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9 认识特殊二项式策略
中级代数技能培养 # PF – 9 识别特殊二项式策略：确定两个项是完全平方数还是完全立方数。然后检查形式是否为以下之一：平方和平方差立方和立方差示例 1. 3 8 x − = 2. 4 25 y − = 3. 4 8 16 ab − =
承认权利：人工智能的地位
复杂的人工智能（“AI”）的出现要求我们重新审视其作为财产的地位，并考虑为AI创建一种法人形式。纵观历史，社会制定了定制的法人资格来弥补法律空白、规范新组织、治理新兴技术以及行使社会控制。在过去，法律将妇女和被奴役的人民置于量身定制的法律角色之下，每个法律角色都有自己独特的权利和义务。最近，值得称赞的是将完整人格扩展到所有自然人，这掩盖了使用创造性的准人格形式来构建和组织法律对象的历史。人格可用于定义一个实体独特的权利和责任，就像它目前对公司和儿童所做的那样。法人资格并不代表一成不变的现实，而是一系列旨在实现政治和实际目标的虚构。
认识到STCW COC 1类资格等效于
负责全球80％以上的海事行业依靠熟练的劳动力来确保安全，效率和可持续性。在海上资格的顶点，由国际海事组织（IMO）通过STCW公约管理的STCW COC 1级认证和首席工程师的STCW COC 1类认证，设定了严格的能力标准。尽管具有专业认可，但这些认证缺乏与学术硕士学位相同的等效性，这为寻求需要正式学历的基于海岸的角色的水手造成了障碍。本研究采用系统和比较研究方法来解决这一差距。分析涉及从海上学院，IMO模型课程和海事研究，工程和相关领域的学术硕士课程中收集数据。比较的关键领域包括教学大纲内容，联系时间，海上培训，实践能力和评估方法。定量数据，例如致力于培训和评估的总小时，并与领导力，技术专长和研究技能的定性比较进行了分析。研究还涉及检查实践培训的性质（例如，海上与实习或合作计划）和评估格式（例如，COC能力考试与学术论文）。合成了这些比较见解，以评估STCW COC 1类资格的学术等效性。但是，COC培训中的实际重点远远超出了学术计划的理论重点，这强调了对这些资格的正式认识的需求。调查结果表明，通过COC培训和硕士学位课程，尤其是领导力，安全管理和环境管理的能力的深度和广度有很大的重叠。这项研究主张识别STCW COC 1类认证等同于学术硕士学位，并提出将研究方法的整合到COC课程中，以弥合剩余的空白。该研究建议在IMO和学术机构之间建立合作框架，以标准化等效性，为水手们释放职业机会并增强全球海上劳动力。
常见住房问题 认识到房东/租户...
认识到房东/房客问题对士兵来说可能是难以承受的，了解可以向何处寻求帮助非常重要。法律援助办公室通过解释租约和协商纠纷来帮助符合条件的客户。但是，房客可以采取一些措施来避免住房麻烦。房客可以做的最重要的两件事是查看他们要租的房子，并确保在签署前了解租约。房客在看到他们将要租的房子之前不应签署租约。预览房屋使房客有机会在签订租约之前查看是否需要维修。此外，房客在签署之前应了解租约。租约是房客和房东之间具有法律约束力的合同。它解释了各方的权利和责任。租户应承担他们对租约中的所有条款负责的责任，除非另有书面约定。租户还应注意，口头协议不会改变租约。如果出现问题，租户应该知道他们的左右限度。例如，租户应以书面形式提出所有维修请求。书面维修请求是记录您需要修复的内容以及您何时要求维修的正式方式。此外，许多租约都要求维修请求只能以书面形式提出。一个常见的维修问题是霉菌的存在。财产被霉菌损坏的租户可能能够就财产损失提出人事索赔。要对财产损失提出人事索赔，租户可以致电 (502) 626-3000 联系人事索赔部门或发送电子邮件至 usarmy.knox.hqda-otjag.mbx.cpcs@mail.mil。要在线提出索赔，请访问 http://www.jagcnet.army.mil/Pclaims。如果租户认为霉菌对他们或家人造成了伤害，他们应该联系私人律师讨论他们的担忧。租户绝不允许简单地扣留租金。鼓励租户在自行维修、停止支付租金或中断租约之前咨询法律援助办公室。此外，如果房东威胁要联系其指挥系统，租户应寻求法律建议。租户还应让其指挥系统了解正在发生的问题，例如未解决的维修请求，以提高态势感知能力。租户可以在极少数情况下中断租约。但是，如果租户错误地违反租约，后果可能非常严重。如果您有任何疑问，请联系位于蒙特雷要塞国防语言学院 358 号楼的参谋法官办公室的法律援助部门 (831-242-5084 或 DSN 768-5084)。
在专利法中承认人工智能为发明者
1. 参见 Tim W. Dornis，《人工智能与创新：我们所知的专利法的终结》，23 Y ALE JL & T ECH. 97, 101–04 (2020)。2. Susan Decker，《法官称，只有人类而非人工智能机器才能获得美国专利》，B LOOMBERG：TECH.（2021 年 9 月 3 日下午 3:06），https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-09-03/only-humans-not-ai-machines-can-get-aus-patent-judge-rules [https://perma.cc/2LWK-4JZY]；参见 Thaler v. Hirshfeld，558 F. Supp. 3d 238 (ED Va. 2021)； Thaler v. Vidal，43 F.4th 1207 (Fed. Cir. 2022)。3. Dabus 描述，IMAGINATION E NGINES I NC.，https://imagination-en-gines.com/dabus.html [https://perma.cc/3DWC-CE47]（上次访问时间为 2022 年 10 月 17 日）；Matthew Bultman，专利与人工智能：一个“明显”的滑坡，B LOOMBERG L AW（2021 年 10 月 8 日上午 7:03），https://www.bloomberglaw.com/bloomberglawnews/ip-law/X9O35824000000?bna_news_filter=ip-law#jcite [https://perma.cc/X29C-WPC2]。4.专利和申请，A RTIFICIAL I NVENTOR P ROJECT，https://artificialinventor.com/patent-applications/ [https://perma.cc/3JB7-5L6F]（最后访问时间为 2022 年 10 月 17 日）。5. 参见 O FF . CHIEF E CONOMIST , US P AT . & T RADEMARK O FF ., I NVENTING AI T RACING THE D IFFUSION OF A ARTIFICIAL I INTELLIGENCE WITH US P ATENTS，2 (2020 年 10 月)，https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/OCE-DH-AI.pdf [https://perma.cc/6SKR-DGW2]（注意到从 2002 年到 2018 年，每年的人工智能专利申请增长了 100% 以上）； Ryan Abbott，《我思故我发明：创造性计算机和专利法的未来》，57 BCL R EV。1079, 1079–80 (2016)。
一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。