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具有不同感染性和免疫力降低的随机流行模型
摘要。我们研究了一种基于个体的随机流行模型，在这种流行病模型中，感染的个体在每种感染后再次变得易感性。与经典隔室模型相反，在每次感染之后，感染性是自感染以来经过的时间的随机函数。同样，根据随机易感函数，恢复的个体在一段时间后逐渐易感。我们研究了该模型的大种群渐近行为：我们证明了大量的功能定律（FLLN），并研究了限制确定性模型的地方性平衡。极限取决于易感性随机函数的定律，但仅取决于平均感染函数。flln是通过构造i.i.d的序列证明的。辅助过程并从混乱的传播理论中适应了方法。极限是Kermack和McKendrick引入的PDE模型的概括，我们展示了如何作为我们的FLLN限制的特殊情况获得该PDE模型。如果r 0小于（或等于）某个阈值，则流行病不会永远持续下去，最终从人口中消失，而如果r 0大于该阈值，则流行病将不会灭绝，并且存在一个地方性平衡。感染后很长时间后，该阈值的值是易感性的谐波平均值。
具有最优锁定目标的多风险 SIR 模型
COVID-19 疫情已夺走 20 多万人的生命（截至 2020 年 4 月 27 日），迫使世界大部分地区实施大规模封锁，并造成了 90 年来最严重的全球经济衰退。经典的 SIR（易感-感染-康复）模型是研究人员和政策制定者理解和控制疫情的关键工具，该模型最初由 Kermack、McKendrick 和 Walker（1927 年）提出。SIR 框架及其各种扩展模拟了在康复者对疾病免疫且易感人群随着时间的推移而减少的环境下感染的传播和最终控制。2该模型的最简单版本由三个微分方程组成，可以对一系列感染的动态进行良好的首次近似。 3 最近的一些论文开始纳入经济权衡，并在此框架内进行最优政策分析（例如 Rowthorn 和 Toxvaerd，2020 年，Eichenbaum、Rebelo 和 Trabandt，2020a 年，Alvarez、Argente 和 Lippi，2020 年，Jones、Philippon 和 Venkateswaran，2020 年，Farboodi、Jarosch 和 Shimer，2020 年以及 Garriga 等人，2020 年）。4
履历及学业
1. Gramann K、McKendrick R、Baldwin C、Roy RN、Jeunet C、Mehta RK 和 Vecchiato G (2021) 未来十年认知神经工效学面临的重大挑战。Front. Neuroergon。2:643969。doi: 10.3389/fnrgo.2021.643969 2. Nuara A、Mirandola L、Fabbri-Destro M、Giovannini G、Vecchiato G、Vaudano AE、Tassinari CA、Avanzini P、Meletti S。音乐性癫痫发作间期活动的时空动态：两例病例报告和文献系统综述。 Clinical Neurophysiology 2020 年 7 月 3. Vecchiato G、Vecchio MD、Ascari L、Antopolskiy S、Deon F、Kubin L、Ambeck-Madsen J、Rizzolatti G、Avanzini P。汽车驾驶模拟中制动和加速运动准备的脑电图时频模式。Brain Res。2019 年 8 月 1 日；1716：16-26。doi：10.1016/j.brainres.2018.09.004。4. De Dreu CKW、Giacomantonio M、Giffin MR、Vecchiato G。经济竞赛中对攻击性掠夺的心理限制。J Exp Psychol Gen。2019 年 12 月 17 日。doi：10.1037/xge0000531。
人工智能与就业歧视
人工智能在职场上的潜在用途和好处数不胜数。支持者认为，人工智能加快了招聘流程，消除了人为的偏见和主观性。4 如果人工智能设计精良、部署得当，它可以帮助员工找到最有价值的工作，并为公司匹配最有价值、最有效率的员工。5 支持者进一步认为，人工智能系统比人类招聘人员更高效、更彻底。此外，人工智能还可以通过消除非法歧视，从而促进职场的多样性、机会平等、无障碍和包容性，丰富公司的价值观和文化。6 研究一直表明，用于就业决策的人工智能工具通常可以带来更大的招聘多样性、公正的晋升决策，并通过及早发现工作不满情绪来更好地留住员工。 7 外骨骼套装和机械臂等可穿戴技术已经能够减轻残疾的影响，从而拓宽残疾工人的就业机会 (2018 年 7 月 19 日，上午 6:00)，https://www.chicagotribune.com/business/ct-biz-arti- ficial-intelligence-hiring-20180719-story.html（注意到广泛使用网络爬虫来分析大量数据以识别未积极求职的候选人）。 3 Keith E. Sonderling，机器人关心你的公民权利吗？ , C HI. T RIB.，https://digitaledition.chicagotribune.com/infinity/arti- cle_share.aspx?guid=285d3467-3dbe-49b1-810e-014aefee1a3e（最后访问时间为 2022 年 9 月 1 日）；另请参阅 Joe McKendrick，《过去 18 个月人工智能采用率飙升》，H ARV.B US.R EV.（2021 年 9 月 27 日），https://hbr.org/2021/09/ai-adoption-skyrocketed-over-the-last-18-months。4 参见 Elejalde-Ruiz，上文注 2（解释人工智能可以通过掩盖姓名和其他信息来减少或消除偏见）。5 Keith E. Sonderling，《人力分析如何防止算法偏见》，I NT'LA SS'N FOR H UM.R ES.INFO。 M GMT .，https://www.ihrim.org/2021/12/how-people-analytics-can-prevent-algorithmic-bias-by-commissioner-keith-e-sonder-ling/（上次访问时间为 2022 年 9 月 1 日）。6 参见 Kimberly A. Houser，《人工智能能否解决科技行业的多样性问题？减轻就业决策中的噪音和偏见》，22 S TAN. T ECH. L. R EV. 290, 351 (2019)。7 同上。
人工智能在调查、打击和
摘要 近年来，新型犯罪不断涌现，社区和居民的安全受到严重威胁。传统的刑事侦查手段过于被动，在预防和打击犯罪方面效果不佳。目前，人工智能正以多种方式被应用，如视频图像识别、犯罪数据挖掘、犯罪预测等，以加强警务和刑事侦查。当然，人工智能的部署也存在着隐患，例如潜在的隐私侵犯。为了使人工智能能够更好地应用于刑事侦查活动并预测其发生，本文主要介绍人工智能目前在刑事侦查中的主要用途，并针对问题和危害提出合理的建议。 关键词：危害、识别、侦查、建议、情报 引言 当前最热门的研究课题之一是人工智能，简称AI。“人工智能”一词最早由约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上使用，这标志着人工智能的正式开始，始于1950年的“图灵测试”[1, 2]。人工智能在发展过程中几乎触及社会各个方面，包括政治、经济、医疗、生物等。如同大数据时代的出现使得犯罪分子的犯罪变得更加容易一样，它也催生了新的犯罪方式和新的犯罪类型，打破了传统犯罪时空的界限，使传统的侦查模式和侦查手段无法快速有效地破案，这就产生了必要的环境。鉴于人工智能在刑事侦查中的重要作用，一些学者开始研究人工智能在该领域的具体应用。例如，Arshath Raja等人利用机器学习（ML）对犯罪模式进行识别和聚类，提高了犯罪模式识别的准确性[3]；McKendrick利用人工智能通过对相关数据量的分析来预测恐怖袭击，以便科学有效地部署反恐资源[4]； Helm 和 Hagendorff 阐述了人工智能在打击隐蔽组织犯罪结构方面面临的挑战，人工智能只能检测到一小部分隐蔽组织犯罪。研究问题 - 研究的问题仅限于定义人工智能在刑事调查工作中的作用，包括打击各种犯罪并预测其发生，以促进实现刑事司法。研究的重要性 - 法医、人工智能和机器学习起着非常关键的作用。调查人员可以使用这两种技术自动化他们的程序，使他们能够迅速识别信息和见解，节省时间。请继续阅读，了解人工智能如何改善法医调查和犯罪侦查领域。