然而,在未来几年和几十年里,我们预计具有语言能力的人工智能系统将得到更广泛的应用。它们将成为 GPT-3 或 T5 等语言模型以及 Siri 或 Alexa 等已部署系统的后继者,并且可能成为经济和认知生态系统的重要组成部分。这样的人工智能系统将从它们可能做出的许多连贯陈述中选出符合相关选择标准的陈述 — — 例如,向人类销售产品的人工智能可能会做出被认为有可能导致销售的陈述。如果真相不是一个有价值的标准,那么复杂的人工智能可以使用大量的选择权来选择那些既能达到他们自己目的又能对他人造成极大伤害的陈述(而不一定有任何欺骗的意图 — — 见图 1)。这令人担忧,因为人工智能的谎言可能会扩大,一个系统可能会向数百万人说个性化的谎言。
一般而言,RPI被理解为具有受益或从法律诉讼中受益或获取的实体的人。In the IPR context, the PTAB's America Invents Act (AIA) Trial Practice Guide, which governs IPR and PGR proceedings, notes that “[t]he core functions of the ‘real party- in-interest' and ‘privies' requirements are to assist members of the Board in identifying potential conflicts, and to assure proper application of the statutory estoppel provisions.”[1] The Trial Practice Guide states that the PTAB is guided by common law principles and that the inquiry is “highly fact-dependent” and often considers whether entities “exercised or could have exercised control.”[2] Just a few years ago, in Applications in Internet Time ( AIT ), the U.S. Court of Appeals for the Federal Circuit instructed that “[d]etermining whether a non-party is a ‘real party in interest' demands a flexible approach that takes into account both equitable and practical considerations, with an eye toward determining whether the non-party [3]虽然联邦巡回赛规定了PTAB的某些考虑,以评估当事方是否是RPI,但它使用广泛而非限制的语言,但最终对党派是否有一些不确定的语言来评估PTAB的某些注意事项。
三 参考文献................................................................................................................ VII
实际领域的科学和定量推理:主要或次要的课程包括数学,自然科学和/或其他相关领域的课程。符合此领域的学位课程结合了数学和定量推理的工具以及科学探究的方法。人文或艺术表达:主要或未成年人包括人文,美术和其他相关领域的课程。符合此领域的学位课程整合了探索和描述人类经验的方法/技术和探究领域。文化或行为分析:专业或未成年人包括社会科学,行为科学和其他相关领域的课程。符合该领域的学位课程检查了影响人与社会之间的人类行为并塑造相互关系的个人,社会或文化因素。应用学习:专业或未成年人包括结合立即适用于工作场所的技能的课程;专注于学术科目如何应用于现实世界的问题和机遇;并应用课程专注于专业中的实践(行动中的知识)。学生必须完成两门写作密集课程,至少在300级或更高的水平上完成。这些可能在学生学位课程内部或外部完成。
摘要本研究广泛地解决了与测量和先例有关的真实领导理论相关的一些批评。测量:这项研究的目的是通过测试实现真实领导的三种措施的构造有效性来验证真实领导力的尺寸:真实的领导力问卷(ALQ),真实的领导库存(ALI)和真实的领导力领导力问卷(AL-IQ),Levesque-Cote-Cote-Cote-Cote-Cote-Cote-Cote-Cote-Cote-Cote-al al al al al al al al al al al al al al al al al。(2018)作为对前两个量表的改进。这项研究旨在复制和扩展Levesque-Cote等。(2018)对英语样本进行了研究,以进一步测试AL-IQ的结构有效性。这项研究并非旨在测试法令网络,真实领导或收敛性和不同有效性的相关结果。因此,我们首先采用了验证性因素分析(CFA),实验结构方程建模(ESEM)和双歧杆菌分析建模(BAM)来验证两个原始量表的结构和合并的al-iq。与Levesque-Cote等人一致。(2018)研究是一种四因素ESEM模型,最适合AL-IQ的数据,这表明该量表将在说英语的样本中相似。先例:这项研究的第二个目的是检查真实领导力的三种措施与领导者感知的情绪智力之间的相关性。引言真正的领导理论(AL)的发展受到持续批评的破坏。这项研究未能在真实的领导力和情商之间建立歧视有效性,因为所有四个规模之间都存在非常强烈的相关性,这表明情绪智力是真实领导的重要组成部分。批评包括需要在文化和性别方面与AL进行更多研究,内部道德观点的因素发展,对道德领导的其他理论(道德领导,仆人领导力)的经验冗余,经验性冗余,具有变革型领导,对AL的定义,探索与AL相关的有法学学网络(探索了与AL相关的有效偏见)
摘要:随着信息技术的快速发展,恶意软件已成为高级网络安全威胁,针对计算机系统,智能设备和大规模网络实时。传统检测方法通常由于准确性,适应性和响应时间的限制而无法识别出新的恶意软件变体。本文对实时恶意软件检测的机器学习算法进行了全面综述,并根据其方法和有效性对现有方法进行了分类。该研究研究了最新进步,并评估了各种机器学习技术在以最小的假阳性和提高可伸缩性检测恶意软件时的性能。此外,还讨论了关键挑战,例如对抗性攻击,计算开销和实时处理约束,以及潜在的解决方案以增强检测能力。进行了经验评估,以评估不同机器学习模型的有效性,为实时恶意软件检测的未来研究提供了见解。
摘要。我与约翰·贝尔(John Bell)讨论了关于量子力学中现实的讨论。我想向读者介绍贝尔对现实的愿景,这对他来说是科学家的自然地位。贝尔对“量子跳跃”有着强烈的厌恶,并坚持在措辞中清楚地说,他的“被禁止的话”以严肃而机智宣称的“被禁止的话” - 都是典型的铃铛特征 - 变得传奇。我将总结贝尔型实验以及自然的反应,并讨论因贝尔的工作而引起的物理数量,实际实体和非局部性概念的含义。随后,我还解释了量子状态含义的相当不同的看法,这是信息理论方法,重点是布鲁克纳和Zeilinger的工作。最后,我想将现实讨论与“源”的概念与量子场理论中发生的虚拟粒子的含义进行扩展和对比。有了我自己的一些想法,我将结论一下论文,而不是哲学上的文章而不是历史文章。
衡量经济实体的可持续性绩效(即它们对资源的积极和消极影响)是一项艰巨的任务,而这些资源对于地球上的生物和地球本身的福祉至关重要。尽管几十年来可持续性衡量和披露方面取得了进步,但目前的指标、方法和报告模式仍然无法为评估可持续发展的社会经济、治理和环境层面的影响提供充分的基础。需要解决导致可持续性报告无效的几个盲点,以进行有意义的评估。报告超载和指标过多也是问题所在。此外,由于目前的框架和指标主要是为营利性实体设计的,可持续性报告往往会绕过社会和团结经济中的实体,这些实体除了追求经济目标外,还追求社会和环境目标。2018 年 9 月,联合国社会发展研究所与社会价值提升研究中心 (CSES) 和多利益相关方平台 r3.0 合作,启动了一个为期四年的项目来解决这些问题。该项目旨在制定方法和指标,以有意义地衡量和评估广泛经济实体在实现《2030 年可持续发展议程》愿景和目标方面的绩效。本手册介绍了主要发现,包括该项目的新方法和指标,这些方法和指标解决了传统衡量和报告模型的盲点。这方面的主要干预措施包括强调趋势分析的重要性,以表明报告绩效在较长时期内的变化轨迹,以及基于情境的报告,以衡量过去和当前的绩效与可持续发展概念一致的规范和阈值。手册第 1 部分概述了问题、指标和目标,如果会计要促进实现《2030 年议程》所需的变革类型,这些问题、指标和目标应该在可持续性披露和报告中占据更重要的位置。第 2 部分提出了一个由 61 个指标组成的两层框架,用于衡量和评估组织层面的可持续性绩效和进展。每个指标都包括定义、指标如何情境化的描述及其与可持续发展目标的相关性。
摘要:在过去的几年中,脑部计算机界面(BCIS)在人类计算机相互作用和交互式系统领域的新兴研究领域发展。这主要是由于引入了低成本脑电图(EEG)系统,这些系统使BCI技术可用于非医学研究,也归因于信号处理和机器学习方法的进步。因此,BCI可以在用户与计算机系统(例如神经适应性接口)互动的方式中提供广泛的新可能性。但是,BCI系统仍必须解决重大挑战,以使其成熟成为有效的人类交互的既定通信媒介。主要挑战之一是将实时处理管道与便携式脑电图系统轻松整合以进行“外出实验室”。迄今为止,尽管当前开源工具的选项数量有很多,但大多数工具箱主要集中在扩展处理和分类方法上,但缺乏提供易于使用的易于使用的易用架构的能力。在这里,我们提出了Neuxus,这是Python中的模块化工具箱,用于实时生物信号处理和管道设计。Neuxus是独立的开源和平台,可为BCI设计和部署提供高级处理管道的实现。