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推荐引用 推荐引用 Kevin Frazier，《人工智能时代的法律实践 - 实践指南：如何将人工智能和新兴技术融入您的实践并遵守示范规则 3.1》，25 M INN . J.L. S CI . & T ECH . 67 (2024)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/10
AI Nexus：一些 AI 工具 3 有助于识别和起草法律论据。4 未能检查据称支持这些论点的来源并验证这些论点是否符合法律的律师可能会违反 MRPC 3.1 和联邦民事诉讼规则 (FRCP) 规则 11。在哪里：特别注意蒙大拿州、新泽西州、纽约州、俄勒冈州、田纳西州和威斯康星州的 MRPC 3.1 州版本；这些司法管辖区的 MRPC 3.1 各自版本在使用 AI 工具方面与标准规则有实质性不同。5 如果您在这些州中的任何一个州执业，请务必查看下面的“实质性州差异”部分。如何：通过彻底记录和验证您的索赔的法律支持来遵守 MRPC 3.1。6 原因：避免根据《联邦民事诉讼规则》第 11 条受到司法制裁，并避免根据该州版本的 MRPC 3.1 条受到州律师协会纪律处分。7
2023-24的新奖学金 - endowed
Chu-Wiendl奖学金Chu-Wiendl奖学金于2024年由Gene Chu ’89授予了Joseph A. Wiendl博士，他的慷慨大方使Chu在美国的教育成为可能。Holtzman家族奖学金于2024年由Evelyn '60和Seymour '57 Holtzman成立，该奖学金旨在适合有经济需求的学生。John J. Pikulski III博士和Edna夫人“ E.J.” Pikulski纪念奖学金John J. Pikulski III博士和Edna“ E.J.”夫人Pikulski纪念奖学金成立于2023年，以纪念John John Joseph“ Jack” Pikulski ’63和他的妻子Edna“ E.J.”的生活和性格。库克·皮克基（Cooke Pikulski）。Pikulski博士是特拉华大学的名誉教授，是霍顿·米夫林出版社（Houghton Mifflin Publishing）的高级作家和全国认可的发言人，并且是国际阅读协会的前主席。 在1992年，杰克是威尔克斯（Wilkes）享有盛名的尤金·法利（Eugene S. Farley）纪念校友奖的荣誉获得者。 该奖学金授予具有学术能力和经济需求的有价值的学生。Pikulski博士是特拉华大学的名誉教授，是霍顿·米夫林出版社（Houghton Mifflin Publishing）的高级作家和全国认可的发言人，并且是国际阅读协会的前主席。在1992年，杰克是威尔克斯（Wilkes）享有盛名的尤金·法利（Eugene S. Farley）纪念校友奖的荣誉获得者。该奖学金授予具有学术能力和经济需求的有价值的学生。
博士奖学金：利用近似计算增强联邦脉冲神经网络 (SNN) 以实现可穿戴健康监测
脉冲神经网络 (SNN) 的固有效率使其成为可穿戴健康监测的理想选择。SNN 通过事件驱动处理和稀疏激活进行操作，与传统 CNN 相比，功耗更低。这种节能方法与可穿戴设备的限制非常吻合，可确保长时间使用并最大程度地降低对用户体验的影响。另一种降低可穿戴健康监测 SNN 功耗的技术是近似计算。这种方法使资源受限的可穿戴设备能够实现计算效率，从而提高健康监测设备的使用寿命和可用性。
罗德奖学金国家秘书处（新加坡）
罗德奖学金国家秘书处（新加坡）新闻稿 热衷于生物医学工程的计算机科学家赢得享有盛誉的罗德奖学金，前往牛津大学 新加坡（2023 年 11 月 15 日）——一位希望利用尖端人工智能技术用于医疗的斯坦福大学计算机科学家今年获得了罗德奖学金。 从 9 名入围申请者中脱颖而出的候任学者 Gurupranav Gurusankar 先生打算于 2024 年 10 月在牛津大学开始公共政策和应用数字健康的研究生学习。他将成为新加坡第 29 位罗德学者。 同行们都这样称呼他，Pranav 渴望成为一名医生和数字健康专家，了解人工智能发展对社会的公共影响，并利用这些知识为所有人的医疗保健服务带来大规模的改善。在斯坦福大学，他运用自己的才能开展生物电子学、癌症生物学和慢性疼痛数字健康干预方面的研究。他还荣获了弗雷德里克·埃蒙斯·特曼工程学术奖，该奖项颁发给斯坦福大学每年本科工程专业最优秀的学生。出于对医疗保健领域不平等问题的道德关切，他多年来一直担任学生领袖，在斯坦福大学提供公共卫生教育，并为患有痴呆症、创伤性脑损伤和其他神经系统疾病的患者提供志愿服务。在新加坡东南亚联合世界学院（东校区）学习期间，普拉纳夫曾是一名志愿者，在后港护理中心为患有神经系统疾病的居民教授计算机知识。作为新加坡公民，普拉纳夫因其在国民服役期间对国防部炮兵总部系统重组的杰出贡献而受到表彰。在美国留学期间，他领导退伍军人健康学生联合会的全国培训和招募工作，该组织每周为患有痴呆症的疗养院患者组织活动，领导创伤性脑损伤幸存者的支持项目，并运营为全国中风幸存者服务的“治愈中风”组织。罗德奖学金的评选过程旨在甄选学术成就卓越的年轻人，他们不仅要展现出卓越的品格和领导力，还要拥有充分发挥才能的充沛精力，并致力于解决人类面临的挑战。评选委员会主席杨英仪女士在解释今年的评选结果时表示：“罗德奖学金寻找的人才不仅拥有卓越的个人能力和成就，更要展现出能够激励他人的品格和领导力，能够为社会带来改变。” 普拉纳夫以清晰的愿景，展现了他作为一名医师科学家，通过将数字技术和临床医学领域相结合，对社会产生积极影响的愿景，给评选委员会留下了深刻的印象。虽然普拉纳夫的目标非常宏大，但他迄今为止的杰出成就和坚定的信念让我们相信他能够实现这些目标。我们期待他未来为社会做出贡献。
2024奖学金Postdoctor（MSCA-PF-2024） ... 的Madrid Universday Pourition
主管：Juan Ignacio Godino-llorente电子邮件：ignacio.godino@upm.es 6）人工智能和信号/图像处理，用于评估神经退行性疾病的主管：Juan Ignacio Godino-llorente-lortorente-
推荐引用 推荐引用 Mirko Bagaric、Dan Hunter 和 Nigel Stobbs，《消除对使用人工智能预测未来犯罪行为的偏见：算法是色盲且永不疲倦的》，88 U. Cin. L. Rev. 1037 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/3
如果我们能够准确判断哪些罪犯将来会犯罪，那么刑事司法系统中的许多问题都将迎刃而解。一个人将来犯罪的可能性是影响量刑结果的最重要考虑因素。它与社区保护、特定威慑和康复的目标息息相关。未来犯罪的风险也是保释和缓刑决定中的一个主要考虑因素。经验证据表明，法官无法准确预测未来的犯罪行为——他们的决定几乎不比抛硬币准确。这破坏了刑事司法系统的效力和完整性。现代人工智能系统在确定被告是否会犯下未来罪行方面要准确得多。然而，由于人们越来越担心算法缺乏透明度，并声称算法中存在偏见和种族主义情绪，在刑事司法系统中使用人工智能的步伐正在放缓。算法判断的可靠性也受到了批评。在本文中，我们研究了使用算法预测未来犯罪的可取性，并在此过程中分析了人类对将此类决定交给计算机的天生抵制。结果表明，大多数人对计算机决策都存在非理性的不信任。这种现象被称为“算法厌恶”。我们提供了一些建议，说明克服算法厌恶的必要步骤，并为制定更公平、更高效的量刑、保释和缓刑制度奠定基础。
推荐引用 推荐引用 Andrew C. Michaels，《人工智能、法律变革与权力分立》，88 U. Cin. L. Rev. 1083 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/4
本文支持第三条法官应保持人性这一主张，但这一主张比人们想象的更具争议性。一些当代法律学术文献在不同程度上认为，用人工智能（“AI”）取代人为法律将会或应该发生。最直接的是，尤金·沃洛克 (Eugene Volokh) 最近提出了一个有趣的思想实验，提出了一个基本问题：如果人工智能发展到可以充分模仿司法意见书写的程度，我们应该接受人工智能法官吗？沃洛克教授认为我们应该接受，但本文不敢苟同。尽管人工智能技术目前还远未达到这一点，但本文还是对沃洛克教授的思想实验进行了探讨，希望它能为人类在法律体系中的重要性提供一些有价值的见解。在沃洛克教授看来，最终的司法意见才是最重要的；他坚持认为：“如果一个系统可靠地得出我们认为合理的意见，我们就应该接受它，而不必坚持某种预先确定的意见产生方式。” 1 本文对这一基本前提提出质疑。司法机构不仅仅是一个意见工厂。在产生意见的过程中，人为的参与具有重要价值。在这方面，最常见的论点可能是，该过程促进了程序公正，从而使公众更深入地接受结果和司法系统的合法性。2 但本文试图提请人们注意一些相关但不同的原因，这些原因表明该过程本身具有重要价值，这些原因似乎在本文献中没有得到充分考虑。
LMU-CSC奖学金候选人的开放位置
植物物种在具有抗菌特性（“抗生素”）的植物化学物质的化学光谱中差异很大。这可能是原因之一，为什么土壤细菌是抗生素耐药性基因的主要库。该项目旨在探索延伸这种抗性基因在产生毒素和产生毒素的根部和竞争力的原因。为此，我们将与植物代谢物分析和化学方面的专家合作以及b）保护这些抗性的细菌抗性基因，从根渗出液中识别出有毒化合物。为了确定具有抗生素活性的特定化合物对根微生物组组成的影响，该项目将采用植物突变体进行生物合成。在细菌方面，我们将研究细菌多药耐药性（MDR）基因对对特定植物衍生毒素的耐药性的贡献，从而成功地根定植和与其他微生物群的竞争。我们旨在确定宿主根部内的特定抗生素化合物与同源细菌抗生素耐药性基因不仅确定根际中的微生物存活，而且还促进了豆类 - 河畔 - 河鼠的共生性宿主特异性。该项目获得的知识将有助于了解植物有益细菌的接种剂，以实现可持续的农业实践。
推荐引用 推荐引用 Sahar Takshi，《意想不到的不平等：人工智能对医疗决策的不同影响》，34 JL & Health 215 (2021)，网址为 https://engagedscholarship.csuohio.edu/jlh/vol34/iss2/6
随着医疗行业采用人工智能和算法驱动 (AI) 工具，监管机构解决医疗歧视问题至关重要。医院、医生和保险公司越来越多地使用 AI 工具来做出临床和行政决策，但目前还没有专门规定 AI 用户必须履行非歧视义务的框架。食品药品管理局对 AI 的监管权力有限，也没有试图将反歧视原则纳入其指导方针中。《平价医疗法案》第 1557 条尚未用于强制执行医疗 AI 中的非歧视规定，民权办公室也未充分利用该条款。医疗许可委员会或医疗事故责任的州级保护同样未经检验，尚未将非歧视义务扩展到 AI。