1 James Hutson和Morgan Harper-Nichols,“生成的AI和算法艺术:破坏意义的框架并重新思考主题 - 对象困境”(2023)23全球计算机科学和技术杂志:D 2“人工智能促使工程作为一种新的数字能力:诸如Chatgpt之类的生成AI技术的分析”(2023)11企业家业务和经济学评论25。 3 Pamela Samuelson,“生成AI符合版权”(2023)381 Science158。 4 Faye F Wang,“对AI生成的作品的版权保护:生成AI的进一步挑战的解决方案”(2023)系列2卷。 5 Amicus Curiae 88。 5 Martin Senftleben,“生成AI和作者报酬”(2023)54 IIC-国际知识产权和竞争法1535年。2“人工智能促使工程作为一种新的数字能力:诸如Chatgpt之类的生成AI技术的分析”(2023)11企业家业务和经济学评论25。3 Pamela Samuelson,“生成AI符合版权”(2023)381 Science158。 4 Faye F Wang,“对AI生成的作品的版权保护:生成AI的进一步挑战的解决方案”(2023)系列2卷。 5 Amicus Curiae 88。 5 Martin Senftleben,“生成AI和作者报酬”(2023)54 IIC-国际知识产权和竞争法1535年。3 Pamela Samuelson,“生成AI符合版权”(2023)381 Science158。4 Faye F Wang,“对AI生成的作品的版权保护:生成AI的进一步挑战的解决方案”(2023)系列2卷。5 Amicus Curiae 88。5 Martin Senftleben,“生成AI和作者报酬”(2023)54 IIC-国际知识产权和竞争法1535年。
“原创性”一直是大学课堂的焦点,鼓励学生发挥创造力和大胆创新。传统的原创性观点认为,原创性完全依赖于个人的智慧和想象力,但在当今时代,这种观点已经失去了效力。学习的概念发生了重大转变,不再像过去孤立的象牙塔,人们沉浸在书本中,希望受到启发。相反,现代学习变得更加社交化和协作化。学生将课堂材料与在线资源进行比较和对比,进行面对面和虚拟的对话,以巩固他们的理解。演讲作者认为,高等教育的未来在于协作的原创性。协作不仅仅是分享想法;它是产生创新概念的一种手段,在传统界限的消解中蓬勃发展。人与机器、学科以及正式和非正式学习之间的界限变得越来越模糊。在这种背景下,现代原创性作为一种协作和跨学科的过程而出现。人工智能的出现,尤其是 ChatGPT 和 Hyperwrite 等技术的出现,进一步加速了这一趋势。利用即时工程,个人可以与虚拟助手无缝协作以培养新想法,彻底改变了传统的“原创性”概念。关键词:原创性、协作、人机创造力、高等教育、人工智能 (AI) 1. 简介 1.1 人工智能作为一种工具:这到底意味着什么
酒店业的语音助理:使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中,颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望,并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈,采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法,全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明,酒店和客人两方终端用户的需求,探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明,VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段,但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术,而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献,并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务,并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益,以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案,以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理,同时为旅行者的体验增加价值。
最终,真正的权利属于它的程序员——W. Chamberlain 和 T. Etter。然而,现在可能不再如此了。自 Racter 以来,经过近 40 年的技术快速发展,今天所谓的人工智能系统(以下简称“AI”)拥有更高程度的自主性——无论是在学习过程中还是在决策中——以至于它们的最终创作与人类作品越来越难以区分,这确实不足为奇。3 这导致全球人工智能和知识产权法领域之间存在问题。4 在本文中,我将尝试解决这个问题,特别是澳大利亚版权法是否可以保护人工智能生成的材料(见下文,第 2 章),以及其他国家对此事的立场是什么(见下文,第 3 章)。
通过TAUC图获得的样品的带隙能量值为4.38 eV,具有半导体特性。1。简介石墨烯是一种令人兴奋的材料,具有不常见的两维骨骼,其SP2-杂交碳原子的单个单分子层的六边形结构[1,2]。石墨烯由于其独特的特性[3](例如优秀的电子[4,5,6],热力学和机械性能[7,8],因此引起了许多科学和技术领域的浓厚兴趣。石墨烯具有广泛的应用,例如透明导电?lms,?ELD效应晶体管(FET),水puri?阳离子,储能设备和传感器由于其出色的物理和化学特性而引起的[9、10、11、12、13]。?首先制造单层石墨烯纳米片是通过一种称为Scotch-tape方法的剥落技术[14]和外在化学蒸气沉积。但是,这些方法的缺点是它们不适用于工业生产中的植物制造[15]。使用机械去角质方法合成graphene纳米片,不适用于大规模生产。因此,从结构上与石墨烯结构相似的材料的大规模合成方法的发展吸引了越来越多的研究注意力[16]。GO是一种碳材料,显示出类似于石墨烯的化学,光学和电性能,因为它基于晶烯框架[18]。在1958年,Hummers和Offerman开发了一种合成GO的方法[23]。大规模的石墨去角质的最普遍,最有趣的方法之一是在化学反应中使用活性氧化剂来产生氧化石墨烯(GO),这是具有非导导性亲水性特性的碳材料[17]。然而,GO与石墨烯有所不同,因为牛基官能团(例如环氧基和氧基团)位于GO的基础平面上,少量的羧基和羧基存在于其薄片边缘[19,20,21]。go可以通过几种方法合成[22]; 1859年报道的Brodie方法是?r的第一个方法,其中烟雾3和kClo 3分别用作互嵌剂和氧化剂[1]。此方法使用h 2 so 4用纳米3和kmno 4作为石墨的氧化剂去除角质石墨。与Brodie和Staudenmaier的方法相比,Hummers方法具有一些优势。首先,kmno4作为强氧化剂有助于