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报告虐待和忽视儿童的责任... - 会员简介
俄亥俄州最高法院裁定，PCSA 或 PCSA 员工拒绝或疏忽调查报告不属于公职人员可以主张的两种豁免辩护的范围：绝对豁免或善意有条件豁免。绝对豁免辩护只适用于公职人员的职责具有高度自由裁量权的情况（例如，法官在法官的职权范围内行事），因此不适用于 PCSA 或其员工。俄亥俄州适用的善意有条件豁免原则基于三部分测试：(1) 公职人员的行为是否在其职权范围内采取，(2) 行为是否包括行使自由裁量权和判断力的职责，以及 (3) 个人行为是否出于善意。俄亥俄州最高法院裁定，如果可以证明公职人员故意、鲁莽或肆意无视法律规定的权利，则该公职人员的行为并非出于善意。具体而言，PCSA 或 PCSA 员工未能在 24 小时内调查虐待或忽视儿童的报告，不属于合格豁免范围。13
生成式人工智能的安全设计：预防儿童性虐待
现在是安全设计的时候了 [2, 3]。对于生成式人工智能，这一概念应该从最早的阶段扩展到机器学习 (ML)/人工智能的整个生命周期：开发、部署和维护。流程中的每个部分都包括优先考虑儿童安全的机会，无论数据形式如何（即文本、图像、视频、音频），也无论组织将其技术发布为闭源还是开源，还是两者之间的某种发布选项。当考虑 ML/AI 技术参与者的生态系统时，我们进一步看到了通过安全设计优先考虑儿童安全的多个机会点。无论您是人工智能开发者、人工智能提供商、数据托管平台、社交平台还是搜索引擎，您都可以将生成式人工智能被滥用以进一步对儿童造成性伤害的可能性降至最低。
根据人工智能确定儿童性虐待帖子
在 Twitter 和暗网论坛等表面网络平台上，每天创建和共享的儿童性虐待材料 (CSAM) 数量非常高 ([1])。从数量上看，人类专家无法手动拦截或识别 CSAM。然而，自动检测和分析在线文本中的儿童性虐待语言具有挑战性且耗时，这主要是由于数据格式的多样性和托管平台的隐私限制。我们提出了一种基于自然语言处理和机器学习技术的 CSAM 检测智能算法 ([2])。我们的 CSAM 检测模型不仅可用于清除在线平台上的 CSAM，还可以帮助确定犯罪者的行为，提供证据，并为热线、儿童机构、教育计划和政策制定者提取新知识。
保护公众免受虐待AI生成的内容
五年后，我们发现自己正处于历史上的一刻，任何可以访问互联网的人都可以使用AI工具来创建可用于欺骗的高度现实的合成媒体：家庭成员的声音克隆，政治候选人的深层形象，甚至是篡改的政府文件。AI使操纵媒体变得更加容易 - 更快，更容易访问，并且需要技巧少。像AI技术一样迅速成为一种工具，它已成为一种武器。随着本文件的印刷，美国政府最近宣布，它成功破坏了一个民族国家赞助的AI增强虚假信息操作。联邦调查局局长克里斯托弗·雷（Christopher Wray）在他的声明中说：“俄罗斯打算利用这个机器人农场来传播异国的虚假信息，并在AI的协助下扩展了他们的工作，以破坏我们在乌克兰的合作伙伴，并影响对俄罗斯政府有利的地缘政治叙事。”尽管我们应该赞扬美国执法部门与技术平台合作，成功地进行此操作，但我们还必须认识到，这种类型的工作才刚刚开始。
怀孕期间的药物使用，虐待或忽视儿童
药物使用障碍，包括酒精使用障碍，阿片类药物使用障碍和兴奋剂使用障碍，每年都会影响数百万居住在美国的人，以及2021年至2022年孕妇的处方和滥用处方和“非法药物”的增加。1此外，孕妇中的饮酒在同一时期增加，从2021年的199,000，其中包括117,000名报告暴饮暴食或大量饮酒的人到233,000，其中包括148,000个报告了狂欢或重型酒精使用的148,000。2根据美国成瘾医学学会，“成瘾是一种可治疗的慢性医学疾病，涉及大脑回路，遗传学，环境和个人的生活经历之间的复杂相互作用。” 3此外，“有成瘾的人使用物质或从事强迫性并经常继续前进的行为，尽管后果有害。” 4为受父母药物使用障碍影响的孕妇和产后患者和婴儿的早期治疗和干预服务至关重要。5因此，至关重要的是，怀孕的人能够在不担心国家行动的情况下对自己的医疗保健专业人员倾诉；但是，正如本文件中汇编的研究所证明的那样，几乎一半的美国州和哥伦比亚特区认为怀孕期间的药物使用是虐待儿童，忽视儿童，或者是虐待或忽视儿童的证据。
儿童虐待对认知发展的影响-IJRPR
暴力是一种痛苦的疾病，涉及虐待和忽视（Kimspoon等，2021）。骚扰是涉及伤害或损害威胁的行为，而忽视是指涉及剥夺的疏忽行为。各种类型的暴力行为，包括身体虐待，性虐待和童年的忽视，将显示出执行功能和推理的缺陷（Davis等，2019）。儿童性虐待可以包括性行为，虐待性接触或非接触性虐待（Chiasson等，2022）。犯下的暴力可能是一种潜在的压力源，可能引起与压力源相关的创伤和疾病。在童年时期遭受暴力行为的个人中，执行功能功能障碍的存在导致始终如一的发现，这些创伤事件可以增加自杀念头，计划和尝试的风险（Gaweȩda等，2020）。
识别性虐待案件的嫌疑犯
脱氧核糖核酸（DNA）酸在性犯罪的情况下起着极为重要的作用，可以检查40％的痕迹。为了对受害者进行良好的照顾，提倡完整而敏捷的服务协议，以避免重新审议。在刑事案件中收集和分析的样本被插入遗传概况银行（RIBPG）和国家遗传概况银行的综合网络中。这项工作是为了证明识别巴西官方实验室所产生的犯罪嫌疑人的结果，并具有定罪的个人资料，犯罪场所，失踪人员和参考。分子标记物的使用对于阐明犯罪和人类鉴定是至关重要的，这是法医DNA检测最常用的STR标记。生成的遗传数据存储在数据库中，并相互比较，寻求巧合，并在刑事询问中识别作者。RIBPG实验室的整合对于解决性犯罪，失踪人员，州际，旧病例，系列和国际犯罪的基础是至关重要的。在实际案件中证明了来自所有类别的刑事案件解决方案的示例。可以观察到，使用高级技术的方法在刑事诉讼中提供了确切可靠的结果。因此，从遗传概况银行的使用获得的数据支持了我国有罪不罚的意义下的减少。
5-Meo-DMT在童年时期完全解决了慢性，严重性虐待的后果 - 回顾性案例研究
摘要：确保主动检测交易风险对于金融机构来说至关重要，尤其是在管理信用评分的情况下。在这项研究中，我们将不同的机器学习算法有效，有效地比较。The algorithms used in this study were: MLogisticRegressionCV, ExtraTreeClassifier,LGBMClassifier,AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier,Perceptron,RandomForestClassifier,KNeighborsClassifier,BaggingClassifier, DecisionTreeClassifier, CalibratedClassifierCV, LabelPropagation, Deep 学习。数据集是从Kaggle存放处收集的。它由164行和8列组成。与不平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。但是，使用平衡数据集的最佳分类器是LogisticRegressionCV。精度为100.0％，进动100.0％，召回100.0％和F1得分100.0％。
儿童性虐待案件的诉讼时效法
1. 英格兰和威尔士现行的诉讼时效法主要载于《1980 年诉讼时效法》1（《诉讼时效法》）。该法规定了提起各类民事诉讼的一系列时限，即诉讼时效期，诉讼时效期过后，诉讼可能不再被允许。该法平衡了与获得司法公正和公平审判权相关的一系列因素。这些因素包括：需要允许一个人向法院提起诉讼，以确立其权利；需要让可能受到这些诉讼影响的人及时确定其义务或缺乏义务；需要确保公平审判是可能的，并且不会因时间流逝太久而受到损害。