然而，杰米拉·卡隆的作品远不止于此，她证实了（或许是明确证实了）这一推理。在这样做的同时，她阻止了任何试图将交战敌意重新解释为引发国际武装冲突的因素的企图，这一点应该得到承认和欢迎。在研究了“两个或两个以上缔约国之间可能发生的武装冲突”（日内瓦公约共同第 2 条）一词的通常含义、背景、目的和宗旨、后续实践、准备工作和日内瓦公约缔结的情况后，她毫不动摇地得出结论：“不存在任何将敌意视为国际武装冲突或战争状态的标准。”如果还有任何疑问，杰米拉·卡隆对所有形式的敌意进行思考的预防措施甚至在辩论产生之前就结束了它。
如果不存在事实上的国际武装冲突的意图
也不存在法律意义上的战争状态的意图，那么就绝对不存在任何主观因素，从而无法确定是否存在国际武装冲突。唯一存在的意图是对另一国使用武力的意图，但这一因素是客观的，即一国对另一国使用武力的意图，这一意图由挑起国际武装冲突行为的机关的身份、在其职能范围内并根据指示推断出来；客观标准在本书关于触发行为的起源（出处）问题 IV 的回答中进行了处理。
分享按钮
GettyImages – WineSensed vin et IA – 葡萄酒和人工智能一群来自不同国 手机号码数据 家的人坐在北加州一间优雅的品酒休息室的吧台边喝酒聊天。
分享按钮
• 研究人员已经教会了一种算法“品尝”。经过人类口味偏好训练的人工智能可以 功的电子邮件广告商应该掌握各种订阅 准确预测个人对特定葡萄酒的喜好。
• 该团队结合了 256 名参与者的品尝数据，这些品尝数据将样品分组以反映风味的相似性，并与标签信息和消费者评论相结合，以创建他们的新算法。
• 他们的新方法可以轻松应用于其他产品，尤其是咖啡和啤酒，在医疗保健领域也有潜力，可用于推荐适合个别患者口味偏好的食品和食谱。
您能预测自己会喜欢一款从未买过的葡萄酒吗？有些应用程序可以让您阅 新加坡电话列表 读其他消费者的评论以及标签上的信息。但是，它们可能仍然让您不知道自己的看法会是什么。现在，哥本哈根大学的一组研究人员已经证明，机器学习可用于在预测个人的葡萄酒偏好时达到新的精确度。“我们与 Vivino 应用程序合作，该应用程序收集消费者评论和瓶装上的详细信息，以创建葡萄酒口味及其相似性的数据库。我们的目标是创建风味印象图，”在哥本哈根大学人工智能先锋中心的支持下领导这项研究的 Thoranna Bender 解释说。这项研究的主要重点是创建 WineSensed，这是一个庞大的多模式数据集，它将标签信息和评论文本与消费者对风味的看法联系起来。为了收集这个最终元素的数据，研究人员组织了大量的葡萄酒品尝活动。