XiaoMi-AI文件搜索系统
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开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
由您的邻居判断：大型和异构样本的大脑结构规范性概况
从本文准备中使用的数据是从德国国家队列（Nako）获得的（www.nako。de）。NAKO由联邦教育和研究部（BMBF）[项目资金参考编号：01er1301a/b/c，01er1511d，01er1er1er1801a/b/c/c/c/c/d and 01er2301a/b/c]，联邦德国和HelmHoltz联合会，该协会和Intistations and Intisitation and Interitation and Interitation and the Institation and the Interitation and Institation and Interations and Interations and Interations and Interations and Interitation and Interations。Nako研究人员在致谢中列出。b在本文制备中使用的数据是从阿尔茨海默氏病新型倡议（ADNI）数据库（adni.loni.usc.edu）获得的。ADNI于2003年作为公私合作伙伴关系成立，由主要研究员Michael W. Weiner，医学博士领导。ADNI的主要目标是测试是否可以合并串行磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET），其他生物学标记物以及临床和神经心理评估，以衡量轻度认知障碍（MCI）和早期阿尔茨海默氏病的进展。c的数据用于准备本文的数据是从额叶洛巴尔变性神经影像学计划（FTLDNI）数据库中获得的。NIFD/FTLDNI的调查人员为FTLDNI和/或提供的数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写（除非另有列出）。FTLDNI研究人员在“确认”部分中进一步列出。AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。准备本文中使用的数据是从澳大利亚成像生物标志物和衰老的生活方式旗舰研究（AIBL）获得的，该研究由英联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库（www.loni.usc.usc.edu/adni）提供。
集体诉讼抨击声称法官似乎对公司有偏见
Excelplas Labs管道故障研究Excelplas Labs除了PVC和CPVC管道以及复合GRP和GRP和GRE管道外，还为HDPE，PP-R，PB和PEX管的故障分析创建了一个新的基准测试。当塑料管道无法按预期执行时，我们的团队可以确定失败的根本原因（例如氧化衰竭，化学衰竭，蠕变失败，压力衰竭，疲劳失败，设计失败等）。Excelplas具有所有塑料管道破坏模式和机制，包括缓慢的裂纹生长（SCG）快速裂纹传播（RCP），环境应力裂纹抗性（ESCR），氧化应激裂纹（OSC），环状疲劳，制造缺陷，制造缺陷和聚合物材料问题。http://www.excelplas.com/http://www.excelplas.com/
法官延长了特朗普冻结联邦赠款，贷款|的计划。国家| unionleader.com
https://www.unionleader.com/news/politics/national/judge-extends-pause-on-trumps-plan-to-freeze-federal-grants- loans/article_f09fd667-bafe-5898-bd24-e3ecd4c62c01.html
2017 年第 382 号上诉判决
日期：2025 年 1 月 27 日出席者：尊敬的 Sandesh Kumar Sharma 先生，技术成员尊敬的 Virender Bhat 先生，司法成员关于：M/s Green Energy Association Sargam，143，Taqdir Terrace，Near Shirodkar High School，Dr. E. Borjes Road，Parel (E)，Mumbai- 400012
引用：Watamura E，Liu Y，Ioku T（2025）法官与审判中审判中的人工智能与人工智能 - 刑事审判：两个前
在法院使用人工智能（AI）正在加速[1，2]。AI可以完善从证词和文本[3-5]中提取的信息，分析监视摄像头图像以识别诉讼人[6]，对研究材料进行分类并有效地准备试验转录本[7，8]。它也已证明是法官的助手，例如，通过确定哪些证据和证词是结论性的，可靠地证明事实[9]，确定相似的案件并根据先例[10]提出建议。对实现机器人法官（也称为“ AI法官”和“算法法官”）的期望正在增长，这些法官可以取代人类法官并根据大量案件数据自动做出决定[11-14]。这些好处是可观的；但是，它们必须与AI在司法背景下所构成的独特挑战保持平衡。在司法领域中使用AI提出了必须解决的挑战。随着AI从培训数据中学习的，它可能包含数据中包含的偏差[15]。任何基于种族，性别，社会背景或其他示范性因素在培训数据中造成的歧视都会威胁到判断的公平性。所谓的“黑盒问题”也是一个主要问题[16，17]。尽管问责制是法院决策的重要因素[例如，16-20]，但由于缺乏无法访问算法的内部运作，决策标准和学习过程[21，22]，AI如何得出特定结论或判断的过程是不透明的。这种不透明度使AI难以满足当前的问责制标准，尽管有人认为不透明度问题并不重要，因为人类的思想是相似的（例如[23]）。尽管如此，AI提供了解决人类局限性的巨大潜力，尤其是在消除经常影响人类判断的认知偏见和情感影响方面。这些优势表明，它在法庭上的使用不仅是不可避免的，而且对于实现更公平，更有效的试验至关重要。人们可能会根据访问记忆（例如最近或令人难忘的案件（可用性启发式; [24]）做出判断，或者根据预先给出的数值信息做出定量判断，例如检察官的认罪或所要求的损害赔偿金额（锚定； [25]）。此外，人们通常不会始终如一地判断同一情况（噪声； [26]）。情绪，例如愤怒和悲伤，会影响判断，这可以改变决策[27-29]。当然，必须克服诸如应对AI培训数据中的偏见以及确保决策过程中透明度的问题，但是通过减轻认知偏见和情感影响，AI有可能极大地提高司法决策的公平和一致性。此外，组织大量文件和使用AI的证据将大大缩短作出判决所需的时间并减少诉讼延迟[30，31]。AI还可以减少运行法庭所需的人工成本和时间，因为自动化，尤其是简单和重复的任务，将使法院更具成本效益[32，33]。此外，AI驱动的在线平台和聊天机器人将使公众更容易获得法律建议和帮助[34，35]，从而改善了对法律服务的访问[36]。由于许多潜在的好处和上述的好处，因此将AI引入法院的可能性现在是现实的[37]。因此，我们的重点不应该放在是否应将AI引入法庭上，而应放在如何成功地在法庭设置中使用它的新兴问题。AI可用于公民参与的刑事审判，例如陪审团和对抗性审判[38]。在这些法院中，可能会有一个程序，陪审团做出决定
尊敬的 Maureen F. Leary 行政法官 可再生能源选址和电力传输办公室
该镇认为，从提交意向书到实际提交之间的时间阻碍了公众参与和评估 Shepherd's Run 影响的能力。这一观点忽略了一个事实，即该项目的争议至少自 2020 年以来一直持续，媒体的广泛报道、公开会议、致编辑的信函等让 Shepherd's Run 牢牢地处于公众的视线中。现在需要的不是更多毫无意义的拖延，而是尽快开始完成太阳能设施的建设，这不仅将使科帕克镇受益，而且鉴于气候行动的紧迫性，也将使地球受益。
宪法 - 对联邦法官的薪金征税
1932 年《税收法》第 22(a) 条，由 1936 年《税收法》第 22(a) 条重新制定，2 该条将 1932 年 6 月 6 日以后就职的美国法院法官的报酬纳入其总收入定义。原告于 1933 年 4 月 12 日被任命为美国巡回法官，并于 1933 年 5 月 1 日获得法官资格。在 1936 日历年的所得税申报表中，原告披露其司法薪酬为 12,500.00 美元，但声称根据宪法该项工资免于纳税。原告抗议并提起诉讼，要求追回已支付的金额，理由是其司法薪酬因此遭到违宪削减。地方法院裁定原告胜诉，并提起上诉被提交到最高法院。法官巴特勒先生持不同意见，认为对净收入征收的非歧视性税收，当应用于征税法案之后任命的联邦法官的收入时，并不构成宪法禁止范围内的工资减少。迈尔斯诉格雷厄姆案被驳回。奥马利诉伍德罗案，307 US 277，59 Sup. Ct. 838，83 L. ed. 1289，1939 年 5 月 22 日裁定。
人类根据一个人的行为来评判所有人工智能
机器人和其他人工智能 (AI) 系统被广泛视为对其行为负责的道德主体。随着人工智能的普及，这些看法可能会通过对一个人工智能的态度对其他人工智能的态度的道德溢出而纠缠在一起。我们在两个预先注册的实验中测试了人工智能或人类主体看似有害和不道德的行为如何影响对其他人工智能或人类的态度。在研究 1 (N = 720) 中，我们通过表明不道德的行为增加了对主体（聊天机器人或人类助手）及其所属群体（所有聊天机器人或人类助手）的负面道德主体（即不道德行为）的归因并减少了对主体（聊天机器人或人类助手）及其所属群体（所有聊天机器人或人类助手）的积极道德主体（即道德行为）和道德耐心（即值得道德关注）的归因，建立了人机交互中的道德溢出效应。人工智能和人类环境之间的溢出效应没有显着差异。在研究 2（N = 684）中，我们测试了当代理被赋予一个名字并被描述为人工智能或人类，而不是具体描述为聊天机器人或个人助理时，溢出效应是否持续存在。我们发现溢出效应在人工智能环境中持续存在，但在人类环境中不存在，可能是因为人工智能由于其相对于人类的外群体地位而被认为更加同质化。这种不对称表明了一种双重标准，即当一个代理在道德上逾越时，人工智能会比人类受到更严厉的评判。随着多样化、自主的人工智能系统的激增，人机交互的研究和设计应该考虑到这样一个事实：对一种人工智能的体验很容易推广到对所有人工智能的看法，并产生负面的人机交互结果，例如信任度降低。