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172.-原住民 - 法律 - 右翼 - pdf
原住民合法权利运动（ALRM）的徽标显示了一个原住民盾牌，上面涂有设计。盾牌极大地代表了Alrm的作用。我们在那里保护原住民，通过使用法律制度保护他们及其利益免受伤害，并帮助他们主张自己的权利，以确立自己作为南澳大利亚州公民的骄傲的原住民身份来保护他们。我们的座右铭是不偏见的正义，封装了我们的组织努力实现的目标。通过提供法律服务和相关活动，ALRM促进了原住民和托雷斯海峡岛民作为南澳大利亚州境内的人民的法律，文化，经济，政治和社会权利。我们为南澳大利亚原住民寻求社会正义，平等和福祉的愿景，特别是对于那些被拘留在警察拘留或监禁的原住民而言。
（11月15日）森林政策和法律文书日
1个创始合作伙伴是：亚洲发展银行；亚洲森林合作组织；国际林业研究中心和世界农林业；联合国食品和农业组织；全球司法研究所；加拿大政府；摩洛哥政府；中华人民共和国政府；日本政府；英国政府；国际竹子和藤制组织；国际森林与纸质协会理事会；国际可持续林业联盟；国际森林研究组织联盟；摩纳哥基金会的阿尔伯特二世王子；和联合国森林秘书处论坛。
在阿曼开展业务 - 税收和法律指南
通常，只有阿曼自然人才能享受充分拥有永久业权和租赁财产的好处。公司实体的财产所有权仅限于持有房地产，以实现公司的目标，例如，将财产作为行政办公室，用于员工住宿，仓库等。在2006年引入了综合旅游综合体中外国土地所有权法，它允许非曼尼个人和公司在指定为“综合旅游综合体”的地区拥有土地/房地产。居住在苏丹国和居住在国外的外国人的外籍人士只能在苏丹国某些地区购买房地产，这些地区被定义为“旅游区”，而不是在靠近国家边界的地区。根据这项法律，政府授予房地产开发商的使用权，以开发指定土地。开发协议记录了开发商的权利和义务。
TOR - 法律咨询服务 - ED.docx
MI 通过在农业发展和商业化、贸易和投资便利化以及可持续能源和环境等领域实施项目来支持这些框架，同时解决社会包容和脆弱性、数字经济和创新以及劳动力流动等问题，以巩固该次区域及其他地区的整体和可持续发展影响。
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。
2024 年美国法律市场状况报告
2 本报告的财务数据由 Thomson Reuters Financial Insights 提供。数据基于 179 家美国律师事务所的报告结果，其中包括 48 家 Am Law 100 强律师事务所、49 家 Am Law Second Hundred 律师事务所和 82 家中型律师事务所（排名在 Am Law Second Hundred 之外的美国律师事务所）。法律买家情绪数据来自 Thomson Reuters Market Insights，该公司根据每年对约 2,500 名收入超过 5,000 万美元（美国）的法律买家的采访，提供来自全球的法律买家信息。
在科威特经商 – 税务和法律指南
• 在科威特成立 KSC 需要获得埃米尔令。 • 在启动 KSC 的注册程序之前，必须获得商务和工业部的批准，外国股东将持有该 KSC 的股份。 • KSC 的股份可自由转让，但外国所有权不得超过 KSC 股本的 49%。 • 由于 KSC 的股票将在科威特证券交易所上市，因此，如果任何单个股东的持股量达到已发行总资本的 5%，以及随后持股量发生变化，必须通知科威特证券交易所。 • 科威特已成立资本市场管理局 (CMA)，负责监管科威特证券交易所在科威特的 KSC 上市/退市事宜。
法律援助SA战略计划2020-2025
基准年或基准应为2019/20财年。由于目前尚不可用此信息，因此已包括2018/19财年的绩效信息。一旦获得2019/20财年的审核绩效信息，此功能将被更新。
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。