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AD A268219 - 视听作品目录。第 3 卷
文档描述：报告 AD A268219 - 视听产品目录 - 第 3 卷。空军和国防部其他产品，1984 年 6 月 1 日 发布日期：2008 年 9 月 22 日 文档来源：国家技术信息服务 邮件订购：国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话/传真订购：1-800-553-6847 或 (703) 605-6000 传真：(703) 605-6900 电子邮件订购：orders@ntis.gov 注意：视听产品目录的其他卷： • AD B088395 - 第 1 卷，陆军产品，1984 年 6 月 1 日，483 页 • AD B088349 - 第 2 卷，海军和海军陆战队Corps Productions，1984 年 6 月 1 日，381 页 • AD A148714 - 第 4 卷，DoD Productions 公开发行许可，1984 年 6 月 1 日，279 页 governmentattic.org 网站（“网站”）是非商业性的，免费向公众开放。网站和网站上提供的材料（例如本文件）仅供参考。governmentattic.org 网站及其负责人已尽一切努力使这些信息尽可能完整和准确，但是，可能存在印刷和内容方面的错误和遗漏。governmentattic.org 网站及其负责人对任何个人或实体因 governmentattic.org 网站或本文件中提供的信息直接或间接造成或声称造成的任何损失或损害不承担任何责任。
机器作为作者
摘要：人工智能 (AI) 机器使用深度学习神经网络来创作表面上看起来应该受版权保护的材料，这种做法正在呈指数级增长。从国家新闻媒体的文章到音乐、电影、诗歌和绘画，人工智能机器创作的材料具有经济价值，可以与人类作家的作品相媲美。本文回顾了支持和反对版权保护人工智能机器创作的文学和艺术作品的规范和理论论点。本文发现，支持保护的论点是有缺陷的，难以令人信服，对版权法的历史、目的和主要原则的正确分析都得出这样的结论：不是人类创造性选择的作品属于公共领域。本文提出了一项测试，以确定哪些作品应该受到保护，包括人机合作的情况。最后，本文将提出的测试应用于三个具体的事实模式，以说明其应用。
公立学校2023-2024预算展示课程和教学
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使用加固学习设计自适应生产控制系统
抽象的现代生产系统由于客户需求的增加而面临巨大的挑战，导致了复杂的生产系统。通过管理所有操作以优化关键绩效指标的适当生产控制系统来确保竞争行业的运营效率。当前，控制系统主要基于静态和基于模型的启发式方法，需要显着的人类领域知识，因此，不符合ManufacturingCompanies.Data-DrivenReinReinForecrivecompan（RL）的动态环境，显示了CommperlistresultSinapplicationssultsinapplicationssuchassuchashassuchasboard and Commuter Games and Computer Games and Posertans Productions Productions应用程序。本文介绍了RL的设计，以通过在一个复杂的车间派遣订单派遣的现实世界示例来创建自适应生产控制系统。作为RL算法是“黑匣子”的方法，它们本质上禁止全面理解。此外，高级RL算法的经验仍然仅限于单个成功的应用程序，这限制了结果的可传递性。在本文中，我们研究了状态，行动和奖励功能RL设计的性能。分析结果时，我们确定了强大的RL设计。这使RL成为高度动态和复杂生产系统的有利控制系统，主要是在域知识受到限制时。
