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人工智能如何影响版权？
法院在许多案件中都支持类似的使用，包括涉及 Google 的图书搜索工具和抄袭检测软件 Turnitin 的流行判决。在 Turnitin 案中，美国法院裁定扫描学生论文（受版权保护）以检测潜在抄袭属于合理使用。同样，在 Google 的案件中，法院裁定扫描书籍并向网络搜索者提供摘录属于合理使用，因为 Google 这样做只是为了让书籍更易于搜索，而不是泄露其表达内容。
BYD密封产品指南 - 2024年4月
平滑而自然的流动侧面轮廓具有光滑且空的流动，形成了独特的轿跑车状轮廓。整体侧视图是由生动而富有表现力的车身线条（如明显的双重腰线）以及低鼻孔的前罩，倾斜的A柱，圆形的屋顶，向下倾斜的快速背带以及略微上升的Ducktail Duckt Design设计的。从前引擎盖边缘延伸的水线线会产生前进的姿势，并在C柱后稍微举起。这还可以增强身体的整体流量并平衡窗户和身体之间的比例。肩线无缝连接
DM 630/Fondazione链接-6G移动网络...
用于机器人感知，计划和控制的经典学习方法倾向于针对特定的技能和实施方案，这是因为很难提取可转移和可操作的表述，而这些表示对环境和代理的物理特性不变（例如，物理或模拟机器人）。但是，这种专业代理的性能可以受到较低的模型容量和相对较少的示例培训的限制。当解决单个机器人上大规模数据收集成本的复杂和长期任务时，这可能是尤其有问题的，并且要学会的策略的复杂性可能会受益于更具表现力的功能类（即具有更多的参数）。
掩盖了判别性自我...
自我监督的表示学习（SSL）（Balesteriero等人，2023年）近年来已经成为表示学习的基石。诸如Openai剪辑之类的模型（Radford等人，2021）示例SSL方法如何产生适用于广泛下游任务的表达性表示。此范式依赖于配对的观测值（配对的视图或共享相同内容的方式）来提取有意义的特征。从广义上讲，SSL方法分为两类：歧视性和生成性（或基于重建）。歧视性SSL（Chen等人，2020年）旨在确保比随机采样观测值在潜在空间中更接近配对观测的表示。相反，基于重建的SSL（He等人，2022）涉及从其对中重建一个观察结果。在多视图设置中，数据增强技术（例如图像裁剪和颜色抖动）通常用于人为地创建单个单个观测值。在这些增强中，事实证明，图像裁剪特别有影响力，推动了视觉学习模型（例如Meta's Dino）（Caron等人，2021; Oquab等。，2023）和JEPA（Assran等人，2023）。最近的研究（Bizeul等人，2024）1表明，在图像域中，掩盖（概念上类似于裁剪），而不是单个图像像素可以生成图像对，从而促进基于重建的SSL中表达特征的学习。，2023）。在这个项目中，我们的目标是投资于将类似方法应用于歧视性SSL是否可以产生可比的好处，专门针对Dino，Jepa和Siglip（Zhai等人。
bppart：在没有熵的情况下RNA-RNA相互作用分区函数
已经研究了几类在细胞功能中具有复杂作用的RNA-RNA相互作用（RRI），例如miRNA-target和lncRNA。因此，在过去十年中提出的RRI生物信息学工具是针对这些特定类别的。有趣的是，在文献中具有一些潜在的生物学作用的文献中有些未引起的mRNA-mRNA相互作用。因此，需要在更全面的设置中使用高通量通用RRI生物信息学工具。在这项工作中，我们重新访问了两个RRI分区函数算法，PIRNA和RIP。这些是对RRI实施最全面和计算中最密集的热力学模型的等效方法。我们提出了更简单的模型，这些模型被证明保留了更复杂模型捕获的绝大多数热力学信息。具体来说，我们通过忽略系统的熵并显示其与基本对计数模型的等效性来简化能量模型。我们允许碱基对的不同权重以最大化与完整热力学模型的相关性。我们新开发的算法Bppart比Pirna快225×，并且由于其简单性和数量级减少了动态编程表的数量，因此更易于表达和易于分析。仍然，基于我们对真实和随机生成的数据的分析，其分数与37°C处的PIRNA的相关性为0.855。最后，我们说明了这样简单模型的一个用例，以生成有关特定RNA在各种疾病中的作用的假设。我们已公开使用工具，并相信这种更快，更具表现力的模型将使物理指导的信息在复杂的RRI分析和预测模型中更容易访问。
示威应对计划 - 2023 年 - 公共安全
本示威应对计划 (DRP) 旨在为我们的大学社区（学生、教职员工、家长、校友和访客）提供一般指导，指导我们如何应对符合我们共同优先事项和机构价值观的示威活动。该大学拥有 6,370 英亩的校园，拥有超过 650 栋可能受到示威活动影响的建筑。运营的连续性对于完成我们的教育使命至关重要，这就是为什么我们努力为所有表达活动设定一致的期望。校园每年有超过 59,000 名学生、14,000 名员工和数十万访客，校园社区的持续安全是我们的首要任务。
引文 Giuliani L、Pezzella P、Giordano GM、Fazio L、Mucci A、Perrottelli A、Blasi G、Amore M、Rocca P、Rossi A、Bertolino A、Galderisi S 和 Maj M
精神分裂症是一种在病理生理、临床表现和功能结果方面复杂且异质性强的精神疾病（1-5）。该疾病对功能结果的多个方面产生重大影响，例如社交、职业和独立生活技能（6-14）。在与疾病相关的方面中，阴性症状和认知障碍似乎是功能不良结果的主要预测因素，比阳性症状、混乱和抑郁更为重要（7、9、12、15-21）。阴性症状是精神分裂症的核心特征，它们通常在疾病的不同阶段保持稳定，这在很大程度上导致患者的残疾（15、22-27）。它们可分为两个领域：动机缺陷，包括意志缺乏、快感缺乏和社交缺失，以及表达缺陷，包括情感迟钝和失语症（22、24、28-30）。虽然神经认知功能障碍不是诊断标准的一部分，但大多数精神分裂症患者 (SCZ) 及其未受影响的亲属都存在神经认知功能障碍，并对日常功能产生重大影响（31-35）。精神分裂症患者的不同神经认知领域均受到损害，例如注意力、处理速度、工作记忆、视觉空间学习和记忆、言语学习和记忆、推理和解决问题以及执行功能（36）。一些研究调查了可能导致精神分裂症不同临床特征的大脑改变。静息状态下的功能性磁共振成像 (fMRI) 被广泛用于收集大脑未执行任何任务时大脑活动和连接的宝贵信息（37-40）。阴性症状与多个大脑区域和回路内活动和连接的不同改变有关（28、41-44）。动机缺陷领域似乎与大脑中与动机不同方面有关的通路改变有关，而这些通路在精神分裂症患者中往往会受损。这些通路主要涉及“动机价值体系或奖励”和“动机显着性”回路内的大脑区域（28）。具体而言，已发现动机缺陷领域与右侧腹侧壳核-内侧眶额皮质通路（45）、扣带回-岛叶通路（46）、左侧背尾状核-背外侧前额皮质通路（47）、楔前叶（48）以及内侧前额叶和颞叶通路（49）内的静息态功能连接功能障碍有关，也与腹侧被盖区与右侧腹外侧前额皮质、双侧岛叶皮质和右侧枕叶复合体（50）之间的功能连接改变有关。表达缺陷领域似乎与神经发育过程的改变有关（22、51-53）。很少有 rs-fMRI 研究调查了表达缺陷区域的神经关联，结果表明额极皮质功能连接异常可能与该区域有关（54、55）。最有可能与该区域病理生理有关的大脑区域是皮质运动区、腹外侧前额皮质、前扣带皮层、杏仁核和基底神经节（41）。
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。
日常界面的触觉交互设计
本章旨在为新手设计师提供背景知识和指导，帮助他们成功地将触觉技术引入到交互式产品中。要定义适当的触觉交互角色，一方面需要整合对人类能力的基本认识，另一方面需要整合当前的设备技术。在这里，我首先总结了人类和硬件施加的最显著的限制，以探索这种整合。然后，我将感知、运动和注意力能力与一系列与当代设计趋势和机会相关的新兴应用环境联系起来。这些包括抽象通信和通知、图形用户界面的增强、表达控制、情感通信以及移动和手持计算。
诺丁汉市教育心理学服务手册
最初，链接EP促进了一项共同的家庭学校咨询，以了解学校和父母的关注，Roshan的语言发展以及他们对EP参与的希望。Roshan的表现力语言在波斯语和英语中都受到限制，这促使人们转介了言语和语言治疗服务，以探索潜在的语言困难。这被认为是导致罗山对他人的身体行为的潜在因素，这是由于口头交流和不理解他人的挫败感。与捐赠者和班级教师的进一步会议使得能够生成几种策略，以支持课堂上的Roshan。EP支持捐赠者完成并分析R2I数据以进一步围绕Roshan的需求取消，并确定适当的规定。