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所有权、著作权和人工智能程序
理由：HWDSB 致力于在数字和物理学习空间中对学生的学习、学业成就和学术诚信制定高标准和高期望。现代教室配备了提供信息和媒体访问的工具，教职员工可以使用这些工具提供引人入胜的学习体验，学生可以使用这些工具以新颖和富有创意的方式展示他们的学习成果。这些工具和平台，尤其是使用生成人工智能 (AI) 的工具，可以增强学习体验并协助完成管理任务。然而，在学校使用人工智能也引发了有关知识产权所有权、内容作者、学术诚信和技术道德使用的问题。信息、音乐、视频和其他内容的便捷访问可能会导致滥用，例如非法下载、抄袭以及未能正确引用来源或考虑在线内容的原创者和所有者的意图。生成人工智能使用户能够根据用户的文本提示从他人的作品中创建内容（例如文本、图像、视频等），这模糊了最终内容的所有权和作者身份。这一程序为内容的所有权和作者身份以及学习和工作环境中的人工智能使用提供了标准。术语：人工智能：开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统、算法或软件。这些任务可能包括学习、推理、解决问题、感知、语言理解和决策。人工智能系统通常使用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术来处理大量数据、识别模式并适应新信息以实现其目标。人工智能应用可以在各种领域找到，例如计算机视觉、机器人技术、医疗诊断、金融和虚拟助手等（由人工智能工具 Chat GPT 4 创建）。教育中的人工智能工具：这些是人工智能技术的特定应用，旨在促进学习、教学和管理任务。许多教育工具都涉及人工智能的使用；然而，人工智能的可见性对用户是隐藏的（与下面描述的生成式人工智能应用程序不同）。示例包括用于数学学习的数学应用程序中的自适应学习软件、Microsoft Teams 中的沉浸式阅读器和阅读进度，以及 Outlook 电子邮件客户端和日历中的自动回复建议。
癌症作者的早期发现-UCL发现
作者：David Crosby 1*，Sangeeta Bhatia 2,3，Kevin M. Brindle 4,5，Lisa M. Coussens 6,7，Caroline Dive 8,9，Mark Emberton 10，Sadik Emberton 10，Sadik Esener 7,11,12，Rebecca C. C. C. Fitzgerald 13，Sanjiv S.
标题作者 - Eprints Soton-南安普敦大学
作者Jane Speight教授* PhD，1,2 Elizabeth Holmes-Truscot* Phd，1,2 Mathew Garza，3 Renza Scibilia，4 Sabina Wagner MSC，5 Asuka Kato Phd，6 6 Sabone Pedrero Pedrero Phd，7 Sonya desch）Phd，8 Susandes Phd，8 Susan jusan jus liul phn jun jun j guin phd phd phd，9 sh k. 9 k. PhD, 11 Prof Ingrid Willaing MPH, 5,12 KaƟe M Babbot, 13 Bryan Cleal PhD, 5 Jane K Dickinson PhD, 14 Jennifer A Halliday BHealthSci(Hons), 1,2 Eimear C Morrissey PhD, 15 Giesje Nefs PhD, 16,17,18 Shane O'Donnell PhD, 19 Anna Serlachius PhD, 13 Per Winterdijk MD, 20 Hamzah Alzubaidi PhD, 21 Bustanul Arifin PhD, 22 Liz Cambron-Kopco PhD, 23 Corinna Santa Ana (Cornejo), 24 Emma Davidsen MSc, 5 Prof Mary de Groot PhD, 25 Maartje de Wit PhD, 26 Phyllisa Deroze PhD, 27 Stephanie Haack MSc, 28 Prof Richard I G Holt FRCP, 29,30 Walther Jensen, 31 Prof Kamlesh KhunƟ FMedSci, 32 Karoline Kragelund Nielsen PhD, 5 Tejal Lathia MD, 33 Christopher J Lee, 34 Bridget McNulty, 35 Prof Diana Naranjo PhD, 36 Rebecca L Pearl PhD, 37 Suman Prinjha PhD, 32 Prof Rebecca M Puhl PhD，38 Anita Sabidi，39 Chitra Selvan MD，40 Jazz Sethi，41 Mohammed Seyam MD，42 Jackie Sturt Phd教授，43 Mythily Subramanian MD，44,4,45蒂莫西·斯金纳（Timothy C Skinner）博士。2,49,50
（最终版）作者协会评论 - 人工智能研究（10-30-23）
提交至国会图书馆版权局档案号 2023-6 美国作家协会的评论 人工智能与版权 2023 年 10 月 30 日 美国作家协会感谢版权局提供机会提交以下评论，以回应 2023 年 8 月 30 日在《联邦公报》上发布的调查通知，该通知涉及该局对人工智能（“AI”）系统引发的版权法和政策问题的研究。美国作家协会是一个全国性的非营利性协会，由 14,000 多名各类专业出版作家组成。它的成员包括领先的历史学家、传记作家、学者、记者以及其他非小说和小说作家，他们的作品发表在各个领域最有影响力和最受尊敬的出版物上。协会的基本利益在于确保作者的作品和作者的权利得到保护，并确保我们国家作家的辛勤工作和才华得到奖励，使他们能够继续写作，正如我们宪法制定者所期望的那样。协会认为，确保我们的文学和艺术保持活力和多样性对我们的文化和民主的未来至关重要。 介绍性评论 能够生成文本的人工智能系统（大型语言模型或 LLM）对写作行业构成了严重风险。在没有足够保护的情况下开发和部署这些技术不仅威胁到我们成员从其作品中赚钱的能力，而且威胁到我们文学文化的活力和多样性。通过这些评论，我们希望让办公室了解这些风险的确切性质和范围，并提出缓解建议。虽然我们使用了一些似乎将人工智能机器拟人化的术语，例如“训练”和“学习”，但我们这样做只是为了清晰起见，因为这些术语已经很常见了。尽管如此，我们还是想明确反对将人类学习与机器学习相提并论。一些人工智能的支持者试图通过暗示机器像人类一样“阅读”，计算机“学习”写作与人类学习写作没有什么不同来回避版权和创造力问题。这种不诚实的比较忽略了法学硕士与人脑的不同功能，以及人类作家在作品和手艺中投入的天赋、奉献精神、生活经历和个性。更重要的是，这样的
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。
在三个实用步骤中构建开发和验证：审阅者，编辑和作者的建议
摘要我们回顾了当代的最佳实践，以制定和验证组织科学中建构的措施。规模开发的三个基本步骤是：（a）构造定义，（b）选择与结构定义相匹配的操作化，以及（c）获得经验证据以确保构造有效性。总结了这一三步过程（即定义的企业化企业]，我们解决了建立结构有效性的许多问题，并在评估《审阅者》和作者时，在评估了Orga-Nizatizational研究中使用的措施的有效性时，为期刊审阅者和作者提供了清单。除其他方面，我们特别关注构建概念化，承认现有的构造，改进现有措施，多维结构，宏观级别的构造以及独立样本确定构建构建有效性和测量等价的需求。
*通讯作者电子邮件：tonioyadougha@gmail.com共同作者电子邮件：ikpebivieoku@yahoo.com; deborahemmanuel77@gmail.com摘要：目标
*通讯作者电子邮件：tonioyadougha@gmail.com共同作者电子邮件：ikpebivieoku@yahoo.com; deborahemmanuel77@gmail.com摘要：本文的目的是评估使用标准微生物技术在尼日利亚贝尔萨尔州耶那戈亚大都会在Opolo Market Yenagoa Metropolis出售的细菌分离株的微生物检查。研究进行了四（4）个月。从营养琼脂上的供应商A，B和C中获得的牛肉样品的总可行数量从7.3 x 10 2 cfu/ml到9.9 x 10 2 cfu/ml，而6.4 x 10 2 cfu/ml，cfu/ml至8.0 x 10 2 cfu/ml for cfu/ml for cfu/ml for cfu/ml for cfu for Vendors for Vendors a，b for Vendors a for Vendors a，b and b and b and b and b and b and b and b and b and b and c。供应商B的牛肉样品在营养琼脂上的细菌计数最高，而供应商C的样品在甲甲酰胺琼脂上的细菌计数为8.0 x 10 2 CFU/mL。在牛肉样品中遇到的细菌是金黄色葡萄球菌，微球菌，铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，鼠伤寒沙门氏菌和蜡状芽孢杆菌。来自Opolo市场中牛肉样品中存在的细菌分离株的发生百分比显示出微球菌是最高的细菌分离株，出现了55％，鼠伤寒沙门氏菌鼠伤寒小细菌，其出现的细菌最低，出现了5％。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i9.17 Open Access政策：Jasem发表的所有文章均在Ajol提供的PKP下开放访问文章。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。版权策略：©2023作者。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：oku，i; Oyadougha，T。W； Emmanuel，D。Y.（2023）。对从尼日利亚巴耶尔萨州Yenagoa Metropolis的Opolo Market出售的原始牛肉样品中分离出的细菌的微生物检查。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 27（9）2009-2014日期：收到：2023年7月28日；修订：2023年9月20日；接受：2023年9月24日发布：2023年9月30日关键字：牛肉；废水；分离株；牛肉百分比是成熟牛的肉类名称。 这是蛋白质，脂肪，磷，酶，水和其他营养素的良好来源。 多种微生物，尤其是细菌可以在肉上生长，因为它是最腐烂的食物之一（Mayr等，2003）。 通常，新鲜的生肉与许多国家的多种肉类疾病和中毒有关（Mukhopadhyay等，2009）。 这是由于病原和非致病性细菌在错误和缺乏重复使用时可以从牛的胃肠道系统迁移到肉类。 直到消费阶段，新鲜肉类新鲜肉类的不同加工风格会通过细菌感染它。 食物传播疾病的主要原因之一是污染的生肉（Bhandare等，2007）。 沿着食物链，可以在加工，分配过程中de毒，SCI。环境。管理。27（9）2009-2014日期：收到：2023年7月28日；修订：2023年9月20日；接受：2023年9月24日发布：2023年9月30日关键字：牛肉；废水；分离株；牛肉百分比是成熟牛的肉类名称。这是蛋白质，脂肪，磷，酶，水和其他营养素的良好来源。多种微生物，尤其是细菌可以在肉上生长，因为它是最腐烂的食物之一（Mayr等，2003）。通常，新鲜的生肉与许多国家的多种肉类疾病和中毒有关（Mukhopadhyay等，2009）。这是由于病原和非致病性细菌在错误和缺乏重复使用时可以从牛的胃肠道系统迁移到肉类。直到消费阶段，新鲜肉类新鲜肉类的不同加工风格会通过细菌感染它。食物传播疾病的主要原因之一是污染的生肉（Bhandare等，2007）。沿着食物链，可以在加工，分配过程中de毒，沙门氏菌，葡萄球菌和其他病原体在食物中毒和中毒中的散布，以及来自肉壳的恶化，瘀伤，瘀伤和较差的肉类气味的细菌。
冠军游戏：针对多模式数据集成的广义深度学习模型，用于早期筛选青少年精神疾病的作者Zhicheng
隶属关系1 Tsinghua-Berkeley深圳学会，Tsinghua深圳国际大学研究生院，Tsinghua University，Tsinghua University，Anzhen 518055，中国2号深圳市ZNV技术有限公司，深圳，518000，中国4自动化系，Tsinghua University，100084，中国北京5号机械，电气和信息工程学院，山东大学，山东大学，威海，威海，威海，山东，264209，中国。摘要及时确定青少年精神障碍是全球公共卫生挑战。单个因素由于其复杂而微妙而难以检测出异常。此外，没有用于青少年精神疾病的交互式机器人的广义多模式的c creening（CAS）系统。在这里，我们设计了一个带有迷你游戏的Android应用程序，并在便携式机器人中部署了聊天记录，以筛选3,783名中学生，并构建多模式筛查数据集，包括面部图像，生理标志，配音录音和文本转录本。我们开发了一种称为游戏的模型（具有Ttention的G Eneralizatized模型和M BraceNet的M BraceNet），该模型具有新颖的注意机制，该机制将跨模式特征集成到模型中。游戏以高精度（73.34％ - 92.77％）和F1得分（71.32％ - 91.06％）评估青春期心理状况。我们发现每种方式都会动态地促进各种精神障碍之间的精神障碍筛查和合并症，这表明可解释模型的可行性。这项研究提供了一种能够获取多模式信息并构建广义的多模式整合算法的系统，并具有新颖的注意机制，用于早期筛查青少年精神障碍。关键字：青少年精神障碍，心理健康筛查，多模式学习，人类计算机互动，计算机辅助筛查。主要的青春期是生命发展的关键时期，在此期间主要的社会心理
临床指南：在新生儿单位使用供体人乳。作者：Lynne Radbone，新生儿营养师，英格兰东部ODN使用
指南的范围：直到最近，在没有母亲的牛奶（妈妈）通常被称为母亲表达的母乳（MEBM）的情况下，直到最近，通常被称为供体母乳（DBM）的供体供体母乳（DHM）被用作配方奶粉的唯一替代品。现在，在建立泌乳之前，使用它来补充妈妈的越来越多的实践。DHM的想法提供了一个“桥梁”来泌乳的观点，强化了人牛奶的喂养是高度重视的，并导致使用DHM从新生儿单位内独家延伸到产后病房并进入更广泛的社区。尽管目前正在收到更广泛的婴儿，并且可能受益于DHM，但支持更广泛使用DHM的证据是有限的，因此不能对其在这些人群中的使用提出具体建议（1）。因此，本指南仅详细介绍了在英格兰新生儿ODN东部的新生儿单位和过渡护理设施中建议使用捐赠人牛奶。它不涵盖产后病房或社区环境中的使用。简介：人乳的作用当前可用的证据表明，人乳是所有婴儿的首选肠内营养来源，包括那些出生的早产和/或具有非常低出生体重的人（VLBW）。研究以剂量依赖性的方式（5）将人牛奶与早产儿的配方奶粉喂养进行比较，表明人牛奶赋予了防止坏死性小肠结肠炎（NEC）和败血症（2-8）（2-8）（2-8），以及防止早产视网膜疗法（ROP）（ROP）（9-11）和Bronchopplasmon arronary Dysplasmon（12,12,13,13,13,13,13,13,13,00）（BPD）（BPDE）（BPD）（BPD）人牛奶的喂养还改善了后来生活的长期神经认知发展（14-16）和心血管健康结果（5）。For these reasons The World Health Organisation (17), The European Society for Paediatric Gastroenterology Hepatology and Nutrition, (18) and the British Association of Perinatal Medicine, (1) in their most recent publications state that MOM is the first choice in the feeding of preterm infants, and that when mother's milk is either not available or only available in insufficient volumes to meet an infant's needs, pasteurised DHM should be used as an 选择。既不使用妈妈和DHM可用的早产公式。The role of donor human milk Few studies have been conducted comparing solely donor human milk with formula, however those available show that DHM confers protection against NEC (19,20) and that infants fed unfortified DHM have a healthier intestinal microbiota, greater initial bacterial diversity, as well as a better feeding tolerance, which in turn shortens the time to full enteral feeding (21,22).尽管新鲜的妈妈含有更高量的大量营养素，免疫活性和营养因素，但巴氏杀菌的DHM，也有人提出，与早产的强化性巴氏抗性DHM相比，可以降低早产儿的NEC率，而其他新生儿的发病率和死亡率则降低了NEC的率（19,23）
中国人工智能作品著作权认定及可能的制度改进
判定人工智能作品是否具有独创性，仍是一个难题。《伯尔尼公约》和世界知识产权组织《版权条约》（WCT）均未设定明确的独创性标准，我国现行《著作权法》及其实施条例亦未对独创性作出明确规定。在中国学术界，对这一问题存在不同态度。例如，吴汉东教授认为，无论其用途、价值和社会评价如何，只要是由机器独立完成的，就应当受到版权保护（吴汉东，2017）。而王倩教授则认为，“人工智能作品是应用算法规则和高度同质化的模板的结果，没有留下任何创造的空间，也不体现创作者的个人特色，不能满足作品独创性的要求。” （王，2017）本文的观点是，人工智能生成的作品具有一定的独创性，应当受到著作权法的保护。其理由与吴汉东教授的观点部分相似。有人对机器人能否独立完成作品提出质疑。虽然人工智能可以自主运行程序，但这些程序是由人类设计的，在生产过程中需要人类的输入，因此很难将人工智能的创作过程与人类区分开来。然而，独立创作的重点可以放在人工智能创作过程之外的东西上。重点可以放在人工智能生成产品的内容是否与现有作品有显著不同，使读者能够感知到新内容的创造。这与吴教授的观点一致，“作品必须是原创的，即作品是作者自己的创作，而不是完全或实质性地抄袭其他作品。”除了独立创作之外，人工智能生成的作品还需要满足最低限度的独创性要求，才能构成受著作权法保护的作品。这一观点主要源于美国著名的费斯特案所确立的原创性标准，原创性不仅意味着作品由作者独立创作，还要求至少具备一定的最低限度的原创性，只要具有较小的原创性即可满足（Guadamuz，2017）。