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CDT - 多布斯案两年后：分析各州法律如何保护生殖保健信息免受州际调查和起诉
一些州，例如华盛顿州和加利福尼亚州，还限制总部位于其境内的通讯服务提供商的活动，以阻止他们配合州外与生殖健康活动有关的监视要求。例如，加利福尼亚州的盾牌法（ AB 1242 ）禁止谷歌在加利福尼亚州执行佛罗里达州检察官向其总部发出的搜查令，该搜查令要求谷歌提供堕胎调查所需的电子邮件。其他州的法律限制医疗专业人员、组织和电子健康网络共享此类调查的信息。根据这些法律，保存记录的医疗数据中心可能被禁止共享信息，例如谁在提供或接受堕胎药物的数据。
适当的时候：2024年更改弗吉尼亚法律
HB 1349/SB 180/SB 400/SB 657/SB 724。酒精饮料控制；年度混合饮料表演艺术设施许可；开业的场所葡萄酒和啤酒许可证。该法律定义了表演艺术设施和体育设施，并标准化了年度混合饮料表演艺术设施许可证的资格标准，以及在效果上进行表演艺术食品特许经营者的葡萄酒和啤酒许可证。根据现行法律，此类许可证的资格标准因位置而异，包括所有权，租赁，容量和座位要求不一致。法律还删除了允许弗吉尼亚酒精饮料控制机构的董事会授予年度混合饮料摩托车运动设施许可证和汽车运动车活动设施许可，并创建年度混合饮料运动设施许可证，可以在体育设施中授权所有活动的人在所有企业中授权所有活动的人在体育设施中授权所有活动，并授权授权的企业，并授权均可在体育设施中销售，并将其授权在体育设施中销售，并将其授权在体育设施中销售，并将其授权。董事会（i）在封闭的容器中指定的区域，供应，人行道，特许区和其他位置，用于封闭的容器，以供外地消费，或（ii）纸，塑料或类似的一次性容器或单个原始金属罐中用于本地消费。
保护法和量子力学的基础
在最近的一篇论文中，[y。 Aharonov，S。Popescu，D。Rohrlich，Proc。natl。学院。SCI。 U.S.A. 118 E1921529118（2021）]，但据认为，尽管量子力学中保护法的标准定义是具有统计特征的量子力学，但它是完全有效的，但它却错过了自然的基本特征，并且必须重新研究以解决在各个情况下的保护/非保护问题的问题。 特别是在上文中提出了一个实验，可以证明在某些个体情况下，尽管统计保守，但不能保守能量。 然而，人们认为这很令人担忧，并且如果在某些情况下不坚持，即使标准保护法不需要保护，也必须出错。 在这里，我们重新访问了该实验，并表明尽管结果是正确的，但有一种方法可以规避它们并确保在这种情况下进行单个案例保护。 该解决方案是非常不寻常的，挑战了量子力学的基本假设之一，即可以准备任何量子状态，并且涉及时期的，双重的非保守效应。 我们的结果阐明了粒子初始状态的制备阶段的作用以及保护定律和参考框架的相互作用。 我们还推测，当对任何保护实验进行这样的完整分析时，在每种情况下都会遵守保护。SCI。U.S.A. 118 E1921529118（2021）]，但据认为，尽管量子力学中保护法的标准定义是具有统计特征的量子力学，但它是完全有效的，但它却错过了自然的基本特征，并且必须重新研究以解决在各个情况下的保护/非保护问题的问题。特别是在上文中提出了一个实验，可以证明在某些个体情况下，尽管统计保守，但不能保守能量。然而，人们认为这很令人担忧，并且如果在某些情况下不坚持，即使标准保护法不需要保护，也必须出错。在这里，我们重新访问了该实验，并表明尽管结果是正确的，但有一种方法可以规避它们并确保在这种情况下进行单个案例保护。该解决方案是非常不寻常的，挑战了量子力学的基本假设之一，即可以准备任何量子状态，并且涉及时期的，双重的非保守效应。我们的结果阐明了粒子初始状态的制备阶段的作用以及保护定律和参考框架的相互作用。我们还推测，当对任何保护实验进行这样的完整分析时，在每种情况下都会遵守保护。
引用Vacher M，Canovas R，Laws SM和Doecke JD（2024），一项全面的多词分析揭示了预测阿尔茨海默氏症的独特签名
阿尔茨海默氏病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，其特征是进行性认知能力下降，记忆力丧失和日常功能障碍。这是全球痴呆症的最常见原因，影响了数百万个人，并对医疗保健系统和社会造成了重大负担（Brookmeyer等，2007； Nichols等，2022）。AD的病因是多因素的，涉及遗传，环境和表观遗传因素的结合（Breijyeh和Karaman，2020年）。目前，在某些情况下，AD诊断涉及病史，身体检查，神经心理学检查和脑脊液分析的结合。成像是一种支持工具，并有助于排除其他认知障碍的原因。但是，专业人士的全面评估对于准确的诊断至关重要（Rodrigue，2013； Duckure and Dickson，2019； Porsteinsson等，2021）。鉴于这些诊断挑战，了解潜在的生物学过程，并确定可靠的生物标志物以早期检测和准确的诊断对于制定有效的治疗策略和干预措施至关重要。近年来，高通量技术的持续进步为探索分子层的复杂疾病提供了前所未有的机会。这些技术改进不仅增加了可用的OMICS平台的多样性，而且增加了它们的解决方案。虽然对单个OMICS平台的分析提供了独特的视角，并捕获了与感兴趣特征相关的特定分子变化，但这种方法也限制了我们对复杂发病机理基础的完整分子景观的理解。为了解决这一限制，人们对跨多个OMIC平台的数据集成（即“多派”）越来越感兴趣，以全面探索在多个生物学层面上发生的相互作用和变化。多摩s集成旨在捕捉生物系统的更广泛的视野，因此在揭开生物领域的复杂分子相互作用方面具有巨大的希望（Ivanisevic and Sewduth，2023年）。这种知识对于增强我们对驱动复杂疾病（例如AD）的基本机制的理解至关重要，并促进了个性化和有针对性的疗法的发展。在这项研究中，我们介绍了四个OMIC平台的综合分析，包括单核苷酸多态性（SNP），甲基化（CPG），转录组（RNA）和蛋白质组学数据，以表征AD的生物学特征。利用宗教秩序的研究与记忆和衰老项目（Rosmap）（Bennett等人，2012年Bennett等，2012），由被分类为无认知障碍（NCI），轻度认知障碍（MCI）和AD患者的个体组成的个体，我们采用综合疾病的方法来预测每个疾病的状态。随后，我们利用了广义规范相关分析（SGCCA）（Kettenring，1971; Tenenhaus等，2014）的变体来集成四个数据集并识别与广告参与者的多摩学特征。
年轻人中的网络欺凌：选定成员国的法律和政策
一般而言，网络欺凌被理解为在数字空间中发生的欺凌行为。使用数字工具是不同定义的共同特征，以及损害，羞辱或恐吓另一个人的意图以及威胁的重复。社交媒体和互联网通常向肇事者提供匿名，并有可能立即将有害内容传播给更广泛的受众。此外，这些信息仍保留在线，其中删除通常很困难。年轻人中的网络欺凌率令人震惊。缺乏共同的定义对现象的测量有影响。数据收集因国家 /地区而异。尽管如此，现有的研究和数据总体上清楚地表明了网络欺凌的程度和范围及其对受害者的影响。网络欺凌的影响
C，Hemavathy，“印度人工智能 (AI) 制度下的知识产权和版权法”（2024 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。8089。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8089
C，Hemavathy，“印度人工智能 (AI) 制度下的知识产权和版权法”（2024 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。8089。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8089
提交2024年6月20日
本文研究了有关全面的国家隐私法中包含的自动决策和概况的要求以及著名的州级人工智能（“ AI”）法规。全面的国家消费者隐私法在塑造AI技术的使用中起着至关重要的作用，通过对自动处理和决策强加特定的法规来塑造AI技术。迄今为止已通过的大多数此类法律为消费者提供了退出任何个人信息处理的权利，以“分析”产生法律或类似的重大影响（请参阅下面的分析定义的讨论）。我们还将这些要求与欧盟一般数据保护法规（“ GDPR”）中发现的类似要求与基准美国州法律要求与目前在此问题上占主导地位的全球标准进行了比较。
欧洲前工业化的法律
《经济史杂志》，第1卷。84，编号2（2024年6月）。 ©作者，2024。 由剑桥大学出版社出版，代表经济史协会。 这是一篇开放式访问文章，根据创意共享归因许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和复制，前提是适当地引用了任何媒介。 doi：10.1017/ s0022050724000093 Desiree Desierto是乔治·梅森大学经济学系助理教授，4400 University DR，Fairfax，Fairfax，VA 22030。 div> 电子邮件：ddesiert@gmu.edu。 马克·科亚马（Mark Koyama）是乔治·梅森大学（George Mason University）经济学系副教授，弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）4400 DR，弗吉尼亚州22030。 电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。 我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。 我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。 我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。2（2024年6月）。©作者，2024。由剑桥大学出版社出版，代表经济史协会。这是一篇开放式访问文章，根据创意共享归因许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和复制，前提是适当地引用了任何媒介。doi：10.1017/ s0022050724000093 Desiree Desierto是乔治·梅森大学经济学系助理教授，4400 University DR，Fairfax，Fairfax，VA 22030。 div>电子邮件：ddesiert@gmu.edu。 马克·科亚马（Mark Koyama）是乔治·梅森大学（George Mason University）经济学系副教授，弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）4400 DR，弗吉尼亚州22030。 电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。 我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。 我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。 我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。电子邮件：ddesiert@gmu.edu。马克·科亚马（Mark Koyama）是乔治·梅森大学（George Mason University）经济学系副教授，弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）4400 DR，弗吉尼亚州22030。电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。 我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。 我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。 我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。We thank Noboru Koyama for compiling data on Japanese sumptuary laws.
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。