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巴黎，2024 年 11 月 8 日
此次访问将为部长和媒体提供一个机会，了解 DGSE 为其未来总部选择的建筑选择。在整个参观过程中，可持续发展、遗产保护和生活空间创造等方面的内容将通过建筑师的视角进行呈现。完成此序列后，部长将接受新闻界的麦克风采访。
巴黎高科大学博士论文 -Theses.fr
我们描述了一种评估移动激光测量的准确性和/或精密度的新方法。这是基于城市场景的线性实体的提取和比较。配对段之间计算的平均距离（即修改后的 Hausdorff 距离）用于相对于现有参考对云进行评分。对于边缘的提取，我们提出了一种检测通过 RANSAC 算法找到的平面段之间的交叉点的方法，该算法通过相关组件的分析进行丰富。我们还在考虑一种通过同样基于线性元素的刚性配准来校正移动激光读数的方法。最后，我们研究边缘的相关性来推导移动系统外参标定的参数。我们在作为 TerraMobilita 项目一部分获得的模拟数据和实际数据上测试我们的方法。
巴黎，2024 年 4 月 3 日与部长的电话采访......
针对3月22日莫斯科附近发生伊斯兰国袭击事件，法国部长重申了我们的坚决谴责以及法国对受害者及其家属的支持。他证实，法国没有任何信息可以证明此次袭击与乌克兰有联系。他呼吁俄罗斯停止一切工具化行为。他还重申，正如我们在应对恐怖主义时一贯所做的那样，法国愿意加强交流，以尽可能有效地打击这一威胁。
科学家的公开信：氢汽车风险使巴黎奥运会的绿色信誉脱轨
4。氢车不是可行的净零解决方案。由于燃料的成本很高，燃料的可用性差，因此氢汽车的销售正在迅速下降。BEV的BEV比世界上的氢车高1000倍，消费者绝大多数选择BEV作为更引人注目的选择。随着高燃料成本，高昂的维持氢能设备的高昂成本以及缺乏氢供应，有限的氢加油基础设施已开始迅速收缩。在加利福尼亚，英国和丹麦就是这种情况。电动汽车充电基础设施在每个国家都更容易获得，消费者能够在家中或在数千个公共收费地点为其车辆充电。在奥林匹克运动会上积极促进氢车辆的后果将不可避免地延迟BEV的推出，从而损害了能量过渡的进度。
巴黎，2024 年 11 月 8 日
武装部队和退伍军人事务部部长塞巴斯蒂安·勒科尼将于 11 月 11 日星期一前往厄尔，参加 1918 年 11 月 11 日停战纪念活动。作为活动的一部分，他将在贝尔努维尔揭幕纪念乔治·克列孟梭的牌匾，然后主持在弗农举行的纪念仪式。
巴黎，2023 年 5 月 19 日 新的教母......
安妮-克莱尔·库德雷（Anne-Claire Coudray）是一名公民预备队上校，对航空充满热情，她非常了解空军和太空部队，并与法国巡逻兵团有着共同的价值观。安妮-克莱尔·库德雷 (Anne-Claire Coudray) 的职业生涯以及她作为现场记者和主持人的奉献精神，使她成为一位特别受到法国人赞赏和认可的人物。
2024-2027生态过渡行动计划.docx-巴黎
就范围而言，科学PO的净零轨迹涉及我们的范围1排放（直接排放），范围2排放（间接能量相关排放）和范围3排放（间接排放）。根据SBTI的说法，如果范围3间接排放量，则必须涵盖降低目标，如果它们代表了总排放量的40％以上，那么在科学PO中就是这种情况。仅在这些目标中排除了与学生旅行相关的排放。确实在碳足迹中计算出他们的影响，这使得有可能监视他们的演变，但是科学PO不希望为现在减少学生旅行的目标设定目标，以便为整个学生社区提供国际经验的机构承诺。更一般而言，这不是反对科学PO的国际开放策略反对其气候战略的问题。
2024 年 5 月 8 日——加强巴黎和马赛的空中安全
2024 年 5 月 8 日，空天部队将部署两台特殊空中安全设备 (DPSA)。形成保护气泡，旨在防止来自空中的任何恶意行为。这些法国空域安全设备是在巴黎举行两场重大活动之际部署的，巴黎是为了纪念 1945 年胜利，而马赛是为了迎接奥运圣火的到来。
巴黎峰会自愿承诺的更新
在2023年12月，我们发布了我们的准备框架，这是一份活着的文件，可指导我们最先进的AI模型的安全部署。基于科学驱动的评估，迭代部署和持续改进，该框架塑造了我们评估和减轻边境风险的方法。在过去的一年中，我们收集了来自现实世界测试，专家反馈和新兴研究的见解，并且我们正在积极地研究了我们计划在今年晚些时候发布的修订版。此更新将反映出我们的风险阈值，缓解策略等的改进。当前的框架确定并评估了几个类别的风险，包括网络安全性，化学，生物学，放射学和核（CBRN）威胁，说服力，自主权以及潜在的“未知未知”，以及结合威胁建模，特殊的能力启发，外部专家评论，以及更糟糕的情况，以实现风景。通过动态记分卡评估每个风险，该动态记分卡衡量采用安全措施之前和之后的结果。这不仅使我们能够在最坏情况下了解新兴威胁的严重性，而且还可以验证我们的干预措施是否在任何模型释放之前将风险降低到可接受的水平。为了解决这些风险，我们使用各种缓解策略。遏制策略着重于限制与财产相关的风险，例如隔间化和限制对受信任用户的访问。部署缓解措施包括诸如拒绝，数据修订，使用策略，用法监控，执行和警告合作伙伴之类的措施。当前，只能部署具有“媒介”或以下的减速后得分的模型。同样，只能继续开发“高”或以下的降低后评分的模型。我们还建立了一种治理结构来维护程序承诺并确保有效的风险管理。这包括我们的准备团队，该团队的重点是识别，预测和量化边境能力以及潜在的灾难性风险；我们的安全和一致性研究团队确保了AI模型的安全性，鲁棒性和可靠性及其在现实世界中的部署，以及研究可扩展的，可信赖的AI系统，这些系统始终如一地遵循人类意图。我们的平台安全团队定义了我们的用法
