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World File Search System版权保护
版权保护和所有权的新方法
在每个技术发展时代，版权法都面临着新的挑战 [7]。版权保护之旅始于 16 世纪的印刷机，随着 21 世纪技术的进步，它进入了充满挑战的新时代。例如，随着复印机的普及，复印纸张和文献变得容易。随着视频录像机 (VCR) 和后来的 CD/DVD 的普及，多媒体录制成为一种简单易用的复制媒介。最后，所有受版权保护的材料都可以通过互联网和软件程序以便宜得多的价格和前所未有的速度复制、再现、传输和共享 [4]。虽然这些技术有助于版权材料的生产和吸收，但同时也使版权的执行变得更加困难。
人工智能生成作品与版权保护
结果。由于以人为中心的作者观，大多数国家现有的版权立法无法为人工智能生成的作品提供保护。即使是一些国家立法中实施的计算机生成作品概念，也无法完全解决有关人工智能生成作品的所有复杂问题，因为它将版权赋予了设计和操作人工智能系统的人。同时，针对人工智能生成作品提出的另一个概念将此类作品视为公共财产（公共领域），这可能对公众有利，但对创建和操作人工智能系统的人不利。至于为自主人工智能系统提供法人资格的电子人这一新概念，这种方法非常灵活，因为它允许将版权赋予人工智能系统本身，并使此类系统的所有者能够控制该系统的版权行使。然而，这一概念最终被认可和实施可能还需要一段时间。事实上，它甚至可能需要达到人工智能发展的下一个阶段，即通用人工智能 (AGI)。
重新设计人工智能时代的版权保护
* 香港大学法学院副教授。我在乔治城大学法学院和香港大学法学院联合举办的“数字丝绸之路上的数字主权”会议以及香港大学法律与科技中心举办的“人工智能时代的知识产权保护再设计”会议上展示了本文的早期草稿，受益匪浅。我感谢 Ryan Abbott、Hillary Brill、Dan Burk、Anupam Chander、Carys Craig、Jeanne Fromer、Daniel Gervais、Mark Lemley、Mark McKenna、Ruth Okediji、Pamela Samuelson、Anna Wu 和 Winnie Yeung 的有益对话和评论。本文讨论了截至 2021 年 6 月已提供的法律和案例。
美国政府作品不受美国版权保护。 640
简介 NIST 测量服务 65200S[I]（NIST 服务标识号）。“快速重复脉冲转换参数”提供波形幅度、A、、转换持续时间、1、、前转换和后转换过冲、OS 和下冲、US 和稳定参数等波形参数的可追溯测量。这些术语由 IEEE 标准《转换、脉冲和相关波形》定义，并给出了计算方法。IEEE Std-181-2003 [2]。这些参数的范围和典型扩展不确定度 (lI) 为 [I]：-400 mY sAps 400 mY，lI.4 = 1.5mY + 1.4 ilA 7 ps s I.,s 100 OS。其中 LlA 是幅度离散化间隔，使用采样器上的全量程幅度范围设置（例如，对于 10 mV/div 的幅度灵敏度设置和 10 个垂直分区的全量程显示，全量程幅度范围为 100 mV）和采样器输入端的模数转换器的有效位 [3] 计算得出。 ill 是采样间隔，即采集 DUT 波形期间使用的采样时刻之间的间隔。例如，波形包含 1000 个元素的 I ns 的波形时期具有 1 ps 的采样间隔。稳定参数的不确定性取决于 50% 参考电平时刻 [I] 的持续时间。
人工智能：困惑者的交易指南
在美国，版权保护只能给予人类，而不能给予机器。机器生成的作品也可能获得版权保护，但需要人类的大量贡献。美国版权局发布了关于保护包含人工智能生成材料的作品的指导。美国版权保护的关键标准是作品是否为人类创作，计算机仅仅是辅助工具，或者作品中传统的创作要素——文学、艺术或音乐表达或选择、编曲等要素——是否实际上不是由人类而是机器构思和执行的。值得注意的是，在其他许多国家，版权保护并不要求作者身份，包括英国、爱尔兰、香港、印度、新西兰和南非，这些国家都可能为计算机生成的作品提供版权保护，因此需要谨慎主动的法律顾问，为择地诉讼和法律冲突纠纷埋下隐患。
经过训练的人工智能模型的特殊权利 A 论文
关于机器创作的作品是否受版权保护，美国专利商标局和世界各地的其他知识产权局都提供了指导方针，即只有人类创作的作品才能受到版权保护。8 根据美国版权局实践汇编“版权法只保护人类创作的原创作品。通过纯机械过程或自动选择和安排制作的作品不符合版权保护条件。美国版权局将拒绝对通过机器操作或过程创建的作品进行注册，即使该设计是随机生成的。” 9 在最近的联邦版权案件（称为猴子自拍纠纷）中，第九巡回上诉法院裁定动物没有版权。10 此外，由于版权保护的是思想的表达，而不是思想本身，因此，用于训练人工智能模型的人工智能模型的底层软件代码和训练数据集，可能会受到版权法的文学表达保护。11 然而，版权保护不太可能适用于人工智能模型的功能
2040 年新西兰矿产战略
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版权局发布人工智能生成作品指南，强调人类作者身份要求
办公室指南特别关注“生成性人工智能”，它将其定义为“对大量现有的人类创作作品进行‘训练’，并利用训练结果生成新内容”（可以是文本、视觉或音频）的技术。许多此类人工智能技术都是根据用户的文本提示生成此类新内容。虽然办公室指南解决了通过此类技术生成的内容的版权保护问题，但它并未解决将受版权保护的内容用作训练数据的版权问题。除了在脚注中指出“某些提示可能具有足够的创造性，可以受到版权保护”之外，该指南也没有完全解决用户文本提示的版权保护问题。