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2特朗普的法律团队主张“绝对免疫力”，引用了相关先例。目前，目前正在就任何免疫力的存在而奋斗。3参见，例如，Ins诉Chadha，462 U.S. 919（1983）（宪法政府的建筑结构的推理）。4个讨论“司法豁免权”的先例涉及两种不同的情况，有时两者兼而有之：（a）法官正式职责的豁免权（b）第十一修正案的免疫力，辩称原告不能起诉任何州官员，无论是否法官。例如，“因为我们发现拒绝免于损害赔偿的命令是一项上诉命令，并且沃克有权保护绝对的司法豁免权免受损害赔偿，因此我们撤销了地方法院，并下令驳回对他的损害诉讼。此外，我们以第十一修正案的理由驳回了所有吊架州法律要求。” Holloway诉Walker，765 F.2d 517（5th Cir。1985）
法律决策中的预测建模
摘要： - 预测建模在增强法律决策过程方面具有巨大的希望，尤其是在美国最高法院（SCOTUS）领域内。本文利用包括SCOTUS案例的数据集研究了机器学习（ML）算法在预测法律结果中的应用。通过严格的预处理和分析，应用了各种ML技术，包括决策树，随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居（K-NN）和XGBoost。使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估这些模型的性能，从而揭示了其有效性的细微差异。值得注意的是，XGBoost以72％的精度为最佳算法，展示了其在捕获复杂的法律模式方面的稳健性。相比之下，天真的贝叶斯和决策树算法的精度分别为61％和52％，突出了其适用于法律数据集的潜在局限性。比较分析阐明了每种算法的优势和劣势，强调了选择适合法律决策复杂性的适当技术的重要性。这项研究为法律研究中的预测建模的文献越来越多，为ML在增强法律程序的效率和功效方面的潜在应用和含义提供了宝贵的见解。
人工智能专利能否克服§112......
如果 AI 软件专利将黑箱概念声称为“机器学习”或“神经网络”，而没有在说明书中详细说明其实施的具体细节，或者如果它们用 POSITA 的知识代替实际披露，则它们可能会违反 §112 的要求。由于 AI 专利可能允许发明者对模糊的自我、计算机训练的相关性和预测合成获得法律保护，因此 AI 专利权利要求的范围可能会受到质疑。请参阅 Sameer Gokhale，“AI 和书面说明：AI 专利权利要求何时越界？”，Oblon（最后访问于 2024 年 1 月 22 日）。随着越来越多的 AI 专利被诉讼，必然会有更多有关此类专利及其所声称的 AI 技术的 §112 争议。因此，正如 Alice §101 挑战随着 AI 专利的增长而增加一样，§112 挑战也可能如此。虽然有人声称，第 112 条的最近复苏是“授权法的一次重大转变”，但这仍有待观察——尤其是在 AI 专利权利要求的背景下。参见 Gene Quinn 的“最高法院在安进裁决中开启授权法新时代”，IPWatchdog，
洛克与霍布斯：政治经济学......
摘要 保障产权和法治对经济增长至关重要，这一主题包含在每个经济学原理教科书和许多高年级选修课中。最高法院关于产权的裁决为讨论这些问题提供了有用的材料。十七世纪政治哲学家托马斯·霍布斯和约翰·洛克对国家的作用和人权提出了截然不同的看法。虽然这个框架也具有历史意义，但它为关于国家、司法机构的适当作用、决定司法裁决的哲学影响以及第五修正案下的征用影响的辩论奠定了基础。本文详细概述了他们的观点，重点关注他们对个人自由和产权的处理。为了方便教师准备课堂讨论，本文引用了大量原文。 关键词：产权；自然法；政治经济学；征用权；Kelo JEL 分类：B12；H13；K11；P14； P16 简介 2 经济学家和政策制定者普遍认为，产权和遵守法治对经济增长至关重要。 3 如果没有明确的产权，没有公正的司法系统保障，投资者和企业家就会犹豫不决，不愿进行最终提高生活水平所需的投资。 私有财产权和对法院将以公正的方式执行合同的信心为财产所有者提供了一定程度的保证，使他们愿意承担将其财产或金融资本用于生产性用途所涉及的风险，从而为他人创造价值，并可能为自己带来利润。 大多数经济学原理教科书都包含一章关于经济增长的内容。 4 私有财产权、竞争市场、公平执行合同、有限政府