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伊利诺伊州最高法院
122548 - 伊利诺伊州人民，被告，诉请人 Adrian Gomez。上诉许可，上诉法院，第一区。1-14-3269 上诉许可申请被驳回。根据本法院的监督权，第一区上诉法院被指示撤销其在人民诉 Gomez 案（案件编号 1-14-3269（2017 年 6 月 29 日））中的判决。上诉法院被指示考虑本法院在人民诉 Buffer 案（2019 IL 122327）和人民诉 Holman 案（2017 IL 120655）中的意见的影响，关于被告的判决是否构成违反第八修正案的事实上的终身监禁以及 Miller v. Alabama 案（567 US 460 (2012)），并确定是否有必要做出不同的结果。上诉法院还被指示考虑本法院在人民诉约翰逊案（2018 IL 122227）中的意见的影响，该意见涉及被告是否有权在定罪后诉讼的第一阶段获得律师的合理协助，并确定是否有必要做出不同的结果。
基于深度学习的侧面...
摘要。基于深度学习的侧渠道分析代表了最强大的侧通道攻击方法之一。由于其在处理原始功能和对策方面的能力，它成为SCA社区的事实上的标准方法。最近的作品显着改善了来自各种观点的深度学习攻击，例如高参数调整，设计指南或自定义的neu-ral网络体系结构元素。仍然，对学习过程的核心 - 损失函数的核心已被不足。本文分析了现有损耗函数的局限性，然后提出了一种新型的侧道渠道分析优化损耗函数：焦距损耗比（FLR），以应对其他损失函数中观察到的识别缺陷。为了验证我们的设计，我们1）考虑了各种情况（数据集，泄漏模型，神经网络体系结构）和2）进行彻底的实验研究，2）与基于深度学习的侧渠道分析（“传统”的侧通道分析和侧通道分析的范围分析）进行比较。我们的结果表明，FLR损失在各种条件下都优于其他损失函数，而没有像最近的一些损失功能建议那样的计算开销。
人工智能软法与伦理研究提案
本文概述了一项结合人工智能伦理准则和法律即数据方法的研究提案。在法律学术界讨论的软法定义的基础上，本文提出了一种构建人工智能监管格局的方法，并解决了当今“人工智能软法”包含哪些内容的问题。通过采用构建模块方法（结合软法的不同定义组成部分），本文表明，当前人工智能软法的状况取决于人们在国际法上所捍卫的立场。具体而言，本文首先提供了一本完整的代码手册，用于识别不同类型的软法。其次，本文通过分析 40 多个道德准则并根据制定准则的行为者及其可能部署的法律相关影响对初步结果进行聚类，将这本代码手册作为研究提案的概念验证。出现了四种典型的软法类型：国家主义和国际组织软法、过程导向软法、专业知识导向软法和事实上的相关标准软法。这些结果说明了法律作为数据研究提案的预期贡献。
1. 国际环境法的参与者和立法
数量极其多样的行为体通过极其多样的立法过程制定了国际环境法。国际环境法行为体和立法过程的活力促使国际法总体上出现类似的发展。传统上，具有国际法律人格的行为体（即真正能够制定国际法的行为体）的数量是有限的。其中，国家居首，国际组织次之。然而近年来，非政府组织、专家网络社区和条约组织行政秘书处有效地制定了相当数量的国际环境法。各国举行的大型国际会议在制定规范和建立共识方面发挥着重要的社会建构主义功能。无论是法律上的还是事实上的，制定国际环境法的行为体数量的扩大使得国际环境法的来源多样化，从而丰富了国际环境法的制定过程。国际法的渊源包括条约、习惯、一般法律原则，以及（以附属方式）司法判决和著名公关人士的著作（《国际法院规约》，1945 年：第 38(1) 和 (2) 条）。1 然而，许多国际环境法非正式地由“软法”产生，即“尚未或不仅仅是法律”的法律（
MSC 2/8/2025 3:41:58 PM收到 - 密歇根州法院
The parties shall file supplemental briefs in accordance with MCR 7.312(E), addressing: (1) whether MCL 28.723(1)(e), the “recapture” provision of the Sex Offenders Registration Act (SORA), MCL 28.721 et seq., constitutes ex post facto punishment under the United States or Michigan Constitutions, U.S.start。，艺术。i，§9; const。1963年，艺术。 1，§10，请参见Peoplev。Betts，507 Mich。527，968 N.W. 2d 497（2021）; （2）要求被告根据MCL 28.723（1）（E）和MCL 28.721等人登记为性犯罪者，构成CONST下的残酷或不寻常的惩罚。 1963年，艺术。 1，§16或美国 start。，am。 viii，请参阅Lymon and Peoplev。Kardasz，513 Mich 1118（2024）（关于诉讼申请提出上诉申请的口头辩论 165008）; （3）出于事后目的，上诉法院是否正确地得出结论，后来的非性犯罪触发了Sora的注册，而不是早期的性犯罪； （4）如果有的话，先前未经注册的性犯罪的性质如何影响夺回是残酷还是不寻常的惩罚，或者根本影响惩罚； （5）假设Arguendo，重新调查的重点是适当地放在早期的性犯罪上，是否被告以事实上的理由享有救济的权利是否取决于该法院在卡尔达斯的裁决。 [67A-68A]。1963年，艺术。1，§10，请参见Peoplev。Betts，507 Mich。527，968 N.W. 2d 497（2021）; （2）要求被告根据MCL 28.723（1）（E）和MCL 28.721等人登记为性犯罪者，构成CONST下的残酷或不寻常的惩罚。1963年，艺术。 1，§16或美国 start。，am。 viii，请参阅Lymon and Peoplev。Kardasz，513 Mich 1118（2024）（关于诉讼申请提出上诉申请的口头辩论1963年，艺术。1，§16或美国start。，am。viii，请参阅Lymon and Peoplev。Kardasz，513 Mich 1118（2024）（关于诉讼申请提出上诉申请的口头辩论165008）; （3）出于事后目的，上诉法院是否正确地得出结论，后来的非性犯罪触发了Sora的注册，而不是早期的性犯罪； （4）如果有的话，先前未经注册的性犯罪的性质如何影响夺回是残酷还是不寻常的惩罚，或者根本影响惩罚； （5）假设Arguendo，重新调查的重点是适当地放在早期的性犯罪上，是否被告以事实上的理由享有救济的权利是否取决于该法院在卡尔达斯的裁决。[67A-68A]。
网络殖民：人工智能与独裁政权的危险融合
虽然人工智能 (AI) 基础设施的进步和发展通常被称赞为具有开启一个充满积极网络能力的美丽新世界的潜力，但目前这种潜力背后却隐藏着一个明显更黑暗的秘密。像中国这样的国家积极向全球推销先进人工智能技术的转让，特别是向中东和北非、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲的盟友。中国不仅参与全球经济或发展发展中国家的网络基础设施，而且还分享其审查、虚假信息和舆论塑造技术，这些技术可能成为未来政权保护的手段，并可能破坏基层民主活动。中国并不认为网络力量是通往开放和信息交流新时代的大门，而是将网络的真正力量视为传统上维护国家安全和国内政治利益的工具。更令人印象深刻的是，大多数研究表明，到 2030 年，中国应该首先赶上美国，然后超越美国成为人工智能全球领导者。这是否预示着人工智能从网络和平建设者转变为事实上的网络殖民者的范式转变？
![arxiv：2204.09167V2 [CS.CR] 2024年3月23日](/simg/0\064a8778dbb8621fd55ba2060d123a2d4ceb4db8.webp)
arxiv：2204.09167V2 [CS.CR] 2024年3月23日
摘要。差异隐私是一个数学概念，可提供信息理论安全保证。虽然差异隐私已成为确保数据共享隐私的事实上的标准，但实现该隐私的已知机制带有一些严重的限制。公用事业保证通常仅适用于固定的先验指定的查询集。此外，没有任何更复杂的效用保证，但很常见，包括聚类或分类等机器学习任务。在本文中，我们克服了其中一些局限性。使用指标隐私（一种强大的差异隐私概括），我们开发了一种多项式时间算法，该算法从数据集中创建私人度量。这种私人措施使我们能够有效地构建用于广泛统计分析工具准确的私人合成数据。此外，我们证明了私人措施和一般紧凑型度量空间中的合成数据的渐近敏锐的最低最大结果，对于远离零界限的任何固定隐私预算。我们结构中的一个关键成分是一个新的超规则随机步行，其步骤的联合分布与独立的随机变量一样规则，但是它们会缓慢地与原点偏离原点。
教育部
尽管学生贷款和助学金最终应该恢复到私营部门（或者，联邦政府至少应该重新审视其作为担保人而非直接贷款人的角色），但联邦高等教育投资应该促进经济增长，接受资助的机构应该培养学术自由并拥抱知识多样性。然而，联邦高等教育政策或许多反对言论自由、开放学术探究和美国例外主义的高等教育机构的记录却并非如此。联邦高等教育政策不应该只是向“传统”学院和大学提供大量、低效和无限期的补贴。它应该重新平衡，更多地关注提高那些对攻读四年制学位不感兴趣的美国人的劳动力技能。它应该反映高中毕业后学习的更全面情况，将各种学徒计划以及职业和技术教育与学院和大学学位放在平等的竞争环境中。联邦高等教育政策不应继续支持被觉醒的“多元化分子”控制的高等教育机构和由联邦认证卡特尔实施的事实上的垄断，而应为学生在充满活力的经济中就业做好准备，培育机构多样性，并让学校接触更大的市场力量。1
非洲社会和行为科学杂志（...
摘要：这项工作评估了公共环境政策在减少尼日利亚碳排放方面的有效性。研究范围从1990年到2022年。采用了事实上的研究设计。目的是研究公共环境政策对尼日利亚碳排放的影响，以及尼日利亚公共环境政策与碳排放之间的关系。为了实现这项工作的既定目标，使用了ARDL边界测试技术。从调查结果中，该研究发现了公共环境政策对尼日利亚碳排放的积极和重大影响。通过ARDL边界测试证实了尼日利亚的公共环境政策与碳排放之间的长期关系。误差校正模型揭示了在碳排放中短期变形以达到长期平衡的情况下，调整速度很强的证据。在短期和长期跑步中发现了公共环境政策对减少碳排放的积极和重大影响，因此有必要通过执行政府实施政策来加强公共环境政策的实施，以确保其最大的影响。此外，有必要确保向可再生能源的过渡和支持政策，这些政策可以过渡到更清洁的能源选择，并大大减少尼日利亚的碳排放。最后，政策制定者应优先考虑并激励可持续的农业实践，以降低排放，同时保持生产率。
![arXiv:2102.06518v1 [cs.AI] 2021 年 2 月 12 日](/simg/0\070d7c7773e4992bf716ef8f8bc5d0404ff23414.png)
arXiv:2102.06518v1 [cs.AI] 2021 年 2 月 12 日
人工智能 (AI) 的成功采用在很大程度上取决于决策者对它的理解和信任程度 [6]。在不久的将来，人工智能将对人类做出深远的决策，例如在自动驾驶汽车、贷款申请或刑事司法系统中。像 COMPAS 这样的例子，一种用于假释决策的种族偏见算法表明需要审查人工智能决策 [7]。但像深度神经网络 (DNN) 这样的复杂人工智能模型很难被人类理解，并且充当事实上的黑匣子 [16]。相比之下，决策树等简单模型对人类来说更容易理解，但缺乏预测准确性 [9]，尽管有些人认为这不一定正确 [21]。可解释人工智能领域旨在创建更可解释的模型，同时仍实现高预测能力。目前的研究讨论表明，可解释性将带来更多的信任、更现实的期望和更公平的决策 [6]。事后解释技术通过创建一个简化的、可解释的解释模型来工作，该模型近似于黑匣子的行为 [24]。然而，这种简化并非没有风险，因为根据定义，黑匣子的精确工作原理并未显示出来 [24]。相反，可解释模型旨在使