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Philippe Aghion、Céline Antonin、Simon Bunel。人工智能、增长和就业：政策的作用。Economie et Statistique/经济学和统计学，2019 年，510-511-512，第 150-164 页。�10.24187/ecostat.2019.510t.1994�。�hal-03403370�
摘要 — 在本调查论文中，我们认为人工智能 (AI) 和自动化对增长和就业的影响在很大程度上取决于制度和政策。我们进行了双重分析。在第一部分中，我们调查了最新的文献，以表明人工智能可以通过用资本取代劳动力来刺激增长，无论是在商品和服务的生产中，还是在创意的生产中。然而，我们认为，如果与不适当的竞争政策相结合，人工智能可能会抑制增长。在第二部分中，我们讨论了 1994-2014 年期间机器人化对法国就业的影响。根据我们对法国数据的实证分析，我们首先表明机器人化减少了就业区层面的总就业人数，其次表明未受过教育的工人比受过教育的工人受到机器人化的负面影响更大。这一发现表明，不适当的劳动力市场和教育政策降低了人工智能和自动化对就业的积极影响。
Ikram Chraibi Kaadoud、Lina Fahed、Philippe Lenca。可解释的人工智能：知识发现、知识表示和表示学习交叉点的叙述性回顾。MRC 2021：第十二届国际情境建模与推理研讨会，2021 年 8 月，加拿大蒙特利尔（虚拟）。第 28-40 页。 hal-03343687
可解释人工智能 (XAI) 最近已成为一个非常活跃的领域，这主要是由于神经网络等黑箱模型的广泛发展。最新技术定义了最近的 XAI 目标，并提出了具体方法。在 XAI 和其他领域之间可以找到隐式链接，尤其是与知识和神经网络相关的领域。我们在此旨在强调这些隐式链接。我们对两个领域的研究工作进行了叙述性回顾：（i）知识领域，重点关注知识发现和表示，以及（ii）表示学习。我们讨论了这些领域与 XAI 之间的相似性和连接点。我们得出结论，为了使黑匣子更加透明，XAI 方法应该受到更多启发，并利用知识和表示学习领域的过去和最近的工作。通过本文，我们为多学科研究人员和人工智能专家以及人工智能知识渊博的用户提供了 XAI 领域的切入点。
Frédéric Alexandre、Peter Ford Dominey、Philippe Gaussier、Benoît Girard、Mehdi Khamassi 等人。当人工智能与计算神经科学相遇时。Springer。人工智能研究导览，人工智能的界面和应用，3，2020，人工智能的界面和应用，978-3-030-06170-8。hal-01735123
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们容易发生相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显着特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能特别有价值
Philippe Sabella-Garnier 的简历
– 将总体业务目标转化为竞争性 KPI 的多目标优化。 – 支持三名初级数据科学家使用 XGBoost 和正则化线性回归对 KPI 进行建模，开发自定义性能指标。 – 设计并实施基于差分进化的优化算法，以找到在尊重业务约束的同时解决优化问题的模型特征值。 – 担任数据科学联系人，负责定义生产架构和数据工程要求。
Philippe Vandenkoornhuyse 教授
例如 Vandenkoornhuyse 等人，2015 年； Vannier 等人，Frontiers in Microb 2015
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Leff-Gelman，Philippe；卡马乔 - 阿罗约，伊格纳西奥； Camacho Pacheco，Rodrigo Tonalli；克鲁兹上校，福斯托·摩西； Gaspard Cervantes，Annette Valerie；吉姆 div>
简介。焦虑，情绪和压力相关的行为受孕妇和非怀孕妇女的性激素调节。存在有关性类固醇在孕妇中的作用的非常稀缺的信息。目标。确定孕妇的性激素血清水平高，表现出高水平的焦虑症状。方法。使用汉密尔顿焦虑评级量表（HARS/ HAM-A）来评估三等孕妇焦虑症状的强度。两组包括在研究中，表现出严重焦虑的孕妇（Anx； Hars得分≥25； n = 101），健康对照组受试者（Ctrl; n = 40）表现出较低的焦虑分数（Hars得分≤7）。使用标准的化学发光免疫测定法测量雌二醇（E2），孕酮（P4）和睾丸激素（T）血清水平。双变量和部分相关性，以检测组之间的显着关联，临床测量，生化数据和HARS分数。结果。与CTRL相比，E2和T血清水平（P <.001）的焦虑群（ANX）显示出升高。相反，与CTRL激素值相比，在症状组中发现了P4水平明显较低（P <.001）。P4：E2指数显着降低了高水平的焦虑症（P <.001）。在症状组中发现了焦虑症分数，P4血清水平（P = .02）和P4：E2比率（P = .04）之间的负相关。讨论和结论。相反，在通过临床混杂因素调整了我们的数据后，Terum水平在同一组中表现出正相关（P = .001）。表现出严重焦虑的孕妇，性肌激素的血清水平改变了。
证明。菲利普·杜波依斯（Philippe Dubois）。
Science, Lansing, MI, USA -At University of Luxembourg-Uni.Lu, Honorary Professor at Faculty of Science, Technology and Communication -At Luxembourg Institute of Science and Technology-LIST, the National Composite Center- Luxembourg (NCC-L), NCC-L Scientific director in 2016/17 -At Université Polytechnique Hauts-de-France, Invited Professor, Valenciennes, France -At Sichuan University, Plan 111 International Professor, Chengdu, China -At Zhejiang University-ZJU, Guest Professor at National Key-lab of Chemical Engineering Hangzhou, China Representative distinctions and involvements - Academician - Elected Titular Member of the “Académie Royale de Belgique” (Class of Sciences) (since 2010) - Elected member of the European Academy of sciences EurASc (Engineering science Division) ( since 2017 ) - Past President of the Belgium Royal Chemical Society (President in 2007/08 ) - Past Vice-Rector of University of Mons (in charge of research) (2005-2016) - President and scientific Director (since 1997) of Materia Nova asbl Research Center, Mons (B) - Honorary Research Associate by the Belgian National Funds for Scientific Research FNRS (B) - Member of Direction Boards of, e.g., f.r.s.-fnrs; Ares -AcadémieDeRecherche et enseignementSupérieur； CREF- conseil des Recteurs; Multitel Asbl，IMBC Spinova，Uphf-UniversitéPolytechniqueHauts-de-France。- 日本贝尔吉姆聚合物科学协会前任主席（日本/B，2016 - 2018年总裁） - 国际研究委员会/咨询委员会成员“ Ecole des Mines”，Alès（法国），
收件人：美国欧洲司令部司令 Christopher Cavoli 将军；北约作战助理秘书长 Tom Goffus 先生；北约战略防御司令部 Philippe Lavigne 将军；美国国防安全合作部主席 Cele 博士
乌克兰利用混合学习和电子学习的创新工作为适应能力的卓越性树立了新标准。乌克兰已经证明，训练不仅仅是为了准备战斗，训练对于维持战斗至关重要。你们的经验清楚地表明，我们必须在战斗的同时进行训练，帮助我们的部队适应复杂环境中不断变化的需求……以相关的速度交付意味着我们必须部署以数据驱动的洞察力为基础的响应式训练能力。乌克兰国防大学与美国合作，是学习分析研究领域的领导者，你们现在在战时收集的信息将是无价的资源。我们必须继续应用这项研究来加强培训解决方案的采购、开发和交付的整合，并跟上当代战场产生的动态需求。
完善脑部扫描：新视野 - Philippe Ciuciu 1,2
缩短采集时间一直是高分辨率 MRI 面临的一大挑战，而压缩感知 (CS) 理论已成功解决了这一问题。然而，大多数傅里叶编码方案都对现有的 k 空间轨迹进行了欠采样，不幸的是，这些轨迹永远无法充分编码所有必要的信息。最近，我的团队通过提出用于快速 K 空间采样的扩散投影算法 (SPARKLING) 解决了这一关键问题，该算法用于 3 和 7 特斯拉 (T) [1,2] 下的 2D/3D 非笛卡尔 T2* 和磁化率加权成像。在演讲的前半部分，我将介绍这些进展，展示有趣的临床应用，并演示我们如何采用这种方法来解决 7T 下的高分辨率功能和代谢（钠 23 Na）MR 成像——这是一项非常具有挑战性的任务。此外，我将解释如何使用 SPARKLING 欠采样策略来内部估计静态 B0 场不均匀性，这是避免在校正由于这些不均匀性而导致的非共振伪影之前需要进行额外扫描的必要组成部分。