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技术报告创业过程...
创意的相关性取决于所应用的评估标准，但这些标准的重要性并不总是相同的。每个标准的重要性（权重）水平因领域和创作过程的目标而异。例如，在技术导向问题的情况下，响应问题规范的创意被认为是好的。在产品设计问题的情况下，情况略有不同，因为即使创意不符合问题的规范，也可以将其视为好创意（Bonnardel，2006）。更准确地说，用于评估创意的标准权重可能会根据领域而变化。例如，在家具或网站创作的背景下，原创性更有价值（即 70% 原创性，30% 适应性），而在工业背景下，适应性更受重视（即 30% 原创性，70% 适应性）（Bonnardel，2006）。所有这些形式化的合理性都是因为“评估系统”并不直接适应特定情况和背景，而是需要进行设计和调整（Micaëlli 和 Fougères，2007）。
ECON2262 经济发展
1. 课堂参与：1）出勤率，2）课堂讨论质量。2. 作业：1）针对性、清晰度和推理性，2）分析的深度，3）您自己的评论/批评/扩展（用于复习工作）的原创性/新颖性，4）写作和布局。3. 学期论文：1）主题的原创性、针对性和清晰度，2）框架和推理的清晰度，3）数据/材料和研究方法的适用性/可靠性，4）分析的深度，5）写作和布局。4. 演讲：学期论文的所有评分标准都适用于演讲。此外，演讲的评分基于1）课堂和问答中的表现，以及2）PPT的质量/布局。
2024-2025学生指南
新的还是独特的？有多大的影响？是技术创新的，还是结合了现有技术来创建新结果？法官可以执行在线搜索以验证方法或创新的独创性。与现有的解决方案和技术相比，创新和创新性增量，强大还是大胆？创新技术或业务是否会改变行业或对客户或人类产生有意义的影响？知识产权是否可以通过一项或多项专利，合法有效的商业秘密，版权或其他能够辩护的秘密来保护并获得价值？
人工智能与学术诚信教师...
许多释义工具也使用生成文本 AI，并且可以被 AI 检测器标记。以 Quillbot 为例，其使用很可能会被 AI 检测器标记。大学的学术诚信标准不允许使用释义工具，因为这样原创性就会受到损害。学生可能最初会完成作业，但随后允许他们的作业被生成文本 AI 驱动的释义工具高度操纵。这可能导致作业不再是“用他们自己的话写成的”，因此与我们对原创性和真实性的期望相冲突。这种行为被视为学术不端行为。
人工智能作品的版权：内部市场的任务？
1. 引言 欧盟的立法和政策制定举措表明其立志成为人工智能 (AI) 监管领域的先驱。 1 版权法在这方面占有特殊地位。通过复杂的人工智能系统生成的作品，尤其是对机器学习方法的依赖，引发了艺术、政策制定和计算机科学领域的讨论。 2 有人质疑，鉴于最近出现的大量人工智能生成作品，是否应该修改当前的欧盟版权法。 3 这引发了一场关于版权法基本原理、以人为本的作者要求以及创造力和原创性概念的学术辩论，这些辩论超越了知识产权 (IP) 法，揭示了“原创性”一词的哲学和心理内涵。 4
艺术中的生成式人工智能：探索技术与创造力的交汇
随着我们深入研究生成式人工智能对艺术的影响，我们必须认识到生成人工智能艺术所带来的担忧和道德考量。重要的是审视围绕原创性等问题的批评以及人工智能生成的艺术提示的潜在滥用，这些问题反映了技术与艺术完整性之间不断发展的关系。生成式人工智能的使用可能会引发对艺术品原创性的担忧。如果人工智能大量参与创作过程，人们可能会对艺术作品的独特性和真实性产生质疑。此外，艺术家过度依赖人工智能算法可能会失去与传统技能和方法的联系。此外，人们担心艺术家过度依赖人工智能工具，这可能会降低传统创作艺术品的价值。
你应该在课程中使用生成式人工智能吗？
人工智能工具存在一些局限性，可能会影响您作品的质量和完整性。请记住以下几点：• 偏见：人工智能生成的内容可能反映其来源的偏见或歧视性信息。• 原创性：人工智能输出基于预先存在的材料，不能替代您的作品