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推荐引用 推荐引用 Leslie Abbott，《失衡：根据《联邦证据规则》403 排除 EEOC 裁定》，24 Loy. L.A. L. Rev. 707 (1991)。可从以下网址获取：https://digitalcommons.lmu.edu/llr/vol24/iss3/12
即使其他证据规则表明证据具有可采性，规则 403 也赋予法院排除证据的自由裁量权。建立这种自由裁量权隐含着这样的假设：真理和正义不能仅靠语言来捕捉，而需要人类情感的介入。在更世俗的层面上，规则 403 承认，基于过去情况的明确规则有时在新的和意想不到的环境中不起作用。因此，规则 403 的目的是通过司法灵活性来提高准确性和公平性。30 可采性规则本身要求证据结果不灵活，因此未能考虑到案件具体情况引起的任何问题。3 1 此外，希望排除 EEOC 裁定的当事人可能认为，本身规则剥夺了他们就陪审团决策中可能至关重要的问题发表意见的机会。32
推荐引用 推荐引用 Kaitlyn Taylor，《Thaler v. Hirshfeld 案后将人工智能列为发明人的发明的可专利性》，6 U. Cin. Intell. Prop. & Computer L.J. (2022) 可从以下网址获取：https://scholarship.law.uc.edu/ipclj/vol6/iss2/1
32 人工智能发明人项目 https://www.cipco.uzh.ch/dam/jcr:1a3a7015-02c8-4b38-954b-961ef12308d0/Pr%C3%A4sentation%20Abbott_CIPCO%20Online%20Workshop%2011.06.2021.pdf (最后访问时间为 2022 年 2 月 13 日)。33 同上。34 美国专利法简史 (2014 年 5 月 7 日)，https://perma.cc/C75E-Q466 (最后访问时间为 2022 年 2 月 11 日)。35 美国宪法。艺术。I，§ 8。36 美国专利法简史（2014 年 5 月 7 日），https://perma.cc/C75E-Q466（上次访问时间为 2022 年 2 月 11 日）。37 同上。38 同上。39 同上。
推荐引用 推荐引用 Jeffrey N. Gordon 和 Christopher Muller，《应对金融危机：多德-弗兰克法案的危险和系统性紧急保险基金的案例》，28 Y ALE J. ON R EG . 151 (2012)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.columbia.edu/faculty_scholarship/3270
花旗集团。多德-弗兰克法案并不采用破产或救助，而是提供联邦存款保险公司 (FDIC) 接管，相当于进行受控清算——对破产公司进行清盘，而不是重组或救助。与破产的主要区别在于，联邦存款保险公司现在可以提供运营资本，使公司在清算前维持运转，以防止雷曼式突然倒闭带来的冲击波。无担保债权人将承担资产价值低于公司负债的损失，股东将最后获得偿付。但多德-弗兰克法案不仅用联邦存款保险公司接管取代破产，而且还使接管成为帮助陷入困境的大型金融公司的唯一途径。该立法既剥夺了美联储向特定公司发放紧急贷款的权力，也取消了联邦存款保险公司的紧急贷款担保权。多德-弗兰克法案还禁止任何赋予财政部向金融部门注资权力的措施，例如问题资产救助计划 (TARP) II。
推荐引用 推荐引用 Justyn Millamena，《人工智能机器如何合法成为发明者：对 DABUS 裁决的审查与解决方案》，30 JL & Pol'y 270 (2021)。网址：https://brooklynworks.brooklaw.edu/jlp/vol30/iss1/7
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推荐引用 推荐引用 Collier, Zachary K.; Zhang, Haobai; 和 Liu, Liu (2022) “解释：多层次教育环境中倾向得分估计的人工智能”，实践评估、研究与评价：第 27 卷，第 3 篇文章。DOI：https://doi.org/10.7275/0dpq-eq84 可在以下网址获取：https://scholarworks.umass.edu/pare/vol27/iss1/3
尽管教育研究和评估通常发生在多层次环境中，但许多分析都忽略了集群效应。忽视教育环境中数据的性质，尤其是在非随机实验中，可能会导致有偏差的估计，并产生长期影响。我们的手稿提高了人工神经网络的可用性和理解力，这是一种在其他学科中流行的未充分利用的方法。这种方法还显示出应对教育研究人员面临的挑战的希望，例如分析聚类数据。因此，我们模拟了数据，以将人工神经网络的潜在优势推广到不同的数据类型。我们还将人工神经网络与更熟悉的方法进行了比较，并研究了执行每种技术所需的时间。因此，读者可以决定何时使用一种方法而不是另一种方法更合适。
推荐引用 推荐引用 R, Huchegowda 和 C, Huchegowda (2021) “基于人工智能的尿路感染尿液试纸分析即时检测装置”，《马尼帕尔药学杂志》：第 7 卷：第 1 期，第 8 篇文章。网址：https://impressions.manipal.edu/mjps/vol7/iss1/8
结论试纸分析是一种 POCT 设备，用于尿液分析，用于诊断各种疾病，尿液中存在的一系列分析物由技术人员进行视觉分析。由于色盲或偏见等视觉问题，这可能会出现人为错误。人工智能 (AI) 可以解决这个问题，其中软件通过分析大量已知结果的训练数据来识别模式并自动确定准确的结果。进一步研究的主要目的是 (1) 扩展和改进模型以提高初步工作的准确性，(2) 通过有效地训练针对更大数据集的定制模型来减少检测错误，(3) 在服务器中部署相同的模型以方便访问，并同时远程服务多个子/客户端设备，以及 (4) 调整此预测过程以提高成本效益。这项研究将使医生和患者能够获得准确、快速、可靠的诊断结果，而不会出现任何人为偏见或错误。
推荐引用 推荐引用 Benedict See，寻呼医生机器人：医疗人工智能、侵权责任以及人格为何可能是答案，87 Brook. L. Rev. 417 (2021)。网址：https://brooklynworks.brooklaw.edu/blr/vol87/iss1/10
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推荐引用 推荐引用 Khalifa, Mahmoud；Al Baz, Mohamed；和 Kh. Muttar, Ahmed (2022) “人工智能对人力资源危机管理的影响：对 COVID19 的分析研究”，信息科学快报：第 11 卷：Iss. 1，页 -。可访问以下网址：https://digitalcommons.aaru.edu.jo/isl/vol11/iss1/31
摘要：工业部门必须做好准备并适应突发冲击和危机，这些冲击和危机可能以自然灾害、健康或经济危机为代表，这些危机为不同的人力资源经理创造了一个艰难的环境，需要找到解决方案来应对对企业绩效和生存与发展能力的直接威胁。随着冠状病毒（COVID 19）大流行的蔓延，工业部门的公司必须找到创新和创造性的解决方案来应对其运营区域和不同部门面临的挑战和转变。在本文中，我们讨论了将人工智能（AI）应用于工业部门人力资源危机管理的影响分析，重点关注 COVID-19 危机对人力资源管理（HRM）的影响。此外，我们提出了一些建议来应对危机影响的后果，并制定了一个综合的研究议程来应对所讨论的挑战。
Wakefield, Graham 和 Ji, Haru Hyunkyung (2021) 人工智能装置“Infranet”中的创意人工智能。收录于：EVA London 2021 论文集，2021 年 7 月 5 日至 9 日，英国伦敦。网址：http://openresearch.ocadu.ca/id/eprint/3482/
作者探讨了如何从计算创造力和生态系统艺术的角度批判性地质疑当前主流的数据驱动型人工智能方法。这集中在对未来的批判上，认为未来被过去过度决定；无论是从使用的数据，还是从训练所假设的问题或目标来看。本文的主要贡献是将替代的创造性方法应用于受自然启发的人工智能，并通过作者的作品“Infranet”中的体现来详细介绍其中一些方法。Infranet 是一个神经进化艺术装置，于 2018-2019 年在三个国际地点展出。它使用主办城市的地理空间数据不是作为训练材料，而是作为人工生命的栖息地。与基于训练的人工智能系统相比，在 Infranet 中没有目标或适应度函数，而且进化压力或竞争非常小。此外，它避开了大型和预先指定的神经网络结构的趋势，转而采用数千个小型相互作用的神经网络群体，每个神经网络都有不同的结构，处于“流动”的连续重组过程中；与生物和生态系统中一些当代非意识认知的理论和模型产生共鸣。
推荐引用 推荐引用 Fazlollahtabar, Hamed (2021) “使用人工智能进行在线业务服务质量信息分析”，信息科学快报：第 10 卷：Iss。1，第 11 篇文章。网址：https://digitalcommons.aaru.edu.jo/isl/vol10/iss1/11
摘要：在线业务服务组合是面向服务架构中最重要的问题之一。为了应对大多数复杂的业务流程，可能不只是单一的服务，因此必须将多个服务组合起来才能达到合适的效果。组合服务将通过组合单个在线业务服务来生成。每个在线业务服务可能具有具有相似功能的不同实现，但服务质量是其与其他类似服务的不同之处。本研究正在研究基于 QoS 的在线业务服务组合，并提出用于自动化在线业务服务组合的架构。在该系统中，用户通过用户界面插入其功能性和非功能性需求，然后开发人工智能方法来优化在线业务服务的组合，以便在合理的时间内满足用户的需求。