Al-Skeini v UK案承认，在域外适用《欧洲人权公约》权利时，可以“划分和定制”这些权利，这也可以支持允许域外非国际性武装冲突具有灵活性。如前所述，一个国家在其领土内打击犯罪的手段更强，如果国内非国际性武装冲突严重损害了这种能力，则很可能达到减损的门槛。另一方面，如果国家参与域外非国际性武装冲突，Al-Skeini承认的灵活性（不精确的用语）对于《欧洲人权公约》的域外适用是必要的，这可以为偏离第 5 条的既定法理提供基础，而无需减损。
结论上述考虑表明
并且有理由在政策和法律层面将其限 WhatsApp 号码数据 制在域外非国际性武装冲突的具体和有问题的情况。
拟议的调整并未解决Serdar Mohammed诉讼中提出的所有问题。尽管它表明原告的拘留可能属于《欧洲人权公约》允许的理由，但它并未解决法律依据和充分程序保障的需要，上诉法院认为这两项在该案中均不具备。
尽管如此，通过在法院可以监督的范围内提供额外的灵活性，它展示了《欧洲人权公约》制度与国际人道法规范之间建立建设性关系的可能性。希望这种方法能够通过尊重《欧洲人权公约》文本和宗旨的解释，支持有效保护境外非国际性武装冲突中的自由，而不会对军事行动施加各国不会现实接受的限制。
分享按钮
● 非营利组织 WildEye Conservation 开发了 TrapTagger，这是一种开源 AI 解决方案，用于计数动物并对相机陷阱图像中的物种进行分类。
● 40 个组织正在使用这款新工具每月处理 2,000,000 张图像，帮助专家研究物种重新引入野外。
● 这项创新紧随 WildEye Conservation 的第一个 AI 项目，即大象调查系统，该系统使 他们有什么共同点？ 研究人员能够自动计算航拍照片中的大象数量。
想象一下大草原上的保护生物学家，你可能会想象一位身穿迷彩服的科学家，一手拿着双筒望远镜，一手拿着笔记本，但这种形象很快就会成为过去的时代。尤其是在南非，尼古拉斯·奥斯纳等专家正在利用人工智能为保护工作开辟新方法。这位机器学习工程师解释说：“我们开发了一款名为 TrapTagger 的网络应用程序，它使用开源算法自动处 比特币电子邮件列表 理来自相机陷阱的图像”，这种设备可以轻松连接到树上以捕捉野生动物的照片。TrapTagger 只是WildEye Conservation 发起的项目之一，WildEye Conservation是一家开发基于人工智能的工具以促进物种保护的非营利组织。该系统还可以检测到人类和车辆的存在，但这项创新的关键优势在于它能够分析图像并识别其中出现的物种。
该应用程序目前每月可处理 200 万张图片
有望大幅提高生产率：“从事物种保护工作的大学等组织，只要将图像上传到云端，便可推断出相机陷阱覆盖范围内的种群数量和物种类型。”对于寻求改善动物生活质量的团体和组织以及计划将特定物种重新引入野外的组织来说，这些都是宝贵的数据。