该判决的另一个有问题的方面是，SD法院没有为法官必须在敌对行动爆发前成为国家机器一部分的要求提供任何依据。
根据最近的判例
该裁决还对非国际性武装冲突中拘留的法律依据产生了影响。如果武装团体被授予在某些情况下进行审判的合法能力，但却缺乏拘留的法律依据，那当然是荒谬的。
值得赞扬的是，SD 法院直面挑战。它本可以简单地裁定，正当程序无法在 36 小时内实现，而忽略武装团体是否可以建立法院这一存在性问题（有趣的是，在本案中，武装团体法院似乎符合存在性要求，因为它声称由叛逃并适用叙利亚法律的法官组成）。现在有一项裁决供其他国内和国际法院考虑，供法律学者辩论，这一事实值得称赞。
另一种方法可能是以占领法作为起点。根据《第四项日内瓦公约》第 64-67 条，占领国：i) 除遵守国际人道法（以及人权标准）、维持有序政府或确保占领国安全外，不得颁布新法律；ii) 可以设立法院来审理其颁布的刑事条款；iii) 必须坚持合法性原则，以当地居民的语言公布新法律，不得追溯适用。当然，有很多理由 手机号码数据 可以证明武装团体控制领土与另一个国家的占领并不相似。不过，我们应该欢迎就这些问题进行实质性讨论。
在理想世界中，武装团体不会存在，也不会设立法庭。但武装冲突是理想世界的对立面。如果法律规范有机会减轻武装冲突的危害，它们必须不带偏见且切合实际。目前，曼彻斯特大学国际法中心和叙利亚法律发展计划建立的专家程序正在努力制定武装团体法庭公平审判标准的指导方针。虽然这不是一项法律活动，但其目的是为武装团体及其参与者提供实用指导。即使对于那些不希望看到武装团体法庭激增的人来说，这也是一个好策略。武装团体越是意识到他们必须实施的复杂程序，他们就越难声称自己的低于标准的法庭是公平的。SD 法院的 税务合规：为什么选择法律咨询？ 判决似乎即将上诉，这使得采取此类举措的必要性更加明确。
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算法偏见，无论是统计偏见还是认知偏见，都是计算机模型中的扭曲，通常是由于训练数据不平衡和/或设 香港领先 计团队有偏见造成的。它们会影响机器决策的准确性。
什么是算法偏见？ Mathilde Saliou 解释道……
。它囊括了偏见这一微妙的概念，这种现象并非纯统计现象，但经常出现在算法模型领域。除了统计含义之外，“算法偏见”还暗示了认知偏见。这些偏见赋予人们快速思考的能力，但可能导致错误。此外，它们表现为歧视性偏见，导致机器或个人延续不公平待遇，从而分裂人群。
以有偏见的面部识别算法为例。由于训练不足，这些系统在识别陌生人群时往往会出错。
算法偏见的症结往往在于提供给人工智能模型的训练数据本身。这本质上是一个统计难题。例如，如果一个面部识别模型输入了比女性更多的男性图像，那么它往往会将识别结果偏向男性，而这仅仅是由于接触频率。当这些偏见渗透到社会框架内部署的机器中时，关键时刻就出现了。以执法部门使用的有偏见的面部识别算法为例。由于训练不足，这些系统在识别不熟悉的人群时往往会出错。