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武装部部长、古代战斗人员和记忆负责人帕特里夏·米拉莱斯 (Patricia Miralles) 宣布对法郎进行收复
陆军部部长秘书、古代战士和记忆负责人帕特里夏·米拉莱斯 (Patricia Miralles) 宣布对奠边府战役法国士兵进行收复（越南）
请反对法案 HB5044 我反对接种疫苗......
尽管疫苗接种率较低、存在未接种疫苗的儿童，且法定的宗教信仰豁免接种疫苗，但康涅狄格州过去 60 年里从未发生过流行病或较小规模的疾病爆发。康涅狄格州目前也没有发生过这样的流行病或爆发。如果康涅狄格州有一天面临这样的危机，卫生部的协议将防止传染。目前，45 个州保持宗教豁免，许多州也有哲学豁免。康涅狄格州的疫苗接种率总体保持在 96% 左右，非常高。没有科学证据表明未接种疫苗的健康儿童会传播他们没有的疾病。https://physiciansforinformedconsent.org/immunocompromised-schoolchildren/ 因此，不存在违反第一修正案宗教自由的令人信服的理由，将数千名康涅狄格州儿童与学校和社区隔离开来。
针对法国脆弱青少年成瘾行为的针对性预防计划 (PREVENTURE) 的有效性 - 研究协议
背景：饮酒是法国面临的一个重大公共卫生挑战，在法国，一半的 17 岁年轻人在调查前一个月报告过一次严重酒精中毒事件。许多预防计划都有一个总体目标，但青少年时期个人对成瘾的脆弱性因人格特质而异。针对人格特质的预防可以研究成瘾行为的风险因素，并已显示出真正的效果。在现有的计划中，预防通过针对四种人格特质（冲动、寻求刺激、消极思想和焦虑）显示出减少酒精消费的效果。该计划已在学校环境中招募的青少年人群样本中进行了测试，以确定有风险的青少年，但尚未在更有针对性的咨询青少年招募中进行测试。
文章人工智能和法律分析：对法律教育和专业的影响
本文报告了一项研究的结果，该研究研究了法律和非法律大型语言模型（LLMS）使用问题 - 规则申请解决（IRAC）框架进行法律分析的能力。llms在涉及规则分析和类比推理的法律推理任务上进行了测试。结果表明，LLM可以进行基本的IRAC分析，但受到缺乏细节的简短答复的限制，无法提交答案，错误的信心和幻觉。该研究比较了法律和非法律LLM，确定了缺点，并探讨了可能会阻碍其“像律师一样思考”的能力。它还讨论了对法律教育和实践的影响，强调了对未来律师的批判性思维技能的需求以及过度依赖人工智能（AI）的潜在陷阱，从而导致逻辑，推理和批判性思维能力的丧失。
在国家范围内建立意识障碍专业知识的连贯结构：对法国的提议
a 索邦大学、巴黎脑研究所 - ICM、法国国家健康与医学研究院、法国巴黎国家科学研究院 b 索邦大学、UPMC 巴黎第六大学、皮蒂-萨尔佩特里埃医学院、法国巴黎 c AP–HP、皮蒂-萨尔佩特里埃医院集团、德新月大学神经科学、临床神经生理学系、法国巴黎 d AP–HP、皮蒂-萨尔佩特里埃医院集团、德新月大学神经科学、神经内科、神经重症监护室、法国巴黎 e 物理医学与康复系、亨利-加布里埃尔医院、里昂临终关怀院、圣热尼拉瓦尔、法国 f “轨迹”团队、里昂神经科学研究中心、法国国家健康与医学研究院1028，CNRS UMR 5292，里昂大学，里昂第一大学，布龙，法国 g 重症监护病房，Purpan 大学医院，31000 图卢兹，法国 h 图卢兹神经影像中心 (ToNIC 实验室) URM UPS/INSERM 1214，31000 图卢兹，法国
针对法国患有诵读困难的成年人的脑电图研究
这项事件相关电位 (ERP) 研究旨在检查在患有诵读困难的成年人中，词语阅读障碍在四个认知过程流中的哪个点发生。14 名以法语为母语的诵读困难者与 18 名匹配的对照者执行了延迟音位词汇决策任务，该任务是判断视觉刺激听起来是否像法语单词。实验中呈现的 300 个刺激均匀分布在五种实验条件下（60 个具体的法语单词、60 个伪同音词、60 个伪词、60 个辅音和 60 个符号串）。至关重要的是，与对照组相比，诵读困难者的两种涉及音位信息的语言过程，即字素到音素的转换 (N320) 和音位信息的记忆检索 (Late Positive Complex) 均受损。此外，词汇获取 (N400) 受到六个被认为是诵读困难可靠标志的预测变量的显著调节。相比之下，出乎意料的是，两组参与者的早期视觉专业知识过程（N170）似乎以相同的方式运作。阅读障碍的根源可能主要在于单词阅读过程中的某些语音处理方面。这些发现支持了一种临床神经生理学模型，该模型假设阅读障碍患者在阅读过程中至少有两个语音过程可能受损，即字素到音素的转换和语音信息的记忆检索。
人工智能在法律裁判中的应用及其对法理学的意义
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面向企业的人工智能营销：应对法律挑战
尤其是当图像、口号、标语和其他关键词受版权保护或已注册商标时。歧视和偏见：人工智能使用的算法可以对不同的用户群体做出概括，但这些概括可能不正确，会提供有偏见的消费者分析，并引入不受欢迎的刻板印象，从而对公司产生法律影响以及长期声誉损害。问责制和责任：人工智能可能能够快速生成大量信息，但不能保证信息 100% 正确。如果人工智能创建的营销材料充满错误或虚假广告，如果造成损害或违法，公司可能要承担法律责任。
航空运输对法国的价值
1 航空运输行动小组，2024 年。基于牛津经济研究院数据的《无国界航空福利》报告。2 世界贸易和旅游理事会，2023 年。旅游数据和统计。3 航空运输行动小组，2024 年。基于牛津经济研究院数据的《无国界航空福利》报告。4 航空运输行动小组，《可持续发展目标与航空》。5 航空运输行动小组，2020 年。《无国界航空福利》报告。6 实际机票价格是指经通货膨胀调整后的往返/国内/国内 OD 旅行平均票价。根据 IATA Direct Data Solutions (2023) 和国际货币基金组织 (2023) 的数据计算得出。7 根据 2023 年的平均旅行票价和人均 GDP 估算当地人口需要工作多少天才能负担得起机票。根据 IATA Direct Data Solutions (2023) 和世界银行 (2023) 的数据计算得出。 8 人均航班数是根据 2023 年的 OD 客运量和人口数估算出来的。计算依据是 IATA Direct Data Solutions (2023) 和世界银行 (2023) 的数据。 9 当地人口需要工作多少天才能负担得起一次航班的费用是根据 2023 年的平均旅行机票价格和人均 GDP 估算出来的。计算依据是 IATA Direct Data Solutions (2023) 和世界银行 (2023) 的数据。 10 每周至少有一班定期航班的门槛。 11 IATA 连通性指数的计算方法是将航线总容量（以可用座位数计算）除以目的地机场的容量。连通性指数是根据 OAG (2023) 的数据计算出来的。 12 指抵达该国的国际旅客及其后续转机。例如，如果旅客抵达该国但没有乘坐国内或国际航班转机，则将其归类为“无后续转机”。在国内转机的旅客被归类为“国内转机”，到达后转乘国际航班的旅客被归类为“国际转机”。
公众对法院算法风险评估的态度
参考：•acemoglu，D。（ed。）。（2021）。重新设计AI。麻省理工学院出版社。•De Cremer，D。和Tyler，T。R.（2007）。信任对权威和程序公平性对合作的影响。应用心理学杂志，92（3），639。•De Freitas，J。，Schmitt，B。，＆Haslam，N。（2023）。对AI工具态度的心理因素。自然人类行为，7（11），1845- 1854年。•Greenstein，S。（2022）。在人工智能时代（AI）保存法治。人工智能与法律，30（3），291-323。•Sætra，H。S.，Borgebund，H。和Coeckelbergh，M。（2022）。避免通过算法稀释民主。自然机器智能，4（10），804-806。•Simmons，R。（2017）。大数据和程序正义：使刑事司法系统中的算法合法化。俄亥俄州圣公司。L.，15，573。•Stilgoe，J。（2024）。AI有民主问题。公民的议会可以提供帮助。Science，385（6711），EADR6713。 •Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。 程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。 法律与社会修订版，37（3），513-547。 •Tyler，T。R.（2006）。 人们为什么遵守法律。 普林斯顿大学出版社。 •Wang，A。J. （2018）。 程序正义和风险评估算法。 可在SSRN 3170136中获得。Science，385（6711），EADR6713。•Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。法律与社会修订版，37（3），513-547。•Tyler，T。R.（2006）。人们为什么遵守法律。普林斯顿大学出版社。•Wang，A。J.（2018）。程序正义和风险评估算法。可在SSRN 3170136中获得。