XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺凌
1. 司法欺凌
欺凌和骚扰是法律行业工作中一个不幸的现象。它发生在所有执业领域，包括法庭。2 本文重点关注法庭上的司法欺凌。3 Douglas R. Richmond 在他的文章《法官席上的欺凌者》4 中指出，当法官不仅仅是偶尔表现出愤怒、沮丧或不耐烦，而是故意辱骂或贬低那些出现在他们面前的人时，他们可以被公平地描述为欺凌者。欺凌可以通过言语或行动发生。没有详尽的清单来列出哪些类型的行为可能被定性为欺凌。欺凌可能发生在人际交往中，通过工作组织和管理方式，通过施加不合理的工作要求，通过不公平或不适当的指示或侵略。欺凌可能表现为歧视和骚扰，包括性骚扰。新南威尔士州律师协会 2018 年工作生活质量调查的受访者报告了他们遭遇不同形式司法欺凌的经历。 Kylie Nomchong SC，前主席
推荐引用 推荐引用 Simpson, Jesse D.，“人工智能和图论在网络欺凌中的应用”（2020 年）。密歇根州立大学研究生论文。3535。https://bearworks.missouristate.edu/theses/3535
网络欺凌是当今在线社交媒体中持续存在的破坏性问题。辱骂用户利用社交媒体向无辜的社交媒体用户发送帖子、私人消息、推文或图片，进行网络骚扰。检测和预防网络欺凌案件至关重要。在这项工作中，我分析了多种机器学习、深度学习和图形分析算法，并探索了它们的适用性和性能，以寻求一个强大的网络欺凌检测系统。首先，我评估了机器学习算法支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、决策树和逻辑回归的性能。这产生了积极的结果，并获得了 86% 以上的准确率。使用进化算法实现了进一步的增强，从而改善了机器学习模型的整体结果。深度学习算法是下一个实验，其中从训练时间和性能方面监测效率。接下来，进行了循环神经网络和分层注意力网络的分析，准确率达到 82%。最终的研究项目使用图形分析来探索不同社交媒体用户之间的关系，并分析发现发布攻击性消息的用户的连通性和社区。
网络欺凌：数字大流行 - 大象
欧洲与非洲的距离也为非洲的发展埋下了一道长期的障碍：西方援助行业。无论我在海地还是乍得，西方非政府组织、发展机构、援助车队和各种伪装成善意的掠夺——从非洲非法流出的资金比收到的贷款和援助加起来还多 400 亿美元——的绝对主导地位是我在 25 年前在东南亚从未见过的。行业寻找增长机会。东亚拥有强大公共系统的发达社会几乎没有救世主。曼谷和河内的街道两旁停满了丰田汽车和游客，而不是开着装甲车、背着白人负担的睁大眼睛的年轻人。我有幸遇到的发展行业及其大多数参与者都是有毒的。非洲大片地区仍处于另一种占领之下。
英国社会关于心脏病学欺凌，骚扰和歧视的立场声明
1 Keble College, University of Oxford, Oxford, UK 2 Cardiology Department, Royal Berkshire NHS Foundation Trust, Reading, UK 3 Barts Heart Centre, St Bartholomew's Hospital, London, UK 4 Cardiology Department, University Hospitals Coventry and Warwickshire NHS Trust, Coventry, UK 5 Warwick Medical School, University of Warwick, Coventry, UK 6 British Cardiovascular Society, London, UK 7 Cardiology Department, Liverpool Heart and Chest Hospital NHS Foundation Trust, Liverpool, UK 8 Coronary Research Group, University Hospital Southampton NHS Foundation Trust, Southampton, UK 9 Faculty of Medicine, University of Southampton, Southampton, UK 10 Cardiology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK 11 Biomedical Imaging Sciences, University of Leeds, Leeds, UK 12 Guy's ＆St Thomas的医院，英国伦敦雷恩学院国王学院
脑形态计量学的纵向改变介导了欺凌受害者对前培养老者认知发展的影响。
欺凌受害与在成年期间自杀的风险增加了一倍。两项纵向脑形态计量学研究确定了梭形的回和壳骨很容易受到欺凌。尚无研究确定神经改变如何介导欺凌对认知的影响。我们从青春期脑认知发展研究数据集中评估了护理人员报告的欺凌（n = 323）的参与者（n = 323），并匹配的非爆炸对照（n = 322），以识别与正在进行的欺凌受害者相关的脑形态变化的变化，并确定这种变化是否介导了对认知的影响。Bullied children (38.7% girls, 47.7% racial minorities, 9.88 ± 0.62 years at baseline) had poorer cognitive performance (P < 0.05), larger right hippocampus (P = 0.036), left entorhinal cortex, left superior parietal cortex, and right fusiform gyrus volumes (all P < 0.05), as well as larger surface areas in multiple other额叶，顶叶和枕皮层。较薄的皮质。重要的是，梭形皮质中的较大表面积部分受到部分抑制（12-16％），并且部分抑制了前心皮质，（7％）欺凌对认知的影响（p <0.05）。这些发现突出了长时间欺凌受害对脑形态计量和认知的负面影响。
在横向欺凌模型的各个层面实施变革的策略
3. 定期监测校园趋势并整合各组织的主题。使用可用数据（参见“欺凌预防计划的四种数据用途”），评估您在校园中看到的趋势。校园文化是否强调和鼓励饮酒和酗酒？您在警方报告中看到了哪些趋势？在加入过程中，新成员的学业成绩是否下降？分会 Dyad Strategies 数据或类似数据是否显示广泛接受支持欺凌或欺凌相关规范？随着趋势的出现，与校园利益相关者（在酒精教育或学术咨询等领域）合作设计数据驱动的干预措施。然后监测这些干预措施的状态，并根据需要进行调整或加倍。
从青少年角度看基于人工智能的网络欺凌干预的有效性
网络欺凌，无论是在线还是数字欺凌，都继续给儿童和年轻人带来严重问题。它指的是各种形式的故意伤害行为，包括攻击性消息、帖子和评论；创建羞辱某人的页面或帐户；以及故意将某人排除在群组或在线活动之外（Hinduja & Patchin，2015）。网络欺凌通常是一种重复行为，但一次性帖子可以被更多人查看和重新分享，也可能是网络欺凌。网络欺凌还包括权力不平衡的因素：肇事者在某种程度上比受害者更强大。线下，这可能意味着身体更强壮，但线上可能更难建立，范围从更熟练的数字技能到能够实施犯罪，再到拥有更多的社会资本（例如，受欢迎程度，可能体现在更多的追随者身上）（Kowalski & McCord，2020；O'Higgins Norman，2020；Smith，2016）。尽管如此，可以说拥有重要社会资本（例如，大量追随者或影响者地位）的年轻人也可能成为目标，因此成为权力的标准
采用多项朴素贝叶斯机器学习算法和优化线性支持向量机的人工智能反网络欺凌系统
计算机科学系弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州，美国摘要——“除非我们的社会认识到网络欺凌的本质，否则成千上万的沉默受害者将继续遭受痛苦。”~安娜玛丽亚查韦斯。关于网络欺凌的研究已经有很多，但都无法提供可靠的解决方案。在这项研究工作中，我们开发了一个能够以 92% 的准确率检测和拦截欺凌传入和传出消息的模型，从而为这一问题提供了永久的解决方案。我们还开发了一个聊天机器人自动化消息系统来测试我们的模型，从而开发了人工智能驱动的反网络欺凌系统，使用多项式朴素贝叶斯 (MNB) 和优化的线性支持向量机 (SVM) 的机器学习算法。我们的模型能够检测和拦截欺凌的传入和传出欺凌消息并立即采取行动。
