其实这一评选结果也是对近几年来国际社会越来越的推荐系统的 “公平性” 问题的直接反映 。
从 2012 年起,研究者们开始发现和讨论不同推荐场景下存在的公平性问题 。例如,在工作推荐场景中,与同能力水平的男性相比,女性可能会被推荐薪酬较低的工作岗位;在电影推荐场景中,不同性别、年龄的人可能会被推荐不同质量的电影;在图书推荐场景中,女性作者的书籍在评分上受到不公平的对待等 。
2019 年还有研究者提出基于热门内容的推荐会带来推荐系统的偏差,将其称为 “热点偏差”(Popularity bias) 。推荐系统中的不公平性不仅存在于信息的接受者即观看内容的用户端,还存在于信息的创造者即发布内容的用户端,例如在传统方法中非网红明星的优质内容提供者的作品被推荐的机会往往不如明星的作品多 。
从 2018 年研究者们提出 “有责任的推荐”(Responsible Recommendation, FAccTRec 2020), 2019 年研究者们专门组织了 “第一届多媒体中的公平、责任、透明研讨会”(1st International Workshop on Fairness, Accountability, and Transparency in MultiMedia, FAT 2019) 。
2021 年,“公平性” 已经成为信息检索领域主流学术会议(如 SIGIR,theWebConf 等)中最热点的研究话题之一,相关研究已经开始受到广泛的重视 。目前研究界和产业界已经开始提出越来越多用于解决或至少缓解推荐系统公平性的模型和方法 。
从用户公平性和内容公平性的两个角度来推进,分别从数据、模型、结果、评价指标等多个层面进行优化 。除了个性化推荐的算法以外,不少经济学和社会科学的理论和知识也被综合利用进来,例如经济学的帕累托优化方法、边际效益、最低工资、嫉妒公平等理论、社会学的基尼系数、垄断指数等等 。
因此,TikTok 推荐方法中,非知名新博主的新作品与网红明星的视频一样有机会被广大用户所看到,是推荐算法在公平性方面的一个代表性的成功的产业应用 。随着相关领域研究者和产业界的共同努力,将会有越来越多精准的、多样的、新颖的、惊喜的、可解释的、公平的推荐方法得到发展,互联网个性化信息服务的质量也必然会越来越好 。
【positioning是什么意思 accurate是什么意思】10、绿色氢能(Green Hydrogen)
面对全球性的能源危机与环境污染,开发绿色、可持续、低成本的能源成为了全人类的共识 。
氢气一直是重要的清洁能源,但到目前为止,大多数氢气是由化石能源制备而来,这个过程是高污染和高耗能的 。可喜的是,利用太阳能和风能发电的成本迅速下降,意味着可用通过耦合可再生能源利用技术与电催化分解水技术制备 “绿色氢能” 。
“绿色氢能(Green Hydrogen)” 作为未来能源发展的重要方向入选 2021 年 MIT Technology Review 的 “全球十大突破性技术”,展现出广阔的发展前景,成为学界与业界共同的焦点 。
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(来源:MIT Technology Review 官方 APP)
专家点评:
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专家简介:巩金龙 天津大学北洋讲席教授 。国家杰出青年科学基金获得者、教育部长江学者特聘教授、英国皇家化学学会 Fellow 。主要从事能源化工领域研究,先后主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目 30 余项 。在 Science 等国际重要学术期刊发表论文 300 余篇;申请美国、中国发明专利 100 余项 。曾获国家自然科学奖二等奖(第一完成人)、首届科学探索奖、第十五届中国青年科技奖 — 特别奖、高等教育国家级教学成果一等奖、三项省部级科技奖一等奖等奖励 。
伴随着社会的进步,人类对能源的利用沿着由高碳到低碳、由低能量密度到高能量密度的路径发展 。在此趋势下,氢能被认为是下一代清洁能源的代表,成为 21 世纪的 “终极能源”[3] 。
这主要源于氢能的诸多优点:首先,氢能中不含碳原子,其利用过程一般不释放温室气体或有害物质,是清洁的能量载体;其次,氢能是高密度的能量载体,具有高于汽油、柴油等传统燃料的质量能量密度 [4] 。
当前,全球氢能需求旺盛,氢能产量约达每年 70 兆吨 [5] 。其中,绝大多数氢能来源于煤、石油、天然气等化石燃料,相关制备路线具有成本低廉、技术成熟、可大规模应用等优势,但制备过程伴随着二氧化碳等温室气体的排放,不利于实现 “碳中和” 目标 。
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