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World File Search System律师
美国律师协会 (ABA)
• 在被提名人的法律职业生涯中，在军队中表现出对法律专业的卓越服务，重点是最近三年的成就。作为职业法官或法律专家，此类法律服务应具有重要的领导成分以及可列举和量化的专业成就。（1,000 字或更少，项目符号格式。）• 为社区服务：此类服务应被广泛考虑，并且至少包括为 ABA、会员所在州、县或市律师协会和/或会员所在军事或平民社区提供服务，前提是此类服务反映了对该社区的法律服务/支持或利益。（500 字以内，项目符号格式。）被提名者必须是现役军官，年龄至少 36 岁，是信誉良好的军法官或法律专家，并且在提名时和 2024 年 8 月是州、哥伦比亚特区或美国领土律师协会的信誉良好的成员。被提名者无需是美国律师协会的成员。但是，被提名者不能是该奖项的往届获奖者，并且在提名或颁发奖项时不得晋升或被选中晋升为将军军衔 (O-7)。
生成式 AI 指南 – 非律师
• 亲自出庭的诉讼当事人：在法院或法庭上代表自己的人（有时也称为自我代理或无代理的诉讼当事人）。• 麦肯齐之友：出庭支持没有法律代表的人的非律师。• 非专业辩护律师：出庭青年和家庭法院的法院指定的非律师，或出庭（有时代表）某些法庭的人的非律师。• 就业辩护律师：代表涉及就业纠纷的人的非律师。
生成式 AI 指南 – 律师
• GenAI 聊天机器人不是搜索引擎。它们不提供来自权威数据库的答案，而是根据收到的提示和“训练”过的数据，使用复杂的算法生成新文本。这意味着 GenAI 聊天机器人生成的输出是它预测的最可能的单词组合（基于它作为源信息保存的文档和数据）。但是，即使输出看起来令人信服，也可能并不正确。• 目前可用的 GenAI 聊天机器人似乎对新西兰法律或新西兰法院和法庭适用的程序要求的训练数据的访问有限。• 您收到的任何答案的质量将取决于 GenAI 聊天机器人的训练方式、训练数据的可靠性以及您与相关 GenAI 聊天机器人的互动方式，包括您输入的提示的“质量”。• 即使有最好的提示，输出也可能不准确、不完整、误导或有偏见。
律师会阻碍经济增长吗？来自美国 50 个州的新证据
过去三十年来，律师活动是否会阻碍经济增长一直是人们争论的焦点。证据通常集中在律师对国家增长率的影响上，得出的结论却截然相反。各国对定义和样本的分歧影响了这些辩论的部分内容。我们通过采用涵盖 2005 年至 2018 年期间的美国 50 个州的小组，并利用关于经济活动和谁被视为律师的广泛接受的变量，克服了许多这些问题。此外，我们使用了两种不同的律师活动衡量标准，发现律师人数的增加会降低人均实际经济增长。另外，我们还发现，律师人数的增加会降低人均实际收入水平。关键词：律师影响；交易成本；经济增长 JEL 分类：K0、K4、L0 1. 引言
微软律师事务所政策（2024 年 1 月 1 日）。...
1.1. 目的和功能。为 Microsoft 提供服务的律师事务所是其成功的重要贡献者。这些政策已被 Microsoft 的企业、外部和法律事务部 (“ CELA ”) 采用，以实现更高的效率和成本节约，同时保持其提供商的高质量法律服务。当公司处理 CELA 的事务或受 CELA 监督的事务（每个此类事务称为“ 事务 ”）时，它们将管理 Microsoft 和公司之间的关系。公司将确保其参与事务的员工了解并遵守这些政策。这些政策取代了 Microsoft 的点击和采购订单供应商条款，并适用于 CELA 与公司的所有合作，包括公司员工的借调以及公司分包商的借调或其他合作。
2023 年顶级商业秘密律师
关于商业秘密领域，Lumish 表示：“从宏观趋势来看，随着重大判决的出台以及知识产权律师将其在专利案件中的技能重新用于联邦法院的 DTSA 案件，重大商业秘密案件的数量每年都在持续增长。从微观趋势来看，我看到商业秘密案件中的恶意言论以及律师指控不当行为或破坏证据并投机取巧地寻求对对方当事人和律师进行制裁的意愿不幸增加。通常，在商业秘密案件中，获得不利推论制裁是诉讼当事人的主要目标，并且被认为比任何据称丢失或销毁的证据更有价值。这导致各方争相捏造此类不当行为指控，以便在和解或审判中获得筹码。”
实施卓越服务策略以提高律师事务所办公室的人力资源绩效
基于法律第15条2004年30号，被法律编号替换 2014年2月2日，T.T。） 公证人法案（UUJN），公证人作为公职人员有权发行真实的行为，并且具有与有关方面或法律法规要求的行动，协议和决定有关的其他权力。 以及同一法律解释说，公证人具有覆盖公证人所在的整个省的住所。 服务的目标是一个国家满足客户需求和期望的价值，并进行了修改以满足这些期望，这是服务质量的一个例子，通过将服务质量定义为对客户服务交付的经验的长期评估。 良好的服务质量或客户对办公室服务组件的看法也将是Customer满意度的重要决定因素，并通过满足期望的服务确保客户幸福（Feti Fatimah Maylan，2022年，2022年，第8-15页）。 基于上一段中的定义，已经清楚地解释了服务质量是通过比较他们实际体验或与他们真正想要的服务的客户的看法来衡量的，该服务质量一般是公司的服务质量，它是通过一种称为ServQual的方法来完成的。 即已制定的服务质量期限（Parasuraman，Berry，＆Zeithaml，1988）是满意度的价值，只要服务活动与已建立的监管标准并有效地运行。2004年30号，被法律编号2014年2月2日，T.T。） 公证人法案（UUJN），公证人作为公职人员有权发行真实的行为，并且具有与有关方面或法律法规要求的行动，协议和决定有关的其他权力。 以及同一法律解释说，公证人具有覆盖公证人所在的整个省的住所。 服务的目标是一个国家满足客户需求和期望的价值，并进行了修改以满足这些期望，这是服务质量的一个例子，通过将服务质量定义为对客户服务交付的经验的长期评估。 良好的服务质量或客户对办公室服务组件的看法也将是Customer满意度的重要决定因素，并通过满足期望的服务确保客户幸福（Feti Fatimah Maylan，2022年，2022年，第8-15页）。 基于上一段中的定义，已经清楚地解释了服务质量是通过比较他们实际体验或与他们真正想要的服务的客户的看法来衡量的，该服务质量一般是公司的服务质量，它是通过一种称为ServQual的方法来完成的。 即已制定的服务质量期限（Parasuraman，Berry，＆Zeithaml，1988）是满意度的价值，只要服务活动与已建立的监管标准并有效地运行。2014年2月2日，T.T。）公证人法案（UUJN），公证人作为公职人员有权发行真实的行为，并且具有与有关方面或法律法规要求的行动，协议和决定有关的其他权力。以及同一法律解释说，公证人具有覆盖公证人所在的整个省的住所。服务的目标是一个国家满足客户需求和期望的价值，并进行了修改以满足这些期望，这是服务质量的一个例子，通过将服务质量定义为对客户服务交付的经验的长期评估。良好的服务质量或客户对办公室服务组件的看法也将是Customer满意度的重要决定因素，并通过满足期望的服务确保客户幸福（Feti Fatimah Maylan，2022年，2022年，第8-15页）。基于上一段中的定义，已经清楚地解释了服务质量是通过比较他们实际体验或与他们真正想要的服务的客户的看法来衡量的，该服务质量一般是公司的服务质量，它是通过一种称为ServQual的方法来完成的。即已制定的服务质量期限（Parasuraman，Berry，＆Zeithaml，1988）是满意度的价值，只要服务活动与已建立的监管标准并有效地运行。根据适用于代理商的标准，可以很好地称为优秀服务，并且可以以有效，高效，可负责的方式进行控制，并遵守适用的法规，在代理机构在Notary和ppat of Notary和ppat of Notary和PPAT办公室中实施的机构将非常有效地实现出色的服务。
案例编号：UT/2022/00053-57上级法庭（税务与律师事务所）
i ntroduction 1。该决定涉及HMRC和纳税人的上诉，反对以Gunfleet Sands Limited和其他诉HMRC [2022] UKFTT 35（TC）（“ TC）（“决定”）发表的一级法庭（税务室）（税务室）（“ FTT”）的决定。上诉公司（由Orsted A/S的同一公司集团的每个成员，丹麦公司（“ Orsted”）每个人都从英国海岸线附近各个地点的Windfarms发电和销售电力进行交易。上诉主要涉及纳税人对各种环境影响，技术/工程研究产生的支出（例如在风力，海洋和海底条件上）和项目管理成本在设置Windfarms时，为2001年《资本津贴法》的S11（“ CAA 2001”）进行了资格支出，特定的问题是该支出是“提供”工厂还是机械。相关支出很大，总计约4,800万英镑。
道德与人工智能 – 内华达律师杂志 – 2023 年 11 月
LLM 是一种经过大量文本训练的人工智能。这些文本可能来自互联网，也可能是为特定目的而定制的文本和数据集。LLM 算法处理所有这些文本，称为训练，在此过程中，它会学习单词、短语以及单词之间如何相互关联以构成句子。该算法无法像人类一样理解文本，但它会学习模式，例如句子的结构以及哪些单词经常组合在一起。该算法会计算出某些单词按特定顺序排列的概率。在学习了这些关系后，它可以根据人类用户给它的提示进行“交流”。例如，当有人向 ChatGPT 提问或给出提示时，它会使用学到的知识来生成答案。如果你问“法国的首都是哪里？”算法会从学到的模式中记住“巴黎”经常出现在这个问题之后，所以它会回答“法国的首都是巴黎。”
律师事务所的生成式人工智能激活和加速
生成式人工智能有可能重塑我们所熟知的法律咨询。虽然该技术的应用尚处于早期阶段，但其发展速度正在迅速加快。根据 Everlaw（与认证电子取证专家协会 (ACEDS) 和国际法律技术协会 (ILTA) 合作）于 2023 年 8 月发布的一份报告，40% 的法律专业人士已经在使用生成式人工智能工具或计划很快使用。即便如此，72% 的受访者认为，该行业尚未准备好应对生成式人工智能的影响。公司认识到该技术带来的风险以及公司可能缺乏支持该技术的基础设施，但竞争压力和机遇规模迫使他们迅速采取行动。