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网站编辑:众翔拓展 发布日期:2019年06月05日 01:51 点击:

  汉简研究滥觞于对“敦煌汉简”的研究。而所谓“敦煌汉简”是二十世纪初以来在我国甘肃省疏勒河流域汉代烽燧遗址中所发现的简牍,其中还包括一小部分的帛书与纸书。关于其发现、发掘的历史,《敦煌汉简》、《敦煌汉简释文》以及《中国简牍集成·甘肃卷》均有介绍。其中,前两者介绍部分的内容完全相同。在上面这些介绍的基础上,我们结合著录情况及最新公布等情况再做一次比较全面的梳理。一、斯坦因所获部分二十世纪初,英籍匈牙利考古学家斯坦因(AurelStein)在第二次中亚考古发掘中(斯坦因共进行过四次所谓的考古发掘,第一次在1900—1901年,第二次在1906—1908年,第三次在1913—1916年,第四次在1930—1931年),考察了我国新疆、甘肃等地,发现了大批汉文及以西域古代少数民族文字书写的各类文献,其中1907年在敦煌西北的数十个汉代烽燧中掘得很多汉文简牍。斯氏二探的发掘情况最后形成皇皇巨着———五卷本发掘报告:《Serindia:DetailedReportofExplorationsincentralAsiaandWestern-mostChina》,由牛津克拉兰顿出版社于1921年出版。此书汉译通常作《塞林提亚:中亚与中国西域考古记》,在十九世纪末,由中国社会科学院考古研究所主持翻译,1998年由广西师范大学出版社出版,因斯氏命名将新疆排除在我国之外,故重新命名为《西域考古图记》。不过,虽然发掘报告出版迟至1921年,但是在1912年(据斯坦因在《西域考古图记》前言中称该书出版于1911年末,大概是其误记)斯氏已经出版了详细记录其第二次考古发掘情况的两卷本《RuinsofDesertCathay》(汉译通常为《沙漠契丹废址记》,由Macmillan&Co.Limited出版),斯氏将所获各种文字书写之文书分别交予当时西方相关研究领域中的著名学者整理,其中汉文材料便由当时法国著名汉学大师沙畹(EdouardChavannes)整理和研究,沙氏选录了其中清晰完整者,其中他认为属于汉代者有708枚,(实际上真正属于汉简者似为702枚。不过鲁惟一却认为沙书中全部的991枚简牍中,有709枚被确定为属于汉代。见氏著《somenotesonhan-timedocumentsfromtun-huang》,《T`oungPao》,secondseries,vol.50,liver。1/3(1963)。而冨谷至先生在他的《大英图书馆藏敦煌汉简》一文中却说这批汉简的数目是704枚。)最后成书出版于1913年,名为《LesdocumentschioisdecouvertsparAurelSteindanslesSableduTurkestanOriental》,通常译为《斯坦因在东土耳其斯坦考察所获汉文文书》。这批汉文简牍最初收藏于英国伦敦大英博物馆,二十世纪七十年代,大英博物馆中的图书馆分离出来,成立了英国国家图书馆(或称大英图书馆),这批材料也就随之收藏于图书馆。《LesdocumentschioisdecouvertsparAurelSteindanslessableduTurkestanOriental》在沙书问世以前,东渡日本的罗振玉便得知斯坦因获汉晋简牍并交沙畹整理一事,遂写信给沙氏索要简影资料,后者将其手校本寄付罗氏。而罗遂与王国维研究数月,成《流沙坠简》一书。《流沙坠简》收录了沙书中有简影的部分,共计585件(此依何立民先生的统计,见《简帛学研究的开山之作———读〈流沙坠简〉并论王国维先生简帛文书研究的贡献》,《南方文物》2010年第3期),同时收录了日本大谷探险队橘瑞超所获李柏文书。该书出版于1914年,1934年修订再版(据日本学者门田明研究,在1934年再版之前,该书很可能已有再版。详参氏著《〈流沙坠简〉版本考》,徐世虹译,载《简帛研究译丛》第二辑,湖南人民出版社,1998年,第273-286页),按照简牍的内容将其分成三个部分:第一部分为“小学数术方技书”,第二部分为“屯戍丛残”,第三部分为“简牍遗文”第一、三部分由罗振玉完成,第二部分由王国维完成。王氏按简牍性质分为“簿书”、“烽燧”、“戍役”、“廪给”、“器物”及“杂事”六类,开简牍分类研究的先河,具有重大的意义。不过《流沙坠简》中并未区分汉简与晋简,因此585枚中有相当一部分属于晋简。在斯坦因二探中发掘出的汉文简牍中还有两千余枚碎简,学术界通常称之为削衣或杮。斯氏报告称“在烽燧(T6b)西北约16码处有一个奇怪的发现。这里发现了一大堆木刨花,上面写有汉字,而且总数很可能超过1000个”(《西域考古图记》,第370页)。其称蒋师爷(蒋孝琬)已经正确地指出这些碎简为习字之简。现在学者们已经认识到其内容多与《苍颉篇》相关,确为习字简,而且发现地也不仅限T6b一处。不过这部分习字简,沙畹在整理时没有采用,此后一直未正式发表,最早将这批材料介绍给国内学术界的是郭锋先生,他在《斯坦因第三次中亚探险所获甘肃新疆出土汉文书———未经马斯伯乐刊布的部分》一书中于“附录二”对此进行了简要介绍。因并不太长,我们将其移录于下:笔者1989年调查三探文书时,顺便调查了二探未刊木简,现将所见介绍如下。据调查,二探所获汉文木简均编于Or.8211号下13326号内。其中1992号即已经沙畹刊布之木简及少量纸文书。9931351号,皆敦煌烽燧出土简(TⅥ、TⅩ—ⅩⅧ等遗址),为未刊布者。简皆寸余或不满尺之碎片,或二、三字或十余字,隶书,漫漶难识者居多。1352—1682为尼雅佉卢文简。1683—1731为一探所获尼雅汉文简47枚,已经沙畹刊出。1732号为佉卢文简。1733—3326号,计一千五百余号,亦皆未经整理刊布之二探所获敦煌木简。由此可知,二探所获木简,其未经刊布之敦煌木简尚有近二千号(1733—3326号一千五百余号与993—1351号三百五十余号合计)。(郭锋《斯坦因第三次中亚探险所获甘肃新疆出土汉文文书———未经马斯伯乐刊布的部分》,甘肃人民出版社,1993年,第124-125页。)不过实际情况比郭先生所介绍的要复杂一些,张德芳、郝树声先生对此又进行了更为详细的调查,发现有些编号下不止有一枚简,比如1786号下有160枚,而3326号下更有359枚之多。而郭书中所谓的1733—3326号中亦含有非汉文简牍,实际的简数要大于郭氏所统计数。张、郝二氏最后的统计结果是未发表汉文简牍的数量为2398枚(张德芳、郝树声《斯坦因第二次中亚探险所获敦煌汉简未刊部分及其相关问题》,《英国国家图书馆藏斯坦因所获未刊汉文简牍》,上海辞书出版社,2007年,第7680页)。这些简牍后来经汪涛、胡平生及吴芳思等先生整理,在2007年由上海辞书出版社出版发行。关于这批简的数量,日本学者藤田高夫先生亦有统计,与张、郝二氏又不相同,可参看(《大英図书馆藏スタイン将来汉简の研究现状报告》,日本秦汉史学会会报第2号,第49-65页)。斯坦因二探所获汉简,图版来源:《敦煌汉简》1913—1915年斯坦因进行了第三次中亚考察,在1914年,于敦煌地区汉代烽燧遗址中发掘出84枚汉简,又在安西和酒泉两地发现了105枚,前者属于汉代敦煌郡所辖区域,而后者的发现地在汉代属于酒泉郡管辖范围。因此陈梦家将其称之为酒泉汉简(陈梦家《汉简缀述》,中华书局,1980年,第200-201页),这其实是符合实际情况的。但是因其与“敦煌汉简”一同发掘,后来的学者仍将其归入“敦煌汉简”斯氏第三次考古发掘报告出版于1928年,名为《InnermostAsia:DetailedReportofExplorationsinCentralAsia,Kan

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  不可否认,电竞俱乐部、战队选手,需要粉丝;也不可否认,遇上极端的粉丝,电竞俱乐部、战队选手……只能算倒霉?iG战队斩获S8冠军后,粉丝群体进一步扩大,加上战队老板是王思聪,自带话题,近来关于iG战队的总总,都能引发玩家讨论。在“热闹”之余,也显现出了很多问题。其中,部分粉丝的极端行为,让网友都瞠目结舌:喊话要给iG俱乐部送花圈、冥币、骨灰盒……据悉,官方放出的夏季赛定妆照的花絮中,只有JKL和Rookie出镜,不见上单打野和辅助。大多数的玩家因为没能看到自己的喜欢的选手感到可惜,但遗憾之余也表示能够理解,毕竟花絮是工作人员捕捉的,不是每个选手指定拍摄的。而极小一部分选手的粉丝,对此表达了强烈的不满,甚至有极端言论。iG战队辅助宝蓝的部分粉丝,因为定妆照没有发宝蓝,认为宝蓝遭到了俱乐部区别对待,艾特俱乐部,表示要为iG提供丧葬一条龙,其中包括送花圈、送冥币等。这一行为出来后,引发了众多电竞玩家的斥责,其中不乏宝蓝选手的理智粉:“心理有疾病赶紧去医院吧”“正常粉丝看到只会觉得丢人”“选手才是最倒霉的,通宵Rank,醒来自己的粉丝给俱乐部寄花圈?”毫无疑问,上述极端玩家的极端行为是错误的。不过这只是宝蓝选手的个别粉丝的行为,与其本人及大多数粉丝无关(宝蓝选手自己可能都不知道)。当然,这件事也让“恶臭饭圈文化”再次到了讨论中心。买选手航班信息,围堵选手,打扰选手训练,强迫选手签名,控评带内讧节奏……同类型的事件屡见不鲜。你对这些行为怎么看呢?

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  谭浩:湖南大学设计与艺术学院副院长、教授、博士生导师编辑_Edit_李杰李叶湖南大学设计与艺术学院副院长谭浩教授在湖南大学攻读硕士研究生期间开始接触交互设计,他从个人经历的视角,将中国交互设计的发展分为三个阶段。作为教育从业者,谭浩教授认为,国内的交互设计教育目前已经取得了长足的进步,与交互设计相关的教育在工业设计、信息与交互设计、数字媒体设计等专业已经初步建立起来了。当前,交互设计需要在自身的方法论体系上进行发展。《设计》:2019年是新中国成立70周年,改革开放的第41年,在这70年中,中国设计取得了长足的发展。请您从自己研究方向的专业角度出发,谈一谈给您留下深刻印象的几个时间节点和事件。谭浩:我是1996年进入湖南大学工业设计系学习后开始接触到设计这个领域的。在过去二十多年的经历中,我逐步从经典的工业设计转向交互设计到现在的智能交互与体验设计。我觉得在70年的历程里,特别是改革开放以来的40多年里,印象最为深刻的就是我们离世界一流水平越来越近。举个例子来说,中国工业设计协会是1979年成立的,这是中国设计发展的标志性事件。这个我们落后了西方国家近60年。但是,到了20世纪80年代西方人机交互设计兴起的时候,在20世纪90年代在我们的一些企业中(当然当时主要是外资企业)就有了交互设计职位。我记得1998年时,诺基亚就开始在中国招聘交互设计师。当然,这并不一定是最早的交互设计职位,但至少说明我们和西方发达国家的距离缩小到了20年左右。而到了现在,人工智能技术在设计领域的兴起和渗透,就基本和国际同步了。例如李开复先生领导的创新工场在2016年9月成立了人工智能工程院,在设计领域开展相关的工作。百度在2017年开始筹办人工智能交互设计院,是国内企业最早明确在设计领域进行人工智能设计研究的机构。从上述事件我们可以看到中国设计在过去几十年时间里的发展和进步。《设计》:您是从什么时候开始了解并投身到交互设计领域的?请您谈谈交互设计在中国兴起至今经历过的各个发展阶段。谭浩:我最早接触交互设计还是2000~2013年我在湖南大学攻读硕士研究生期间。那个时候,在我的导师赵江洪教授的带领下,我们针对计算机辅助工业设计系统的相关人机交互和用户体验问题展开研究。从总体而言,我从个人的经历可以一窥中国交互设计发展的脉络。我个人感觉,交互设计在中国的兴起至今经历了三个阶段:第一阶段就是前面提到的20世纪90年代在一些外资企业设立了交互设计职位;第二阶段是大约2001年到2015年。这十多年时间是交互设计快速发展的时期,在这个时期,国内高校逐步建立了交互与信息设计的教育框架,企业(特别是互联网企业)成立了用户体验部门,开展交互设计工作;进入2016年,国内的交互设计进入了一个新的阶段。在这个阶段,社会和技术的变革使交互设计的运用领域得到了空前增加。当前,交互设计需要在自身的方法论体系上进行发展。《设计》:据报道,百度与湖南大学设计艺术学院开展了“智能汽车人机交互设计趋势”、“智能产品主动交互设计”等联合研究项目,这些项目与湖南大学的部分本科和研究生的课程进行了整合。请问这些课程开设的初衷是什么?课程设置及人才培养方向是怎样的?谭浩:百度和湖南大学的联合项目是国内智能交互领域的前瞻性项目,其整合的课程其实是湖南大学设计艺术学院智能产品与交互设计模块的课程。该模块由湖南大学设计艺术学院何人可院长亲自领衔,2004年开始建设,目前包含《数字交互原型开发与设计》《数字界面原型》《人机交互设计》《可用性设计与评估》《设计统计》等课程。该项目的主要目标就是与阿里、华为、百度、微软等企业展开人才培养和研究领域的深度合作,将深度学习、机器视觉、数据挖掘、数据可视化等计算方法和智能设计工具融入设计教学体系,培养高层次的交互设计专业人才。《设计》:湖南大学智能设计与交互体验实验室(iDiLab)前身是湖南大学人机工程实验室和湖南大学人机工程与交互体验实验室,于2018年更名,此次更名体现的是哪些方面发生了变化?谭浩:湖南大学智能设计与交互体验实验室最早是赵江洪教授在20世纪80年代创建的人机工程实验室。本次更名,主要体现了实验室两个方面的变化。首先,更名体现了人工智能已经成为交互设计的一个重要的设计和研究的对象。人和人造物的关系,从传统的人和机器的关系、人和计算机的关系转向了人和智能体(Intelligenceagent)的关系,这是交互设计领域的一个重大变化,这个变化将在未来10~20年里深刻影响交互设计。其次,这次更名也体现了湖南大学在智能产品和交互设计领域的重要转型。事实上,湖南大学在2004年开始,通过欧盟亚洲纽带计划开展了生成设计的相关研究,并在后续的两个973项目中针对智能设计进行了深入研究。这次实验室名称的调整,是这一系列变化的一个突出的体现,说明智能交互体验已经成为我们交互设计的核心领域,并且是长期坚持的一个方向。同时,还有一个重要的事件需要说一下,那就是湖南大学和百度在2018年签署全面战略合作有关。百度通常被很多人看作是中国人工智能的黄埔军校,拥有国内最优秀的人工智能团队,而湖南大学也是中国设计教育的重要发源地之一。本次百度和湖南大学战略合作协议的签署,体现了双方在教学、科研、社会服务等领域的全面合作。而本次实验室的更名就是本次战略合作双方共同建立的联合实验室,并基于该实验室建立了博士后联合培养机制。《设计》:国内交互设计教育的现状是怎样的?湖南大学具有怎样的特色?谭浩:国内的交互设计教育目前已经取得了长足的进步,与交互设计相关的教育在工业设计、信息与交互设计、数字媒体设计等专业已经初步建立起来了,很多高校都有交互设计的教学方向。一般说来,有两种模式:第一种,是在传统的设计教育的基础上,增加交互设计的方向。这种模式一般是设计教育的前期进行设计类通识教育,教学方法还是基于素描、色彩、三大构成等,然后在本科三四年级的时候进行分流,教学内容中包含交互设计。这种情况是比较普遍的。第二种,是对整个设计教育流程进行重构,打破原有的设计基础教育体系。代表性的学校有清华大学的信息设计专业、湖南大学、同济大学、浙江大学等。湖南大学在2015年的本科教学改革中就对原有的美术基础课进行了改造,在基于美术的设计基础课程的基础上,增加了音乐、戏剧、舞蹈等其他艺术门类的感受的内容。学生感受和表达的内容既有视觉艺术,也有声音的艺术、时间的艺术等。这些新增的内容正是交互设计的关键和核心内容。湖南大学作为在这个领域最早开展本科和研究生教育的高校,目前主要的特色在于艺术、技术和社会三个领域的融合与交叉,并且针对互联网和通讯行业对于设计人才的需求,开展交互设计人才的培养。从2004年开始与摩托罗拉、诺基亚的交互课程合作,到后来与华为、百度、阿里等企业开展的联合课程合作,从结果导向看,湖南大学的学生在这些行业具有较好的竞争力。例如,根据阿里巴巴设计委员会的相关统计,2015~2017年,湖南大学毕业生在阿里巴巴设计团队中升职人数在国内高校排名第一,这反映了湖南大学在交互设计领域的教学特色。《设计》:以大数据和机器学习为代表的人工智能正在深刻地影响着包含设计、技术和教育等在内的各个领域。AI跟交互设计是怎样的关系?新材料和新技术的发展是怎样影响着交互设计的设计流程、方法及发展方向?谭浩:AI和交互设计的关系可以从两个层面来看。一方面,AI是交互设计的对象,我们的设计交互,是人和智能体的交互;另一方面,AI也是一种设计工具,可以提升设计效率,如计算机辅助智能设计。在这个方面,新技术必定会深刻改变交互设计的流程与方法。例如,大数据技术就会改变传统的交互设计中的可用性测试的心理学范式,而形成以数据统计结合心理学的模式。这就是一个技术改变交互设计流程和方法的突出表现。《设计》:做一个好的交互设计师,应该具备哪些技能?如何继续学习?谭浩:首先,我觉得最重要的对人的理解和认识,因为交互的发起者就是人,所以,对人的因素的认识,如人机工程、心理学、生理学等学科的知识和技能是交互设计的重要技能。这是交互设计最为基础的内容。不了解人,肯定做不好交互设计。在此基础上,就是交互设计的基本技能,这个我们可以分为两个部分:第一是设计技能,例如流程图、线框图、故事版等工具的技能;第二是原型技能,即软硬件原型的初步开发能力,例如Ardunio、Unity、Processing等;第三个部分,就是商业和服务设计技能,以及围绕交互设计全生命周期的设计能力。这个技能用阿里巴巴的说法就是所谓的“全链路”设计能力,即能够为了实现商业目标,全方位的设计创新能力。《设计》:您认为,在2019年,交互设计的发展大趋势是怎样的?谭浩:我认为,在2019年,交互设计会有两个主要的发展趋势:第一,是前面提到的人工智能快速发展带来的交互设计对象和方法上的变化;第二,是交互设计也开始建立自己的理论和方法范式,特别是对于交互设计专门知识的研究已经逐步成为这个领域的重点关注的问题。《设计》:请您和《设计》的读者分享1-2个最近您正在关注或研究的理念/领域/问题。谭浩:目前我和我们实验室在研究领域上继续着我们的传统,那就是汽车人机交互设计。这是我们自2009年以来,发展了10年的一个方向,还有就是向着智能交互和体验的领域去发展。同时,我们还关注所谓的“交互审美”的相关研究。通过对交互的审美的研究,解决目前交互设计过于依赖用户测试的问题,建立起交互设计的专门知识体系,争取能够为交互设计建立起属于自己的理论基础。《设计》:请您推荐一些值得交互设计从业者及爱好者关注的交互设计相关资源以及2019年国内外的交互设计大事。谭浩:说到资源,首先我还是要推荐一下我们iDi实验室的微信公众号“TAN智能HAO设计”这个公众号主要面向高校学生和从业者,传播人工智能时代的交互与体验设计的理念、方法和工具。包含交互设计项目、案例、设计大咖和年轻设计师的专访、设计资讯分享、设计论文的解读等。其他的交互设计的资源,可以分为两类,学术的资源我比较推荐ACMCHI,这是中国计算机协会推荐的人机交互领域的A类会议,也是目前交互设计领域最为顶级的国际学术会议。产业的资源,我觉得主要就是各个互联网公司设计团队的微信公众号,特别是BAT企业的设计团队的微信公众号,都做得很不错。交互设计的大赛,说实话,还是不多的。国外的主要是红点的传播设计奖,主要侧重传播。国内有一个由UXPA主办的用户体验大赛(UXD),已经举办了10年,主要面向学生群体,有较大的影响力。该大赛在2017年设立了企业参加的中国好体验奖(GXA)。另外,国内的一些有一定影响力的设计大赛也逐步增加了交互设计内容。例如中国设计智造大奖(DIA)在2019年就增设了交互设计方向。

  全文共9357字,预计学习时长19分钟来源:CathrynVirginia“嗨!你忙吗?”“不忙,你要多长时间?”“一小时,半小时?看情况吧”“半小时,200元”“明白。那你能待半小时吗?”“你不是警察吧?也没有犯法吧?”“当然没有,你呢?”嗡嗡作响的文字消息在手机信号塔间飞速流转,为看了网站广告而来的嫖客们安排着性交易。上述例子只是另一种交换罢了。而在高效的信息交换之后,接下来的,就是再普通不过的肉体交易了。2015年6月4日,一名33岁的女性在宾夕法尼亚州利哈伊谷路边停下了车,敲响了驻桥套房酒店209房间的门。她原本以为这是一份和客人约定好的工作,没想到这是个“陷阱”,客人的身份是州警。到目前为止,这还是一起寻常的检查卖淫的突击行动。但是事情峰回路转。这个女人告诉州警她并不是发短信的那个人。发短信的人名字叫GB,他在酒店停车场的一辆银色讴歌里等她。她也不是GB唯一的员工。还有其他性工作者,她上次看到GB掌掴一个十几岁的姑娘,把小姑娘都打到了地上。除此之外,还有毒品交易。州警在车内找到GB时,他正用手机在广告网站发布性广告,车上还有另一位女性。州警逮捕了GB,拿走了手机,以卖淫及相关罪行指控了他。但是利哈伊县地方副检察官罗伯特·斯科普夫发现了不寻常的一点。进一步调查后,斯科普夫修改了指控,并准备进行一场艰苦的法律斗争。卖淫罪在宾夕法尼亚州属于轻罪,即使被判为重罪,最高徒刑也只有七年。而贩卖人口罪一直是重罪,会判处十年监禁。斯科普夫要做的是,证明GB,也就是现今46岁,来自宾夕法尼亚州伊斯顿的塞德里克·博斯威尔,他不仅招揽女性从事卖淫活动,而且还用欺骗,武力和胁迫的手段逼迫她们卖淫。为了找到证据,斯科普夫必须要让陪审团相信他所想的,所以他说:“你们想一想,她每天都会从那间房间走出来。你们不觉得很奇怪吗?”博斯威尔的案子看起来并没有什么异样。警方通过取证,发现博斯威尔手机里有6306张照片,其中大部分照片都是衣着暴露的女性。还发现了一个很受欢迎的图标:这个图标指向一个网站——Backpage。性工作者、皮条客和卖淫活动组织者通过该网站来投放卖淫广告,不过这个网站现在已经失效了。当时Backpage就相当于色情界的亚马逊。这里是人们进行性交易的首选之地,也是执法部门对卖淫服务进行追踪的首要入手之地。事实上,宾夕法尼亚州的警察正是在Backpage上发现了最初的卖淫广告,从而展开了突击搜查并发现了GB的存在。来源:Pexels手机里证据确实很充分,但警方掌握的都是间接证据。检察官面临的挑战是如何将这些照片与现实中的色情广告联系起来。利哈伊县地区情报和调查中心是地方检察官办公室运营的网络系统,汇总了当地的犯罪记录,并为执法活动提供援助。负责人朱莉娅·科西斯说:“我们没有时间去仔细比对手机里的照片,查看照片上的女孩是否出现在该网站上。我都不知道从哪里开始下手”但科西斯想到了一招。她曾听过一款名为“TrafficJam”的新工具,在人工智能的帮助下,该工具专门用于追踪卖淫活动。TrafficJam的创始人是艾米丽·肯尼迪,她在匹兹堡卡内基梅隆大学机器人研究所担任刑事调查的机器学习研究分析师,也就是像肯尼迪所说的“很多人都会和警探谈论他们在性交易案件中的痛处”科西斯当时正与斯科普夫密切合作,她决定免费试用TrafficJam“我通过这个工具浏览图片和手机号码,”她说,“几分钟之后就收到了之前发布的广告信息。然后我用这个工具四处浏览,之后显示了一幅地图,地图显示了不同的定位信息,有人曾使用该手机号码在这些地方发布卖淫女孩的信息”科西斯没有想到这个工具效率如此之高,斯科普夫也是如此“茱莉娅向我介绍了这个神奇的工具,”他说,“当你拥有一部分关键信息的时候,这个工具就可以将有限的信息变成确凿的证据。我的意思是,有了这样的证据,博斯威尔绝对无法逃脱法律制裁”最初这位33岁的性工作者并不愿出庭作证,直到斯科普夫告诉她,警方已经在TrafficJam的帮助下掌握了确凿证据后,她才同意作证。2016年4月19日,经过两个小时的审议,陪审团认定塞德里克·博斯威尔犯有包括贩卖人口在内的多项罪行。目前他正在州立监狱服刑,刑期为13至26年。一系列新型技术工具将机器学习和人工智能引入了打击性交易的斗争中,TrafficJam便是其中之一。自《人口贩卖受害者保护法》颁布以来,这场斗争已持续了近20年,目前陷入了僵局。人工智能并没有神奇到解决每一个高度复杂的问题,但对于早期使用者来说,它提高了性交易调查的速度。在人工智能的帮助下,一名地方检察官调查的案件数量为过去的十倍,而与此同时调查速度也提高了50%至60%。在肯尼迪团队的帮助下,TrafficJam已经破解了至少600件案子,该工具的受益对象还包括黛米·摩尔这样的名人,阿什顿·库彻尔政府的国防高级研究计划局以及像IBM这样的大公司。这些机器学习的工具从各个角度来破解案件:寻找受害人,追踪金钱交易渠道,寻找人证。假设这些机器最终可以完成任务,那么那些调查员需要几个月甚至几年才能完成的任务,机器只要几十秒就搞定了。而且人工智能也不需要休息。TrafficJam的一项分析显示,在该网站关闭前,每天会出现13.3万个新的色情广告。半年后,在主要的色情网站上,这一数字已升至14.6万。这项技术的及时到来帮助调查人员在一个混乱的新型地下世界中找到方向。因为国会不断施压,联邦政府于去年4月关闭了Backpage网站,他们希望此举能阻止人贩子把受害者伪装成心甘情愿的性工作者的行为。这样反而适得其反。许多自愿成为性工作者的人反对这一做法,她们担心这将迫使她们重返街头,过着流浪的生活。几款新的人工智能工具显示,商业色情行业不仅比以往任何时候都更加强劲,并且已经开始分裂。TrafficJam的一项分析显示,Backpage关闭之前,每天会有133,000条新的色情广告。因为小型网站会不断转发广告,所以大型色情网站上的性广告数量在六个月后已经升至146,000“一些新网站流量过大,网站经常崩溃”肯尼迪说,“我认为这一问题会持续发酵,一波未平,一波又起”结果是,多年来一直依靠Backpage获取线索的执法部门现在不知道从哪里开始调查。非营利组织DeliverFund的创始人尼克麦金利表示:“人贩子会不断调整策略,他们会去了解你在做什么。如果你的技术不能一直更新,那么就有大麻烦了。而人工智能只是解决问题的一种方法”人工智能在帮助人类解决问题上,发挥着越来越重要的作用。2014年肯尼迪开发出TrafficJam,当时库彻和摩尔也发布了一款搜寻性交易的应用,名为Spotlight,现在,这款应用已经有8000多名“执法人员”同年,美国国防部高级研究计划局(DARPA)斥资七千万美元开展一项名为Memex的新行动。十七名工作者共同开发其他的搜寻和分析应用,以此来抵制人口买卖。虽然该活动已于2017年停止,但是经过这些人的努力,不少机器学习软件被开发出来,给美国国家失踪和失足儿童研究中心,曼哈顿地方检察官办公室以及美国国土安全局波士顿地区办公室提供了帮助(但是根据美国国防部高级研究计划局的说法,美国国土安全局并不认可他们的调查工具)。地区副检察官,同时也是曼哈顿人口贩卖部门主管的卡罗莱娜·霍尔德尼斯说:“美国国防部高级研究计划局会派人过来,这些人就坐在我们的分析师旁边,看着分析师一步一步进行调查。然后他们立刻去软件开发人员那里,让开发人员调整软件”霍尔德尼斯的团队试用了两款Memex的产品,但最终选定了TellFinder,这是多伦多Uncharted软件公司的非营利部门开发的,该公司为执法部门工作。Tellfinder项目组一共有六人,负责人大卫·施罗德表示,他们之所以被这个项目吸引,是意识到在打击性交易方面可使用的技术太少。TellFinder与TrafficJam的工作原理相似,但其使用范围更广,TellFinder通过暗网中的万亿字节,可以搜到谷歌无法搜索的地方。在此过程中,它的机器学习算法可以匹配类似文字广告中的语言模式,并识别人脸。TellFinder的技术主管克里斯?迪克森表示:“有了这款软件,我们可以轻易通过一位女性所有的色情广告找到她”2012年11月,一位名叫本杰明·加斯顿的男子绑架了一名28岁女性,她曾在网上发布过色情广告。他抢走了她的钱包和手机,强奸了她,还强迫她为他卖淫。该女子在遭受两天的囚禁后,十分绝望,试图从窗户逃出去,结果却掉到了六层楼高的地上“她虽然活了下来,”霍尔德尼斯说,“但是她身上几乎没有一根骨头是完好的”来源:Pexels在2014年审判此案件前,这名女子已经奇迹般地康复。摔落事件发生后,她告诉陪审团自己从未从事过卖淫。但辩护律师随后向陪审团展示她最近发布的广告,让人觉得她似乎愿意回到过去卖淫的生活。这些广告不仅会降低她作为证人的可信度,还为辩方的辩护提供了开脱的证据,辩方认为,她跳出窗户,只是因为她是情绪不稳定的一个瘾君子。回到地方检察官办公室,霍尔德尼斯的团队把广告放在了TellFinder上。她说:“我们马上就知道这些照片发布在哪些这位女士不曾呆过的地方。有人盗用她的照片,利用她的广告,假装为她招揽顾客,这是一种常见的做法”辩方最终做出让步,加斯顿被判处50年监禁。霍尔德内斯说:“能够在一夜之间做到这一点,实际上挽救了整个起诉过程”由于种种原因,执法部门未能严厉打击性交易行业。在美国境内卖淫基本上都属于违法行为——除了内华达州少数几个县存在一些受监管的妓院——但也有一些女性自愿从事性工作,要想把她们和被迫卖淫的人区分开并不是件易事。这是一种罕见的犯罪,受害者很少主动寻求帮助,没有受害者,也就很难追捕到加害者。通过这些广告很难追踪到这些女性;人贩子会在电话号码之间插入表情符号,或者让女孩们一直戴假发,改变她们的外貌,以此来躲避搜索引擎。现在,封杀了Backpage之后,他们更容易躲过检测。这就是人工智能要克服的数据驱动挑战。但是TellFinder,Spotlight和TrafficJam这些工具都经过测试人员专门的培训,知道如何克服这些问题。这就是人工智能要克服的数据驱动挑战。人工智能面临的另一个主要挑战就是信息过量问题。为了证明性交易的存在,把证据拼凑起来也是件很费时的事情。比尔·沃尔夫曾在华盛顿特区做过15年的执法人员,刚刚建立了美国人口贩卖情报中心来培训研究人员。他说:“有个研究人员开始研究某个案子,这时一个主管说,‘我们已经结束了这个案件,你看看我们收集的信息就行了’我的意思是,有时候你会从Facebook上得到一份搜查令,上面有成千上万的页面。谁有时间一个个检查?这些工具可以在几秒钟内找到你需要的东西。有了人工智能,你更可能看到整个画面”霍尔德尼斯对有个案件印象颇深。她和她的团队曾收到过一封来自圣约家园工作人员的邮件,圣约家园是纽约一所收容离家出走儿童的机构。霍尔德尼斯说:“她在来信中说,我们有位同事看到了一则招聘广告,你们可以解决这个问题吗?”这则广告刊登在Craigslist上,内容是:“不想再住在圣约家园了吗?想要需要免费的食宿吗?想找到工作吗?想有经济来源吗?你来就有地方住!”广告继续写到:“愿意做每周1000美元的色情服务吗?”文字旁边有一张图片和照片,图片上是1800年的银龙舌兰酒和轩尼诗,照片上是一张扔在皮椅上的100美元钞票。招募从收容所中出走的女性显得尤其残忍。根据宾夕法尼亚大学和新奥尔良洛约拉大学圣约家园研究,每五个无家可归的女孩中就有一个最终被迫从事卖淫。但是发布性交易广告的幕后黑手是哪些人呢?在TellFinder和类似的人工智能项目发明之前,警察也许可以追踪到发广告的人,但他们没办法查到贩卖女性的确凿证据,更不用说追查这背后的犯罪网络了。当霍尔德尼斯在TellFinder上输入电话号码时,她发现:“我们立刻找出了不同网站上的多个广告”犯罪者不仅在网络上招募女性,还迫使她们卖淫。地方检察官办公室调查了所有与发布广告、检索电话号码、电子邮件地址和其他个人数据有关的记录,最终找到了现年37岁的迈克尔·兰姆,他住在新泽西州埃塞克斯。根据情报,调查人员找到了受害者。2017年12月,根据受害者证词,兰姆因拐卖女性和组织卖淫罪被判处6到18年徒刑。霍尔德尼斯表示,自从TellFinder投入使用后,“我们每年能调查的人口贩卖案件数量从30涨到了300”该办公室已承诺在未来三年内,每年投入400万美元的资金来扩大调查规模,供调查人员免费使用“被贩卖的儿童可能每天都在遭受虐待和强奸,因此有必要加快找到他们的速度”来源:Pexels美国国家失踪和失足儿童研究中心也在用TellFinder。在去年,它在网络信息热线上收到了7500份关于疑似性贩卖的消息。人工智能程序在性广告中寻找儿童的信息,同时,它还会搜寻买家评价和爱好版面——这个版面就相当于性交易的评分区。在这里,男性买家给提供性服务的女孩做细致的评分。TellFinder会在评论区中搜索某些关键词,例如“青少年”、“擦伤”和“海洛因”(因为皮条客经常利用毒品来让女孩产生依赖)。美国国家失踪和失足儿童研究中心案例分析部门的执行董事斯塔卡·施安说:“我们看到了一些关于失踪孩子的评论,这些评论的大意是:‘她当时真的还很小,她看起来很害怕’然后描述对方所遭受的强奸和虐待,接着继续回顾(他们和受害女孩们的性体验)”施安已经在这个组织工作了近20年,她通过关注成功案例来让自己保持乐观。同时,她相信,在过去的5年中,美国国家失踪和失足儿童研究中心使用的软件(如TellFinder,Spotlight和TrafficJam)确实带来了改变“我给不出一个衡量的标准,”她说,“但我们现在可以查找正在贩卖孩子的广告,并立刻通知执法部门。被贩卖的儿童可能每天都在遭受虐待和强奸,因此有必要加快找到他们的速度”第二代的人口贩卖追踪工具将以图像挖掘为下一个层次的线索。美国国家失踪和失足儿童研究中心已经采用了其中一款叫做TraffickCam的软件。因为性交易广告通常是在宾馆或者汽车旅馆房间里强制受害者拍的,TraffickCam旨在分析图片背景中的地毯、家具和装饰品,从而将缩小搜查宾馆的范围。这个项目的发起人是圣路易斯的专业活动策划人莫莉·哈克特、简·奎恩和金伯利·里特。因为他们非常熟悉这里的宾馆,所以开始帮助当地警方辨认照片中的房间,这就是项目的雏形。后来他们很快意识到技术可以帮助他们,因此启动了交流计划来实现这一目标。几年之后,TraffickCam就正式投入使用了。圣路易斯的华盛顿大学的研究人员开发了这款软件。TraffickCam可以识别出连锁酒店房间在装饰上的细微差别。最近,司法部拨款100万美元来提高该软件的性能(任何人都可以扩展该平台的数据库:下载应用程序,入住酒店后拍些照片即可)。另一个具有鹰眼功能的新工具是XIX“它可以通过模糊的镜像图像识别不同年龄段的目标人,”DelieverFund的麦金利说:“你可以下达指令,让它识别监控摄像里的某个人,或者识别从Facebook页面找到的侧面照。使用其他工具的时候,我们经常会失败,但XIX的成功率为98%至99%”更厉害的是,XIX还可以标记物体。用户可以要求它找到一个特定的女孩与一个特定的男人,或一辆带特定车牌的黑色皮卡,甚至识别T恤上的文字。XIX人工智能公司位于旧金山,正是它制作了这款工具。该公司的创始人埃米尔·米哈伊洛夫表示:“我们可以在Instagram上搜索,找出背景中存在散落在床上的现金的照片——这是一个明确的提示。我们有时甚至还能识别出账单上的序列号”另一款新型人工智能发明则以买家为目标。软件的发明者罗伯特·贝塞是非盈利反拐卖组织“西雅图反对奴隶制”的执行理事。它的工作机制是这样的:一个潜在的性犯罪者给性交易广告中的女孩发信息,女孩回复了。他们讨论了价格、服务、喜好和见面地点。但是当买家表明自己愿意付钱之后,他会收到一条信息,大意是:对方可能是贩卖人口的受害者。执法部门现在掌握了你的信息,并且可能对你进行后续跟进。点击此处咨询。原来,那个女孩是机器人。警察部门和地方政府可以使用这个程序,并且可以为潜在犯罪者定制女性的信息,由此来设定机器人的信息——可能是未成年、成年或者处女。为了操作这个程序,用户会发布一个诱饵性广告,每当潜在买家做出回应时,机器人就会和他聊天(这个机器人仍然没有名字,也从不透露自己的身份)。同时,潜在客户的数据——包括年龄和地址——都会发送给调查人员,从而决定是否采取行动。微软工程师利用法庭记录来训练机器人,例如警察正在调查的利哈伊谷案件。贝塞说:“通过人工智能,机器人可以了解对话流程”接下来,他询问那些差点参与性交易的买家如何进行性交易对话。贝塞说,自从2017年该程序投入使用后,已经被市多个警局采用,累计阻止了18000起性交易。尽管它不是手铐和刑期那么强有力的惩罚,但这项技术克服了性贩卖中最顽固的问题“在我们的文化中,人们普遍认为所有人都愿意参与性交易,这是一个最根深蒂固的幻想”致力于起诉人口贩卖的非营利组织AEquitas的创始人詹妮弗·朗说。非政府组织Polaris设置了全国人口贩卖投诉热线,它的负责人布拉德利·迈尔斯对詹妮弗的观点表示赞同:“尽管买家不会被逮捕,性交易的匿名性仍是一个棘手的问题。这是对整个追踪体系的冲击”提米亚·纳吉希望这些程序在她被拐卖的时候就已经投入使用了。在她20岁的时候,她住在布达佩斯,为了赚钱而应征了一个在加拿大发布的广告。她以为自己的职责是做保姆,最坏也不过是清洁工。但最后她被监禁在多伦多的一个汽车旅馆内,被强迫卖淫、跳艳舞。纳吉拿着她的匈牙利-英语词典,对俱乐部的客人指着上面的“害怕”和“帮助”,最终才逃出了魔爪。有两个绑架她的凶手至今没有被抓获。21年后的今天,她还会梦到逃离罪犯的场景而被惊醒。但是,这些年来她一直在努力反击,为TrafficJam提供了许多建议,如今她在DeliverFund工作。尽管如此,对于那些大肆吹嘘人工智能的人,纳吉劝他们谨慎,因为技术只有在使用在正确的地方才能发挥好作用“我认为人工智能很棒,”她补充道,“新软件非常好,但如果交付给错误的人使用,那么它就不值一文——或者造成更多麻烦。再说一遍,被抛下的人是谁?是受害者”除了帮助警察追踪拐卖犯,面部识别和机器学习算法还可以通过搜索海量的个人信息来总结一些人们不愿分享的信息——例如心情,政治倾向,性取向,癖好等。它们的正确率很高,而有些算法做不到这一点。如果人工智能工具是根据不客观的数据库而建立的话,那么反过来,结果也会变得不客观。民权支持者对使用面部识别算法追踪嫌疑人疑虑重重,尤其是对少数族裔来说——据乔治城法学院的一项研究估计,执法部门的面部识别网络中有1.17亿美国成年人的数据,其中最容易被识别出来的是非裔美国人。机器学习有望解决这些史上最复杂的关于人性和情感的犯罪,但一些反对人口贩卖的人却对此怒不可遏。此外,他们还觉得TrafficJams和TellFinders正在偏离预期目标“这些工具大都浪费了稀缺资源”非盈利组织AnnieCannons的创始人之一杰西卡·哈德利说。该组织的职能是教授幸存者掌握技术技能。哈德利表示,给受害者提供有保证的再就业机会比仅仅追踪罪犯更重要。因为脆弱的受害者由于得不到保护会再次落入虎口。在AnnieCannons接受训练的受害者们不仅找到了好工作,同时参与设计她们希望看到的的程序,用技术解决问题。她们设计出了一款执行限制令的手机APP和一个发布匿名性侵犯报告的众包平台。随着人工智能的发展,它已经不再局限于机器人和搜索引擎的范围内。IBM为打击人口贩卖捐赠了近200万美元的资源。它正在努力将各大银行和其他参与者聚集在一起,来追踪从卖淫中获得的非法收益。毕竟,性贩卖犯需要把他们的非法收益存起来。IBM公司最新建立的基于人工智能计算的“拐卖分析中心”是与英国慈善机构“制止拐卖”共同开发的安全平台,供金融机构、非政府组织和执法部门共享匿名数据。数据包括幸存者证词、警方报告、涉嫌欺诈或洗钱的事件,以及新闻报道——这些报道都是人工智能工具每天在网上搜索收集的。该中心能够融合并分层不同的数据,并在过程中探测危险信号和异常情况。IBM公司公民和技术部门总监索菲娅·图解释道:“我们的每个合作伙伴都会利用这些数据努力打击人口贩卖”例如,该中心可以为执法部门提供更多线索,帮助“制止拐卖”发现新的、易出现犯罪的社区,并将可疑交易和与洗钱有关的账户行为提交给金融机构“制止拐卖”情报部门的预防主任尼尔·贾尔斯说:“一旦对这些案件进行了调查,这些信息就会被提交给执法部门,由它审查并决定是否起诉”西方联合银行、巴克莱银行和劳埃德银行已经签署了协议。回到利哈伊县,这里的地方检察官办公室正在构建一种全新的人工智能系统,该系统可以主动追击性贩卖者。团队包括朗的专业公诉人组织AEquitas,以及人口贩卖研究人员科琳·欧文斯带领的非盈利组织TheWhy。新系统可以在执法部门数据库(包括800万人的资料和超过400万的轻微犯罪事件记录)中提取信息,从而建立能够启动或者加快人口贩卖调查的模式。举例来说,一份关于贩毒的警方报告中可能会提到男性贩毒者的房中还有其余三个无关人员(年轻女性)。系统会标记该报告,并检索这些女性是否还出现在其他关于卖淫的、或者关于性侵和性骚扰的报告中“系统还会查找让受害者失去意识的鸡尾酒迷奸药”欧文斯说道。将这些线索整理在一起,调查者就能对性贩卖案有一个大概的了解。莱赫伊大学计算机科学与工程系主席丹尼尔·洛普雷斯蒂说:“每天都会出现新的报告。我们的系统会提醒分析人员:‘我知道你在调查这个案件,昨夜发生的一个事件可能与这五个线索有联系,你可以看看这些线索’”洛普雷斯蒂将参与开发这个人工智能系统,计划建立一个新的设施来帮助系统发现的幸存者。所有这些程序都可以阻止受害者走进驻桥套房酒店,确保她在与GB见面之前得到帮助。拒绝接受采访的受害女子对陪审团说:“我在一个酗酒家庭长大,父亲总是对我进行性虐待”从那时起,她只知道“毒品、街头斗殴和金钱”但在博斯威尔被捕后,她选择戒酒并自首,在被警方逮捕后因持有毒品而服刑。她从新泽西的一所监狱被带到审判庭上,并被判处了四年徒刑“我总是向上帝发问:‘为什么我会遇到这些事?’”她在法庭上说,“‘在这个世界上,没有人该受这样的苦。但如果我的经历能够帮助到别人,哪怕一个陌生人,我就觉得释怀了’”留言点赞关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体“读芯术”

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