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肠道微生物组组成对社会决策的影响
索邦纳大学（Sorbonne Universite），巴黎脑研究所（ICM），Inserm，CNRS，CNRS，APHP，Hôpitalde la Pitie ́Salpêtrie ̀雷，47 Boulevard del'Hôpital，France Bonn and Bonn Nut and Micro Science and Micro Science and Insipmation 。 Katzenburgweg 7，53115德国B波恩C基因组统计研究所和生物信息学研究所，波恩大学和大学医院波恩，维纳斯伯格校园1，53127 BONN，德国BONN，BONN，BONNY D BONN D BONN，实验性癫痫学研究所 Boulevard de Constance, 77300 Fontainebleau, France f Lyon Neuroscience Research Center, CNRS, INSERM, Claude Bernard University Lyon 1, CH Le Vinatier - Bâtiment 462 - Neurocampus, 95 Bd Pinel, 69500 Bron, France *To whom correspondence should be addressed: Email: hilke.plassmann@insead.edu 1 Shared senior作者身份。 编辑者：Stephen Fleming。 Katzenburgweg 7，53115德国B波恩C基因组统计研究所和生物信息学研究所，波恩大学和大学医院波恩，维纳斯伯格校园1，53127 BONN，德国BONN，BONN，BONNY D BONN D BONN，实验性癫痫学研究所 Boulevard de Constance, 77300 Fontainebleau, France f Lyon Neuroscience Research Center, CNRS, INSERM, Claude Bernard University Lyon 1, CH Le Vinatier - Bâtiment 462 - Neurocampus, 95 Bd Pinel, 69500 Bron, France *To whom correspondence should be addressed: Email: hilke.plassmann@insead.edu 1 Shared senior作者身份。编辑者：Stephen Fleming
引用：Watamura E，Liu Y，Ioku T（2025）法官与审判中审判中的人工智能与人工智能 - 刑事审判：两个前
在法院使用人工智能（AI）正在加速[1，2]。AI可以完善从证词和文本[3-5]中提取的信息，分析监视摄像头图像以识别诉讼人[6]，对研究材料进行分类并有效地准备试验转录本[7，8]。它也已证明是法官的助手，例如，通过确定哪些证据和证词是结论性的，可靠地证明事实[9]，确定相似的案件并根据先例[10]提出建议。对实现机器人法官（也称为“ AI法官”和“算法法官”）的期望正在增长，这些法官可以取代人类法官并根据大量案件数据自动做出决定[11-14]。这些好处是可观的；但是，它们必须与AI在司法背景下所构成的独特挑战保持平衡。在司法领域中使用AI提出了必须解决的挑战。随着AI从培训数据中学习的，它可能包含数据中包含的偏差[15]。任何基于种族，性别，社会背景或其他示范性因素在培训数据中造成的歧视都会威胁到判断的公平性。所谓的“黑盒问题”也是一个主要问题[16，17]。尽管问责制是法院决策的重要因素[例如，16-20]，但由于缺乏无法访问算法的内部运作，决策标准和学习过程[21，22]，AI如何得出特定结论或判断的过程是不透明的。这种不透明度使AI难以满足当前的问责制标准，尽管有人认为不透明度问题并不重要，因为人类的思想是相似的（例如[23]）。尽管如此，AI提供了解决人类局限性的巨大潜力，尤其是在消除经常影响人类判断的认知偏见和情感影响方面。这些优势表明，它在法庭上的使用不仅是不可避免的，而且对于实现更公平，更有效的试验至关重要。人们可能会根据访问记忆（例如最近或令人难忘的案件（可用性启发式; [24]）做出判断，或者根据预先给出的数值信息做出定量判断，例如检察官的认罪或所要求的损害赔偿金额（锚定； [25]）。此外，人们通常不会始终如一地判断同一情况（噪声； [26]）。情绪，例如愤怒和悲伤，会影响判断，这可以改变决策[27-29]。当然，必须克服诸如应对AI培训数据中的偏见以及确保决策过程中透明度的问题，但是通过减轻认知偏见和情感影响，AI有可能极大地提高司法决策的公平和一致性。此外，组织大量文件和使用AI的证据将大大缩短作出判决所需的时间并减少诉讼延迟[30，31]。AI还可以减少运行法庭所需的人工成本和时间，因为自动化，尤其是简单和重复的任务，将使法院更具成本效益[32，33]。此外，AI驱动的在线平台和聊天机器人将使公众更容易获得法律建议和帮助[34，35]，从而改善了对法律服务的访问[36]。由于许多潜在的好处和上述的好处，因此将AI引入法院的可能性现在是现实的[37]。因此，我们的重点不应该放在是否应将AI引入法庭上，而应放在如何成功地在法庭设置中使用它的新兴问题。AI可用于公民参与的刑事审判，例如陪审团和对抗性审判[38]。在这些法院中，可能会有一个程序，陪审团做出决定
针对AI支持的消费级可穿戴技术的分类系统，目的是将有关锻炼程序个性化的决策制定
由于细胞和器官水平的急性和慢性反应的间变异性和个体内变异性（1，2），个体从运动程序中获得了不同的健康和绩效受益（3-6）。如果应通过锻炼程序实现最佳健康和绩效好处，则可以将个性化视为一个重要方面。可以根据经验丰富经验丰富的个人执行的昂贵的一次性基于实验室的测量来获得的关于运动程序各个方面（例如，运动强度区域）的决定。但是，有限数量的拥有金融和时间资源的人可以使用此类测量。为了允许更多的人获得个性化的锻炼程序，需要科学的值得信赖，具有成本效益，可访问的技术，即使是非专业人士也可以利用哪些监控，存储，分析，分析和反馈数据的个人来为决策提供信息。由于技术进步，硬件组件（例如电池，芯片组和传感器技术）的小型化允许创建可穿戴技术的成本效益，这些技术可以监视（当前具有不同的可靠性和有效性）的参数数量。可穿戴技术是自年以来美国运动医学同事所揭示的最大趋势之一（7 - 10）。软件开发允许创建高级和人工智能（AI）算法，这些算法影响了我们社会的许多方面（11，12），包括对锻炼程序个性化的决策（13）。可以说，AI可以启用更多设备（例如，例如消费级可穿戴技术）的数据处理和决策能力。希望是，消费级可穿戴技术的组合可靠，有效地监控和存储单个数据（例如，心率，血压，睡眠相关
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
评估共同决策：第三...
目标：我们旨在确定对标准化患者（SP）Scenario的共同决策（SDM）是否可靠，特别是学生的社区是否导致每个SP-Student对内部一致的最终治疗选择。我们假设学生的自我评估与SP和教师评估有所不同，表明需要多源反馈。方法：在2016年至2017年的这项观察性案例研究中，所有三年级后医学生都均接受了基于鼻窦炎和SDM囊炎的基于证据的治疗选择，然后均进行SP鼻窦炎。学生，FAC-ULTY和SPS随后完成了9个疑问评估，涵盖了SDM技能，感知的同理心和最终的治疗选择。使用配对t检验将平均自我评估与教师和SP分数进行了比较。将SDM通勤的有效性评估为治疗率的率，定义为学生-SP对的百分比，报告了一致的最终治疗选择。
确定与吉普斯兰宣言区域相关的优先数据集及其在决策中的使用途径
NESP 海洋和沿海中心提醒，本出版物包含基于科学研究的一般性陈述。读者应注意并需要意识到此类信息可能不完整或无法用于任何特定情况。因此，在未事先寻求专家的专业、科学和技术建议的情况下，不得依赖或采取行动。在法律允许的范围内，NESP 海洋和沿海中心（包括其主办组织、员工、合作伙伴和顾问）对任何人因使用本出版物（部分或全部）及其所含信息或材料而直接或间接产生的任何后果不承担任何责任，包括但不限于所有损失、损害、成本、费用和任何其他赔偿。
系统审查和集成建模决策P
水生生态和水质管理部 - 荷兰B地球系统与全球变化系Wageningen University and Research -Wageningen University and Research，荷兰C C C C级生态与遗传学系 - 瑞普萨拉大学 - 瑞典大学，生物学中心，瑞典d aceement of na ad Acn o ac ac ac aceect捷克共和国E eJovice，环境电磁感知研究所（IREA） - 意大利国家研究委员会，意大利米兰，水文学和生态研究部 - 加拿大环境与气候变化，加拿大，伯灵顿，安大略省安大略省伯灵顿，加拿大纽约州纽约州生态学，纽约州纽约州纽约州纽约州纽约市， EEMCS＆ITC，Twente University，Twente，Enschede，荷兰
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
贷款决策和影响因素的行为分析中国的新农业运营实体
农业产业的固有脆弱性大大限制了新的农业运营实体可用的融资渠道。获得信贷贷款的机会是解决农民之间资本短缺并增强生产投入的关键手段。利用来自17,745个新的农业运营实体的调查数据，从事卢an市，安海省的粮食生产以及中国家庭财务调查数据库中记录的农业家庭，采用Logit模型和Heckman选择模型，以实证分析这些贷款模型，从而分析了这些贷款决策行为，从两个角度分析了这些模型。研究表明，几个关键变量对谷物生产者的借贷意愿产生了重大积极影响。具体来说，种植区域范围，每公顷投入范围，投资回报率，合作社的会员资格以及作为家庭农场的运营都尤其增强了他们寻求贷款的意愿。相反，每公顷净收入和种植的农作物数量大大减少了借贷的倾向。此外，男性经营者和具有较高教育背景的人表现出更强的获得贷款的意愿。此外，该研究表明，合作社的种植区和成员资格也与这些农业运营实体确保的贷款规模呈正相关。因此，从粮食安全的角度来看，培养产生粮食的新农业运营实体至关重要。这需要重点关注财务支持的反周期性调整，在低投资回报率的年份中增加信贷支持。此外，有必要开发多种形式的中等规模的运营，增强政策支持，并增强产生新的农业运营实体的生产热情。