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World File Search System不良行为
在青年案件中裁定酌处权：研究，法律和...
裁定酌处权：移民程序中考虑的研究，法律和政策简介大多数涉及儿童1和移民系统中的青年的案件不涉及青年不当行为。但是，在某些情况下，法官必须考虑事先不当行为或“不良行为”的指控或证据。在这种情况下，移民法官必须考虑年轻人的行为，以确定申请人是否值得酌情决定移民救济。在做出这些决定时，可以要求移民法官评估年轻人指控的相关性和意义或不当行为的证据和 /或与少年法律制度的联系记录，包括不当行为，单纯逮捕和 /或导致犯罪裁决的逮捕。虽然在法庭上以不当行为指控的儿童和青少年数量可能很小，但对人口的横断面有关键的影响。虽然移民法倾向于将儿童和青少年视为成年人，但家庭少年法律以及强大的发展研究和神经科学的身体表明，应通过对年轻的成年人和成年人的成长来评估青少年的不良行为（包括仅仅指控，仅仅是指控，仅仅是逮捕和/或犯罪的发现），以使年轻人的成长能力减弱和成长。在美国长期以来，儿童和青少年的罪魁祸首降低了。在酌处权的背景下，是为成人设计的，通常适用于儿童和青少年。实际上，第一个少年法院是由社会福利倡导者于1899年在伊利诺伊州库克县成立的，他们认识到，与法律相抵触的儿童应与成人对法律的矛盾进行看法和对待。2神经科学，社会科学，法律和公共政策支持以下理解：与成年人相比，儿童和青少年对其行为的罪名降低。然而，除了承认少年犯罪发现并不是出于移民目的的定罪之外，移民法目前尚无任何规定来解释儿童的罪魁祸首。这篇简介与该系列中的其他简介一起解释了移民法院中成年人和儿童在移民法院中区分的重要性，并检查了科学以及相关的国内法律领域（例如少年司法）建立的最佳实践。这个问题定义了“ c ulpability”和y outh
DoD 企业 DevSecOps 基础知识
心理安全 新概念本身就带有一定程度的怀疑和不确定性。在国防部，DevSecOps 是一个新概念，我们整个员工队伍，从工程人才到采购专业人员，再到我们的领导层，都对这个话题有很多疑问。商业行业在使用这些实践方面的成功已得到广泛记录。3 有些领导者想要 DevSecOps，但无法确定他们是否已经在实践 DevSecOps，或者如果他们已经实践，如何有效地传达他们的做法。采购专业人员经常难以理解如何有效地购买基于 DevSecOps 的服务，因为他们认为很难为看似概念性的东西设定有形的框架和价格标签。怀疑和不确定性还可能导致整个国防部出现不良行为和反应，例如偏见和恐惧。人类本能地依靠生活经验，试图将经验知识带入陌生的情况。当这种情况发生时，我们会不知不觉地将偏见插入决策过程和理解中。当这种情况发生时，必须认识到并纠正。
DoD 企业 DevSecOps 基础知识
心理安全 新概念本身就带有一定程度的怀疑和不确定性。在国防部，DevSecOps 是一个新概念，我们整个员工队伍，从工程人才到采购专业人员，再到我们的领导层，都对这个话题有很多疑问。商业行业在使用这些实践方面的成功已被广泛记录。3 有些领导者想要 DevSecOps，但不知道他们是否已经在实践 DevSecOps，或者如果他们已经实践了，如何有效地传达他们的做法。采购专业人员经常难以理解如何有效地购买基于 DevSecOps 的服务，因为他们认为很难为看似概念的东西设定有形的框架和价格标签。怀疑和不确定性还可能导致国防部出现不良行为和反应，例如偏见和恐惧。本能地依靠生活经验，试图将经验知识带到不熟悉的环境中，这是人类的天性。当这种情况发生时，我们会不知不觉地将偏见插入决策过程和理解中。当这种情况发生时，必须认识并纠正。
DoD 企业 DevSecOps 基础知识
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DoD 企业 DevSecOps 基础知识
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公共部门机构生成式人工智能网络安全指南
与所有技术一样，GenAI 也容易被滥用，并可能成为网络犯罪分子利用的强大工具。它可用于制作有针对性的、令人信服的网络钓鱼电子邮件或文本和语音消息，这可能会增加不知情的个人被欺骗提供登录凭据或银行详细信息等信息的可能性。然后，通过使用人工智能聊天机器人与个人互动，自动化大规模针对性活动的能力可能会进一步增加受害者的数量，这些人会以为自己与真人有联系，并被说服陷入预定的骗局。不良行为者可以利用冒充或创建深度伪造媒体的可能性来制作媒体来抹黑公众人物、传播虚假叙述以及勒索或诈骗个人。可以处理个人数据以建立更有效的策略来猜测个人的密码以入侵帐户。GenAI 用于生成应用程序代码解决方案的用途已经得到强调，然而，这同样可能被滥用来开发更复杂的恶意软件，这些恶意软件更难被当前系统检测和响应。
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
大脑静息状态下的功能连接体现了个体在（不）诚实方面的差异
衡量社会不良行为（如不诚实）的决定因素非常复杂，而且受社会期望偏见的影响。为了避免这些偏见，我们使用基于连接组的预测模型 (CPM) 来测量静息状态的功能连接模式，并结合一项新任务，该任务不引人注意地测量自愿作弊行为，以获得 (不) 诚实的神经认知决定因素。具体来说，我们研究了静息状态下大脑中与任务无关的神经模式是否可用于预测 (不) 诚实行为的倾向。我们的分析表明，功能连接，尤其是与自我参照思维 (vmPFC、颞极和 PCC) 和奖励处理 (尾状核) 相关的大脑网络之间的功能连接，在独立样本中与参与者的作弊倾向可靠相关。作弊最多的参与者在几项自我报告的冲动测量中也得分最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更为重要。
用于有害跨度检测的从头到尾标记框架
近年来，社交网络和微博网站的普及度不断提升，吸引了越来越多的用户。凭借庞大的用户群，社交媒体会持续发布大量的用户生成内容。随着社交媒体使用量的增加，其他不良现象和行为也随之出现。社交媒体用户经常滥用这种自由来传播辱骂性或仇恨性的帖子或评论。在许多情况下，用户生成的内容是攻击性的或主动的，用户可能不得不应对网络攻击或网络欺凌等威胁以及其他不良行为（Warner and Hirschberg 2012）。因此，检测并尽可能限制有害帖子的传播变得越来越重要。尽管已经发布了几个毒性或辱骂性语言检测数据集（Wulczyn 等人，2016 年；Borkan 等人，2019 年）和模型（Borkan 等人，2019 年；Pavlopoulos 等人，2017 年；Zampieri 等人，2019 年），但其中大多数对整个评论或文档进行分类，并没有识别出使文本有毒的跨度。但突出显示这些有毒跨度可以
强迫行为的遗传学 (01:447:460)
春季学期。 上课时间：每周二和周四下午 3:20 至 4:40，地点：Hill Room 009。 学分：3 先决条件：遗传学 01:447:380 或遗传分析 I 01:447:384 和普通生物学实验室 01:119:117 或 01:119:102 课程描述 强迫性冲动可以引导人们走向富有成效的努力，例如在竞赛、学业和职业中取得成功的强烈动力。另一方面，对强迫性冲动的处理不当可能会导致酗酒、吸毒、赌博和其他不良行为等问题行为。有证据表明，遗传因素是导致人类强迫行为的原因，动物模型研究已开始揭示强迫行为遗传基础的分子因素。本课程将涉及广泛的课堂参与和讨论，并将研究与强迫行为遗传学相关的科学文献。重点将放在培养批判性思维和有效写作技能以及对书面材料的批判性评估上。 部门学习目标：https://genetics.rutgers.edu/academics/undergraduate/learning-goals 目标：