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World File Search System法学硕士
美国陆军通信电子司令部
金先生于 1987 年毕业于宾夕法尼亚州华盛顿的华盛顿与杰斐逊学院，并通过预备役军官训练计划 (ROTC) 获得任命。他在俄亥俄州阿克伦的阿克伦大学法学院接受了法律培训，并于 1990 年毕业。他还于 2000 年获得了弗吉尼亚州夏洛茨维尔的陆军军法署署长学校的法学硕士 (LLM) 学位。金上校于 2012 年毕业于美国陆军战争学院奖学金计划，在此期间，他担任美国司法部民事司助理司法部长的特别顾问。他拥有俄亥俄州的执业律师资格，并获准在美国最高法院、武装部队上诉法院、陆军刑事上诉法院、美国第四巡回上诉法院、美国第十巡回上诉法院和联邦巡回上诉法院执业。
第一个全球人工智能条约：分析框架......
* 张正麒（Cheng-chi “Kirin” Chang，张正麒）是埃默里大学法学院人工智能和未来工作项目副主任兼学术研究员。我感谢 Ifeoma Ajunwa 博士（法学博士、法学硕士、哲学博士）、Yinn-ching Lu、Rachel Cohen、Yilin (Jenny) Lu、Nanfeng Li、Yenpo Tseng、Jeffrey Chang、Wolf (Chun-Ting) Cho、Zih-Ting You、Youyang Zhong、Ssu-Yuan (Iris) Yang、Arron Fang、Edison Li、Shijie Xu 和 Yizhang (Yilia) Shen 对本文提出的宝贵见解和反馈。他们的贡献极大地增强了这项工作。我感谢 Eli Goldstein、Michael Cerota 和《伊利诺伊大学法律评论》的其他编辑为发表本文所付出的辛勤努力。任何错误或疏忽均由我独自承担责任。本文表达的观点仅代表我个人，不代表任何附属机构的观点。
人工智能技术、法规、发明人和专利会议
新技术的影响，包括关于互联网监管、专利制度结构和人工智能影响的文章。他一直被评为美国法学院被引用次数最多的知识产权学者之一。伯克教授拥有杨百翰大学微生物学学士学位（1985 年）、西北大学分子生物学和生物化学硕士学位（1987 年）、亚利桑那州立大学法学博士学位（1990 年）和斯坦福大学法学硕士（1994 年）。他曾在世界各地的顶尖机构任教，包括洪堡大学、巴黎政治学院和博科尼大学。2019 年，他是柏林魏森鲍姆网络社会研究所的客座高级研究员。他获得了无数奖项和奖学金，包括两项富布赖特奖学金：2011 年在德国慕尼黑马克斯普朗克创新与竞争研究所，2017 年在英国牛津互联网研究所。
RoBERTa 和 Bi-LSTM 用于 CLEF 2024 PAN 的人类与人工智能生成文本检测笔记本 Panagiotis Petropoulos 1, †, Vasilis Petropoulos 2, †
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代，现有模型的新版本和越来越强大的版本，甚至是新模型，不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明，这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此，需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法，但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年，CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务，本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析
昌迪加尔旁遮普大学
生物技术、植物学、化学、计算机科学与应用（数据科学专业）、地质学、数学、物理学、物理学（电子专业）、动物学；理学硕士：人类基因组学、环境科学、法医学、医学物理学、微生物生物技术、核医学、系统生物学与生物信息学、统计学、干细胞与组织工程、仪器仪表；技术硕士：仪器仪表；商学硕士（荣誉学位）；MBAfEX；计算机科学与应用硕士，PU；PUSSGRC 霍希亚尔普尔；PURC 穆克特萨尔；法学硕士：法律系，PU；UILS 昌迪加尔、UIL PURC 卢迪亚纳、PUSSGRC 霍希亚尔普尔；教育硕士；教育学学士；文学硕士：英语（英语和文化研究系）、地理、历史（历史系）、新闻与大众传播、经济学、地理信息学硕士、灾害管理硕士、社会工作硕士、公共卫生硕士。
大型语言模型也需要治疗师
大型语言模型 (LLM) 的最新进展促成了功能强大的聊天机器人的开发，这些聊天机器人能够进行流畅的类人对话。然而，这些聊天机器人可能是有害的，表现出操纵、煤气灯效应、自恋和其他毒性。为了实现更安全、更适应的模型，我们提出了一个使用心理疗法来识别和缓解有害聊天机器人行为的框架。该框架涉及四个不同的人工智能 (AI) 代理：需要调整行为的聊天机器人、用户、治疗师和评论家，它们可以与基于强化学习的 LLM 调整配对。我们用一个涉及四个 ChatGPT 实例的社交对话的工作示例来说明该框架，表明该框架可以减轻 LLM 驱动的聊天机器人与人之间对话中的毒性。尽管未来仍有几个挑战和方向需要解决，但提出的框架是改善法学硕士与人类价值观之间一致性的一种有前途的方法。
拓展知识产权融资和估值的视野 2023
世界知识产权组织总干事 邓达伦，新加坡国民，于 2020 年 10 月 1 日开始担任世界知识产权组织（WIPO）总干事，任期六年。在被任命为 WIPO 总干事之前，他曾担任新加坡知识产权局（IPOS）局长，推动 IPOS 的战略转型，支持新加坡的创新型经济。在加入 IPOS 之前，1997 年至 2012 年期间，邓达伦曾在新加坡总检察长署和贸易和工业部担任过不同的法律职务。2016 年，他因在服务国家过程中表现出的卓越效率和能力获得新加坡总理公署颁发的公共行政奖章。邓达伦毕业于新加坡国立大学（法学学士，荣誉学位）和乔治城大学法学院（法学硕士，优异成绩）。他还参加了哈佛商学院的高级管理课程。他能说流利的英语和中文。
2024 年英国第一阶段人工智能与开放式创新
1. 概述 1.1 执行摘要 1.2 简介——年度回顾，2023 人工智能恐慌之年 Amanda Brock，OpenUK 首席执行官 2. 法律和政策方法 2.1 人工智能办公室白皮书和 OpenUK 圆桌会议 2.2 人工智能峰会和人工智能部长的想法 2.3 上议院法学硕士调查 2.3.1 口头证据 2.3.2 书面证据 2.3.3 OpenUK 向上议院法学硕士调查提交的书面意见 2.3.4 上议院报告 2.4 竞争和市场管理局初步报告和研讨会，2023 年 12 月 2.5 知识产权局和行为准则 2.6 英国政府在 2024 年 2 月举行的 State of Open Con 24 上的磋商 2.7 报告回顾：开源人工智能革命 2.8 思想领导力：国际视角 3. 人工智能的开放式创新 3.1 英国人工智能存储库 3.1.1。 2024 年 1 月英国顶级 AI 存储库 3.1.2 按创建年份划分的英国 AI 存储库 3.1.3 英国 AI 存储库的数量 3.1.4 英国与欧洲的存储库 3.1.5 英国与全球的存储库 3.1.6 不断变化的格局 3.2 炉边谈话：AutoGPT 创始人 Toran Bruce Richards 3.3 AI 开放创新的贡献者 3.3.1 2024 年英国 AI 贡献者 3.3.2 英国 AI 开放创新贡献者的增长 3.4 与 Stability AI 创始人 Emad Mostaque 的炉边谈话 3.5 报告回顾：Octoverse：2023 年开源状态和 AI 的崛起 4. 公众对 AI 的看法 4.1 OpenUK Flash 民意调查，2023 年 4.2 报告回顾：Linux 基金会 2023 年开源生成式 AI 调查 4.3 思想领导力：软件过去的软件与未来的软件 5. 结论 6. OpenUK 向上议院提交的书面证据 7. 形式 7.1 贡献者 7.2 关于本报告的创建者 7.2.1 OpenUK 7.2.2 对称性 7.2.3 Runa Capital 7.3 方法论 7.3.1 OpenUK 数据 7.3.2 Runa Capital 数据 7.4 致谢 7.5 参考文献 7.6 赞助商
使用生成人工智能，包括大型...
生成式人工智能 (AI) 是指可用于创建新内容（例如文本、代码、图像、视频和音频）的算法。特别是，随着生成对抗网络 (GAN) 在医学成像领域的引入 [1,2]，生成式人工智能在科学界引起了极大关注，导致过去几年中出现了大量出版物。《韩国放射学杂志》（KJR）发表了多篇关于此主题的文章 [3-5]。然而，随着生成式大型语言模型 (LLM)（例如 ChatGPT）的出现，生成式人工智能在科学研究和出版中的格局发生了巨大变化，这些模型能够生成与人类书写非常相似且易于公众访问的文本。法学硕士学位在科学出版物中的应用正在迅速扩大 [6]，这不仅对作者，而且对同行评审人员和编辑也产生了与研究诚信、剽窃、版权侵权和作者身份相关的道德和法律问题和挑战 [7-9]。此外，这些问题和挑战
读懂嫌疑人的思想 - 蒂尔堡大学
致谢 这篇论文是我在攻读法律与技术法学硕士课程期间一年的学习和研究积累的成果。我在该学习计划中获得的知识已在这篇论文中以多种方式表达出来。我特别感谢 Maša Galič 的指导和专业知识。她在我的整个研究过程中为我提供了实质性的反馈，并让我对我的愿景产生了共鸣。她非常乐于助人，帮助我尽可能具体地阐述我的主题。此外，Maša Galič 和 Bert-Jaap Koops 在网络犯罪课程中讲授的讲座帮助我指出了解密命令对我的主题的相关性。此外，我还要感谢 Tineke Broer 从这条轨迹的开始就表现出的耐心和接受，她帮助我与 Tom Chokrevski 一起开发了我的论文主题。她设法让我集中精力，并在遇到一些小障碍后继续我的论文主题。我也非常感谢 Tineke Broer 对这篇论文的帮助。我尤其要感谢我的父母、未婚妻和密友，他们在我整个蒂尔堡大学学习期间一直给予我支持。我将我的努力献给他们。