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人工智能生成的视频游戏即将到来
AI 生成的视频游戏即将问世。当视频游戏发行商的游戏被用于训练 AI 模型时，他们有哪些补救措施？如果生成的模型生成了同类型的新游戏，那么在什么情况下，新游戏的发行会侵犯原游戏所有者的权利？作者认为，版权法在与 AI 模型的训练和使用这些模型创作新作品相关的几个问题上存在不确定性。但合同法可能会为游戏发行商提供权宜之计，以保护他们的知识产权，直到版权法发展到可以解决这些新技术为止。合同补救措施可能不如版权补救措施好，因为它们更难主张，成本更高，但保留合同补救措施的过程相对简单。在本文中，作者提供了有关视频游戏所有者如何使用合同条款保护其知识产权的指导。使用游戏训练 AI 模型——从头条新闻中摘录的假设
胎儿对母体炎症的反应需要小胶质细胞
图3。用大肠杆菌LASR和构成记者的甲醛活性。a。灰色线，甲醛依赖性生长抑制，占无甲醛的细胞的百分比。在大肠杆菌中与100 nm 3OC12-HSL的甲醛的剂量反应曲线在大肠杆菌培养物中具有阿拉伯糖诱导的LASR和LASR依赖性Lasi-Lacz Reporter（Black Line）或E. coli，或具有组成型APHA-3-LACZ RACZ REPORTER（RED RED REDERTER）。IC50值在表1中给出。结果显示，五个（LASR）或三个（LACZ控制）独立实验的平均值，误差线代表标准偏差。B.来自A的平均值（降低％降低％与Lasi-Lacz报告基因的抑制％），这些值用于确定Pearson的相关系数（R值）和显着性（P），并使用简单的线性回归模型生成拟合线。
和地下有机碳转移时间
图3：顶层和地下有机碳转离时间（τ，yr）的全局模式。在顶部（0-0.3 m）（a）和270 subloil（0.3-1 m）（c）层处于τ的全局分布。使用从全球土壤概况观测值及其环境协变量训练的机器学习模型生成了τ-环境关系，其空间分辨率为30 Arcsec（在赤道处约为1 km）。b，d，顶层和地下τ的纬度图案。橙色和蓝线分别代表在纬度上的顶部和地下土壤的平均τ。阴影灰色区域代表沿纬度的2.5 th和97.5个百分位数之间的变化。e，f，在不同主生物群落中两层处的平均τ。错误条显示每个生物群落内空间预测的95％百分位间隔。275
支持天气研究和预测模型
WRF模型诞生了WRF Model 1的最初版本是在Decem Ber 2000中发布的。该模型基于FUID动力学，质量和标量量以及Atmos Pheric Physics的知识来解决大气方程的方程和跨力动力学方程。WRF软件的设计为可爱和便携。它允许该模型在不同的高性能计算平台上运行，同时使科学家可以轻松编程。最初由称为标准初始化（SI）的预处理软件包支持Real-DATA应用程序，该软件包支持设计有限的区域域，并准备静态的陆地输入（例如，地形，土地使用和土壤类别和土壤类别）和时间变化的气象数据。一个单独的模型初始化程序采用了SI处理的数据，并为模型生成了初始和横向边界条件验证。
增强气候应力测试的场景
1。引言全世界的几位中央银行和财务主管都在评估其监督下的银行和金融机构的气候风险。根据其监管目的，这些练习可能以不同的名称进行，例如“气候压力测试”或“气候场景分析”，但它们具有类似的挑战和解决方案。中央银行和财务主管通常会根据中央银行网络和金融系统的金融系统（NGFS）与一群气候科学家和经济学家的绿色金融体系（NGFS）共同开发的气候场景进行这些评估。这些方案是使用称为“基于过程的集成评估模型”的一类模型生成的（Weyant，2017年），在这里称为“ IAMS”。1 NGFS方案已被公共金融机构和中央银行使用（例如欧洲中央银行[ECB]；参见Alogoskoufis等，2021）以及私人金融机构（例如银行和保险公司）在其内部气候压力测试练习中。
你的完美 AI 技术团队
MO 和 ML 是不同但互补的技术，对于最大限度地提高运营效率、利用稀缺资源做出明智决策以及降低风险必不可少。MO 帮助企业根据众多且通常很复杂的业务约束（例如资源、计划和成本）做出最佳决策。ML 根据历史数据创建有关业务变量的预测模型，其中不确定性是常态。企业可以使用这些 ML 预测模型来推断不确定但 MO 需要的约束，以做出最佳决策。同样，ML 预测模型是单一预测的，或者只能根据单个预测做出简单决策。MO 可以将预测集成到决策系统中，将预测置于业务环境中并允许高管采取行动。简而言之：当 ML 模型生成预测时，可以利用 MO 对这些预测采取行动并做出决策。
在家庭医学出版物中使用AI：期刊编辑的联合社论
定义AI是一个广阔的领域，在历史上认为需要人类智能的每种形式任务的计算机。llms是AI最近的突破，允许计算机生成似乎来自人类的文本。llms涉及语言的生成，而更广泛的术语生成的AI也可以包括AI生成的图像或无花果。chatgpt是最早且广泛使用的LLM之一，但其他公司也开发了类似的产品。llms“学习”以对大规模文本训练数据库中的单词序列进行多方面分析，并使用复杂的概率模型生成新的单词序列。该模型具有随机的组件，因此对完全相同的提示子插条多次响应不会是基本的。llms可以生成看起来像《响应中医学期刊》文章的文本
在家庭医学出版物中使用人工智能
在历史上执行任务需要人类智能。大型语言模型是AI的最新突破，它允许计算机生成似乎来自人类的文本。大型语言模型涉及语言生成，而更广泛的术语生成AI也可以包括AI生成的图像或数字。chatgpt是最早，最广泛使用的LLM型号之一，但其他公司也开发了类似的产品。大语言模型学会在大规模文本训练数据库中对单词序列进行多方面分析，并使用复杂的概率模型生成新的单词序列。该模型具有随机的组件，因此对完全相同提示的响应多次提交将无法识别。大型语言模型可以生成看起来像医学期刊文章的文本，以响应提示，但是文章的内容可能准确也可能不准确。
关于人工智能生成的文章以及其潜在风险和好处的一些注释。
从下面的内容中选取任意一段文本，这可能是一个有趣的实验 - 尤其是您怀疑的文本是否由没有明确语法理解、没有定义词典或同义词库类型的表格来查找要解释的单词的语言模型生成 - 选取任何这样的文本并将其粘贴到搜索引擎中。您会发现，AI 不仅仅是重复它在互联网上找到的文本片段；相反，它根据对前一个标记之后最有可能出现的标记的预测来生成“标记”（字符、字符串、“单词”），并按照指示尽可能长时间地重复。我所认识的最接近回收材料的东西是它对威廉·吉布森的“未来已经到来”的（错误）引用。它只是还没有均匀分布”，它也错误地归因于此（对 John Cusak 来说，真搞笑）。此外，在阅读时，重要的是要记住，虽然人工智能生成的文本大部分是第一人称，但说话的不是我，而是机器。