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（c）皇家版权 2008 - 国家物理实验室
1. 简介 2. 线性代数 3. 因子分析 • 主成分分析 • 多元曲线解析 4. 多元回归 • 多元线性回归 • 主成分回归 • 偏最小二乘回归 5. 分类 • 主成分判别函数分析 • 偏最小二乘判别分析 6. 结论
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给这些贴上标签（见第 23 页） I、布里斯托尔“布伦海姆 IV”；2、波音 B-17E“堡垒”；3、道格拉斯 DB-7 波士顿 III；4、梅塞施密特 Me 109G；5、肖特斯特林 IV；6、梅塞施密特 Me 410；7、通用飞机公司哈姆尔卡；8、联合 B-24D“解放者”；9、道格拉斯 A-20“浩劫”；10、北美 BT-I4“耶鲁”；II、费尔雷“萤火虫”I；12、格鲁曼 TBF-I“复仇者”；13、波音 B-17G“堡垒”；14、布鲁斯特 F2A-2“水牛”；15、道格拉斯 DB-7 波士顿 III；16、北美 B-25“米切尔”；17、马丁 B-26“劫掠者”； 18、柯蒂斯 SB2C 地狱俯冲者；19、格鲁曼野猫；20、波音 13-29 超级堡垒；21、伊柳钦 IL-2；22、法尔雷梭鱼 II。可辨别的细节（见第 22 页）1、共和 P-47 雷电；2、沃特-西科斯基 OS2U-3 翠鸟；3、马丁 B-26 掠夺者；4、北美 B-25 米切尔；5、韦科 CG-4A 哈德良；6、联合 B-24 解放者；7、泰勒克拉夫特奥斯特 IV；8、超级马林喷火式战斗机 F.XII；9、霍克台风 Ib；10、阿弗罗兰开斯特 I；II、阿弗罗约克；12、道格拉斯 A-26 入侵者； 13、诺斯罗普 P-6I“黑寡妇”；14、费尔雷“梭鱼”；IS、梅塞施密特 Me. 410；16、容克斯 Ju 87；17、图波列夫 TB-7；18、MBR-2；19、三菱 OB-01“贝蒂”。
法律文件中的生成性AI，窃和侵犯版权
本文分为三个部分。第一部分研究生成的AI，特别是大型语言模型（LLMS）。It focuses especially on three crucial technical aspects of these tools that bear on the issues of plagiarism and copyright: the presence of copyrighted materials in the data training set, the ability of researchers to prompt the tools to reproduce verbatim entire sections of copyrighted material as outputs, and the possibility that entire sections of copyrighted materials could be reproduced verbatim as outputs in the absence of intentional prompting (in other单词，用户可以提示工具并在不知不觉中获得受版权保护的材料的可能性）。第二部分探讨了法律界对窃的概念所采取的混乱和不寻常的方法。与许多其他专业不同，并且与他们作为法律专业的学生的经历相反，通常鼓励律师“ pla窃”，使用样板文件或重用其他人撰写的整个简介。鉴于此，使用生成AI是否构成律师的“窃”？这个问题的答案几乎不清楚，并且取决于许多活动部件。最后，第三部分探讨了生成AI的使用如何有可能为在实践中使用LLM的律师提出版权侵权问题。已经针对生成AI开发人员提起了十二起诉讼，其中一些声称训练这些工具的过程构成了侵犯版权，因此任何使用工具的使用本身就是侵权。这些诉讼刚刚通过法院制度努力，因此，对某些侵权理论的最终司法解决仍然是多年的。但是，我们已经知道这些工具从数据培训中重现文本的能力的知识应使律师在使用LLMS时停顿。
1 HD模块E-修订2024版权所有©NC ...
手卫生长期以来一直是所有医疗保健环境中感染预防的基础部分；但是，卫生保健人员遵守手工卫生方案一直是一个持续的挑战，由于缺乏国家测量和日益复杂的护理环境的国家标准，这是一个持续的挑战。
美国经济中的版权行业：2020年报告-IIPA
3“总”版权行业不仅包括核心版权，而且还包括部分版权，非专业支持和相互依存的行业。“部分”副本 - 正确的行业是行业，其中只有它们创建的产品的某些方面或部分具有版权保护的资格。这些行业从面料到珠宝再到家具再到玩具和游戏。“非专业支持”行业包括向企业和消费者分发版权和非权威保护材料的行业。此处包括运输服务，电信以及批发和零售贸易。与过去的研究一样，这些行业添加的总价值的一部分被认为是版权行业的一部分。“相互依存”的行业包括那些生产，制造和销售设备的行业，其功能主要是为了促进受版权保护的物质的创建，生产或使用。这些行业包括电视机的制造商，批发商和零售商，个人计算机和其他设备，以及依赖于用法的产品，包括空白记录材料以及某些类别的纸张。
1版权所有©2024 Deere＆Company。版权所有。
生产者在管理实践方面有很多选择。经过深思熟虑的管理方法可以将农业生产定位为温室气体的主要存储（水槽）中心。土壤健康是实现碳存储的关键目标。与缓解气候变化相对于缓解气候变化的土壤健康的好处包括在土壤中储存增强，保存现有土壤碳以及二氧化碳和其他温室气体排放的减少。健康的土壤还可以调节排水，水流和溶解在水中的化合物（例如养分）的储存，从而改善水质。他们还可以帮助植物补充地下水和/或用水。健康的土壤还可以帮助支持土壤中的生物多样性和微生物活性，从而有助于分解残留物并改善碳储存。健康的土壤还有助于管理水和水质。同样，健康的土壤也可能有助于调节土壤温度。
欧盟版权法是否保护人工智能辅助输出？
随着人工智能 (AI) 逐渐进入文化领域，智能机器的所谓创造力几乎达到了神话般的程度。令人叹为观止的例子比比皆是，从令人印象深刻的《下一个伦勃朗》 1，这是一幅借助算法创作的伦勃朗风格肖像，到 DeepL 制作的精妙绝伦的翻译。2 事实上，如今人工智能辅助创作几乎涵盖了《伯尔尼公约》第 2(1) 条列出的所有主题。先进的人工智能系统的创造力使一些学者得出结论，人工智能创作的结果不能受到版权保护，因为人类已经失去了对创作过程的控制。3 因此，一些作家主张引入特殊的邻接权，以保护“无作者”人工智能生成的作品免遭盗用。4 但这种假设正确吗？或者，尽管机器在人工智能辅助创作中发挥着越来越重要的作用，人工智能辅助创作是否有资格获得版权保护？可以肯定的是，这并不是一个全新的问题。早在 20 世纪 60 年代，学者们就已经开始研究与计算机生成作品相关的问题。5 随着人工智能的兴起，尤其是机器学习技术，这个问题近年来势头强劲，并激发了大量新的法律学术研究。6
人工智能艺术受审：机器可以拥有版权吗？
这项程序对创新者、专利权人和专利从业者来说很有趣，它也可能揭示加拿大知识产权局对人工智能创造的发明表面上不一致的方法。正如我们在过去的评论中所指出的，就像《版权法》没有定义作者一样，《加拿大专利法》也没有定义发明人。然而，从历史上看，发明人被认为是一个通过构想产生发明并将该构想定型为明确和实际形状的人。尽管人工智能有可能在理论上对一项发明做出贡献（或自主产生一项潜在的发明），但该局拒绝承认人工智能为发明人，因为“机器似乎不可能根据加拿大法律拥有权利或将这些权利转让给人类”，这是《专利法》第 27(2) 款和《专利规则》第 54 条规定的。可以说，这种推理也适用于禁止《版权法》规定的人工智能作者身份，但该局得出了相反的结论。