如果有限权利数据和受限计算机软件是合同研究、开发或演示工作的主要目的或基本技术(而不是合同工作的辅助子组件、产品或流程),则应补充或删除 48 CFR 952.227-14 条款替代 VI 的 (k)(1) 至 (k)(4) 子段中的限制。第 (k) 段进一步规定,合同中可以规定有限权利数据或受限计算机软件被排除在许可要求之外或不受其约束。通过将第 (k) 段规定的适用性限制在那些被确定为许可必不可少的有限权利数据和受限计算机软件类别或类别来实施此排除。虽然第 (k) 段可能要求承包商许可,但有关此类许可范围及其条款(包括保密条款和合理版税)的问题的最终解决方案由承包商和合同官员协商决定。
对于(基于44(E))计算机软件和软件开发工具,即由基于代码的计算机程序组成的软件开发工具、用于公钥加密、认证、访问控制和数字版权管理、验证、隐私、语音和文本的机密性和完整性、语音的有线和无线传输、通信领域加密信息的 Web 服务和文本以及通信领域加密信息的认证的计算机软件;计算机固件,用于加密、认证以及语音、网络服务和文本的有线和无线传输;用于通信领域加密、解密、认证及有线和无线传输语音、网络服务和加密信息文本的计算机硬件,以及通信领域加密信息的认证、设备到设备通信、密码学、数字签名和公钥和私钥生成、安全功能(即加密、认证、授权、认证、验证、数据隐私、保密性和数据完整性)的计算机硬件;集成电路;计算机软件存储介质,即预先录制的 CD-ROM 和计算机磁盘,其中包含用于提供加密、认证、授权、身份验证、验证、数据隐私、保密性和数据完整性、计算机网络、密码、数字签名和私钥和公钥生成以及安全功能(即加密、认证、身份验证、验证、数据隐私、保密性和数据完整性)的计算机软件和文档;无线寻呼机;调制解调器;蜂窝电话;电信设备,即无线电发射机、电话发射机、SA-
美国政府最终用户:甲骨文计划,包括任何操作系统,集成软件,硬件和/或文档上安装的任何程序,并将其交付给美国政府最终用户的“商业计算机软件”是根据适用的联邦收购法规和特定代理的补充法规的“商业计算机软件”。因此,使用,复制,披露,修改和适应程序,包括任何操作系统,集成软件,安装在硬件和/或文档上的任何程序,应受到适用于程序的许可条款和许可限制。没有其他权利授予美国政府。
用于数字数据处理和分析的电子设备,即包括用于测量和处理电信号的高频记录器和用于数据采集、数据可视化和频域变换的信号发生器的测量系统以及信号发生器;用于数字记录、传输和再现声音和图像的设备,即用于电视和广播演播室的数字混音台、数字收音机和录音机、包括机顶盒和数字数据压缩器/解压缩器的数字家庭影院系统;数字数据和信号处理系统,即微处理器模块和数字信号处理器模块;空白磁性数据载体和空白磁性数据记录载体;空白光学数据载体和空白光学数据记录载体;空白机械数据载体和空白机械数据记录载体;用于分析、处理、生成和可视化数字信号(例如声音、图像和测量数据)的处理器和操作系统的计算机软件;电子元件,即可编程逻辑半导体和微处理器;用于开发信号和数据处理系统的计算机软件和计算机硬件;以及用于开发信号和数据处理系统软件和硬件的计算机软件和计算机硬件(美国 CLS. 21、23、26、36 和 38)。
用于分析和配置视觉辅助眼镜的软件;计算机视觉 - 辅助眼镜,由相机,计算机和显示器组成,以捕获,处理和呈现图像;用于显示数据和视频的计算机硬件;用于设置,配置和控制可穿戴计算机硬件的计算机软件;用于设置电视,计算机和移动设备的配置和控制可穿戴外围设备的计算机软件,即耳机,显示器和眼镜; SmartGlasses;可穿戴计算机;虚拟现实视频的摄影设备;音频和视觉设备以护目镜的形式进行虚拟现实体验;可穿戴计算机外围设备;软件;计算机软件应用程序,可下载;数字视频眼镜;矫正眼镜;视觉校正眼镜;移动电话;智能手机;发射二极管(LED)显示;虚拟现实耳机;空白的USB闪存驱动器;空白的闪存卡;网络路由器;数字门锁;数字标牌显示面板;数字标牌;数字标牌监视器;半导体;电池充电器;视频投影仪;机顶盒;智能手表;固态驱动器;智能手机的保护套;音频演讲者;环绕声系统;音频设备;音频设备;声音传输设备;电感传感器;可穿戴活动跟踪器;可充电电池;相机;计算机;计算机监视器;平板电脑;电视;耳机;耳芽;便携式计算机;电子笔;触摸屏设备的电容式摄影。
2020 年 5 月 15 日 — 化学、生物、放射、核和爆炸物。首席信息官。首席信息官。COTS。商用现货。CS/CSS。计算机软件/计算机...
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件,这些算法是一组代码,用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下,“机器”一词的使用意味着人工智能系统,其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习,从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力,数据集越大,人工智能从数据中学习到的就越多。