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海上风电
中国已经降低了温室气体排放增长速度，部分原因是由于对陆上风电的大量投资。相比之下，对海上风电的投资一直很小，直到最近才开始受到成本观念的限制。本文使用同化气象数据来评估中国未来的海上风电潜力。对省级的分析表明，总潜在风电资源是目前沿海地区电力需求的 5.4 倍。最近欧洲和美国市场的经验表明，中国可以利用潜在的海上资源，在高成本情况下以具有成本竞争力的方式提供 1148.3 TWh 的能源，在低成本情况下提供 6383.4 TWh 的能源，相当于 2020 年后沿海地区能源总需求的 36% 至 200%。分析强调了海上风电将给中国带来显著的益处，有望大幅减少温室气体排放，同时改善空气质量。
利用人工智能解决大量数据带来的护理预防问题
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供应链管理供应链管理
2。㇐般有制度的公司都会有所谓的合格供货商名单（AVL，可用供应商列表）。要能够被纳入合格供（如工程验证，品保制度审查，价格，交期..）所谓合约（合同），是在承认㇐家供货商时会签订合约，主要内容可能就是牵涉到价格/质量良率/交期/运送/赔偿/及付款条件等事项。而采购单位所开的/及付款条件等事项。而采购单位所开的
生成式人工智能可能牵涉商标的 4 种方式
随着生成式人工智能的使用不断增长，围绕人工智能和知识产权侵权的问题也日益增多。许多文章都考虑了人工智能这些新兴用途带来的版权侵权风险。但商标侵权风险呢？本文探讨了商标可能与人工智能有关的四种方式，并针对每种方式考虑了这个问题。1.人工智能训练材料中的商标 从高层次上讲，生成式人工智能模型是在大量现有材料上进行训练的，在这些材料内部和跨材料中学习模式，然后人工智能使用这些模式生成输出。在版权背景下，关于使用版权作品作为培训材料的讨论很多，包括这种使用是否符合非侵权合理使用条件。例如，一个问题是，内部使用受版权保护的材料来训练人工智能是否本身就构成侵犯版权，而这种侵犯版权的行为可以通过考虑法定的合理使用因素而得到免责——即使用的目的和性质、使用的数量和实质性、受版权保护作品的性质以及对市场的影响。相反，在商标方面，正如 J. Thomas McCarthy 在《McCarthy 论商标与不正当竞争》中所解释的那样，商标侵权的检验标准是是否存在混淆的可能性——即，在相当多或相当多的相关消费者中，存在混淆的可能性，而不仅仅是混淆的可能性。[1] 因此，商标侵权分析专注于纯粹的内部使用来训练人工智能，自然不同于版权分析。这是因为，使用商标来训练人工智能可能不会引起消费者混淆，因为这种使用仅在内部发生，因此没有面向消费者的商标使用，消费者不会对此感到困惑。[2]