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不等式问题 1 的解答 - unipr
已知二次不等式的解等价于抛物线 1 的正点或负点的轨迹，我们推断不等式 x 2 − 1 > 0 在区间 ( −∞ , x eq 1 1 ) ∪ ( x eq 1 2 , ∞ ) = ( −∞ , − 1) ∪ (1 , ∞ ) 内有解（如果不等式的符号为 " ≥ "，则区间为 ( −∞ , − 1] ∪ [1 , ∞ ) ，即包含根）。第二个不等式属于 ax 2 + bx + c ≤ 0 类型，其中 a > 0 ，因此解集由区间 [ x eq 2 1 , x eq 2 2 ] = [ − 2 , 2] 给出。类似推理，可知第三个不等式的解集由 ( −∞ , 2] ∪ [3 , ∞ ) 给出。
简历和学业
教育和培训 名称 材料科学研究博士学位 XXV 周期 完成日期 2013 年 7 月 2 日 颁发者：卡塔尼亚大学 论文标题 在 (100) 和 (111) 硅晶片上进行化学镀银，通过辅助蚀刻制造纳米线和纳米柱。 http://archivia.unict.it:8080/handle/10761/1293 导师、监督员 Prof. Emanuele Rimini、Prof.ssa Maria Grazia Grimaldi、Dr. Giuseppe D'Arrigo 活动描述 博士论文提出了一种特殊的金属辅助化学蚀刻硅的技术高级研究，该技术是通过将覆盖有金属网络的半导体基板浸入含有氧化剂的溶液中来实现的。金属的存在使氧化优先发生在与基材接触的区域，从而有助于氧化。被氧化的部分会被溶液中含有的酸除去，而产生的凹陷会在起始基底上留下丝状结构。温度、溶液成分和照明会影响这一过程，金属网络的形态和基材的晶体取向也会影响这一过程。该金属是通过化学沉积获得的，将基材浸入含有不同浓度的金属盐（AgNO3、KauCl4、Na2PtCl6）和氢氟酸（HF）的溶液中不同时间。利用 RBS、SEM 和 TEM 研究沉积情况。通过使用各种光刻技术构造的基板，突出了对晶体取向的依赖性，这些基板允许在基板上选择性沉积金属。 TEM 观察
总部管理层看到立法法令16 ap
经理已参阅 1994 年 4 月 16 日的立法法令，第 151 号。 297；已见法律编号。 1996年12月23日第662号；已看到 OM n. 1997年7月22日第446号；鉴于 2007 年 11 月 29 日签署的针对学校部门的 CCNL；看过的艺术。 2008 年 8 月 6 日第 133 号法律第 73 条；看到了长期在职的初中教学人员有意从 2020/21 学年开始将其雇佣关系从全职转变为兼职的请求；查看2020/21学年初中的人员配置；
Arxiv样式的模板
在这份技术报告中，我们广泛研究了众所周知的生成人工智能（AI）应用的产出的准确性，以响应描述流体力学社区熟悉的常见流体运动现象的提示。我们检查了一系列应用程序，包括Midjourney，Dall·E，跑道ML，Microsoft Designer，Gemini，Meta AI和Leonardo AI，由Google，OpenAI，Meta和Microsoft等著名公司介绍。我们的文本提示生成图像或视频，包括“vonKármán涡流街”，“经过机翼”，“ kelvin-helmholtz的不稳定”，“尖锐的超音速身体上的冲击波”等示例。我们将这些应用程序生成的图像与实验室实验和数值软件产生的图像进行比较。我们的发现表明，这些生成的AI模型没有得到充分训练的流体动力学成像，从而导致潜在的误导性输出。除了文本到图像/视频生成之外，我们还进一步探索了使用这些AI工具从图像/视频到文本生成的过渡，旨在研究其对流体运动现象的描述的准确性。本报告为学术机构中的教育工作者提供了警告，强调了这些工具误导学生的潜力。它还旨在告知这些著名公司的研究人员，鼓励他们解决这个问题。我们猜测，这种缺点的主要原因是从科学期刊中对版权保护的流体运动图像的有限访问权限。
谈论人工智能一代：版权和......
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的一种产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称，包括像 ChatGPT 这样的对话式文本聊天机器人、像 Midjourney 和 DALL·E 这样的图像生成器、像 GitHub Copi-lot 这样的编码助手，以及作曲和制作视频的系统。生成式人工智能模型具有不同的技术架构，并使用不同的算法在不同种类和来源的数据上进行训练。有些需要数月时间和数百万美元的训练，而有些则可以在一个周末内完成。这些模型以非常不同的方式提供给用户。一些是通过付费在线服务提供的，另一些则以开源模型分发，任何人都可以下载和修改它们。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。第二个问题是，版权法非常复杂，而生成式人工智能系统却触及了其中的很多方面。它们提出了作者身份、相似性、直接和间接责任、合理使用和许可等诸多问题。这些问题不能孤立地进行分析，因为它们之间无处不在。生成式人工智能系统的输出是否合理使用可能取决于其训练数据集的组装方式。
ago-转移性指南-2020.pdf
Nina Ditsch a Michael Untch b Cornelia Kolberg-Liedtke c Christian Jackisch d David Krug e Michael Friedrich f Wolfgang Janni g Volkmar Müller h Ute-Susann Albert i Malgorzata Banys- Paluchowski j Ingo Bauerfeind k Jens-Uwe Blohmer c Wilfried Budach l Peter Dall m Ingo Diel n Eva Maria Fallenberg o Peter A. Fasching p Tanja Fehm q Bernd Gerber r Oleg Gluz s Volker Hanf t Nadia Harbeck u Jörg Heil v Jens Huober g Hans H. Kreipe w Thorsten Kühn x Sherko Kümmel y Sibylle Loibl z Diana Lüftner A Michael Lux B Nicolai Maass C Volker Moebus D Christoph Mundhenke C Tjoung-Won Park-Simon E Toralf Reimer r Kerstin Rhiem F Achim Rody G Marcus Schmidt H Andreas Schneeweiss v Chistine Solbach I Erich-Franz Solomayer J Elmar Stickeler K Christoph Thomssen L Isabell Witzel h Achim Wöckel i Marc Thill M
谈论人工智能一代 - James Grimmelmann
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的一种产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称，包括 ChatGPT 等对话式文本聊天机器人、Midjourney 和 DALL·E 等图像生成器、GitHub Copi-lot 等编码助手以及作曲和制作视频的系统。生成式人工智能模型具有不同的技术架构，并使用不同的算法对不同种类和来源的数据进行训练。有些需要数月时间和数百万美元的训练；其他的可以在一个周末完成。这些模型以非常不同的方式提供给用户。有些是通过付费在线服务提供的；其他系统则以开源模式分发，任何人都可以下载和修改它们。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。因此，我们需要正确的框架——比“生成式人工智能”一词更深入——以便准确、清晰地推理所涉及的不同法律问题。第二个问题是版权法非常复杂，而生成式人工智能系统设法触及了它的许多角落。它们提出了作者身份、相似性、直接和间接责任、合理使用和许可等问题。这些问题不能孤立地分析，因为到处都有联系。生成式人工智能系统的输出是否合理使用可能取决于其训练数据集的组装方式。
教育部长致安大略省家长的信
为了改善采用机械通风的学校的空气质量，我们指示学校董事会使用最有效的过滤器（例如尽可能使用 MERV-13），更频繁地更换过滤器，延长系统运行时间，并校准 HVAC 系统以实现最大空气流量和新鲜空气摄入量。对于幼儿园初中和高中年级的最小的孩子，无论学校是否有机械通风，我们都会在教室内安装专用的 HEPA 过滤器，作为额外的保护。为了透明度，我们将向董事会提供标准化工具来报告通风系统的改进情况。
根据文章的信息欧盟法规第 13 和 14 条679/2016 适用于客户和供应商
根据欧盟法规编号。679/2016 并根据艺术规定。根据上述欧洲法规第 13 和 14 条的规定，AEROTECNICA SpA 的数据控制者希望通知您，我们通过开展活动自由传达和获取的个人数据对于履行合同关系是必要的，此外还规定了以下内容：处理目的和法律依据：您的个人数据将用于以下目的：1.履行与商业关系相关的合同和监管义务（以下简称“行政会计目的”）； 2.使用您提供给我们的电子邮件地址向您发送商业通讯，其中包含与本文所述产品或服务类似的信息