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知识产权与人工智能：回顾
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育，它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破，因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面，存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题，以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步，即使有国际协议和公约，法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法，并讨论了现行知识产权法的问题。
技术助理广告编号 – C-DAC/GrB
方向 (3)：每个句子中有四个单词被突出显示。它们可能在正确的位置，也可能不在正确的位置。这四个单词中的一个可能在上下文中不正确。选择提供要互换的单词对以使句子有意义以及替换错误单词的适当单词的选项。
混凝土微观结构，属性和材料
所提供的作品“原样”。麦格劳 - 希尔（McGraw-Hill）及其许可人对使用工作的准确性，充分性或完整性或结果不保证或保证，包括可以通过超链接或otherwise通过工作访问的任何信息，并且明确不违反任何保修，明确或暗示，包括但不限于商品或特定用途的植入保修，包括但不限于植入的保修。McGraw-Hill及其许可方不保证或保证工作中包含的功能将符合您的要求，或者其操作将不间断或无错误。McGraw-Hill及其许可人不应对您或其他任何人承担任何不准确，错误或遗漏的责任，无论原因，在工作中或对此造成的任何损害赔偿。麦格劳 - 希尔（McGraw-Hill）对通过工作访问的任何信息不承担任何责任。在任何情况下，麦格劳 - 希尔（McGraw-Hill）和/或其许可人不得对由于使用或无法使用工作而造成的任何间接，偶然，特殊，惩罚性，结果，结果或类似损害均承担责任，即使已告知其中任何一个损害的可能性。这种责任限制应适用于任何索赔或造成任何索赔或引起合同，侵权或其他索赔。
Ola Electric推出“ Boss -Ola Season Sale”，提供S1投资组合起价为₹49,999
OLA电动移动有限公司是印度领先的电动汽车（EV）制造商，专门研究电动汽车及其组件（包括电池电池）的技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心，在该操作中，电动电动汽车和关键组件（例如电池组，电动机和车辆框架）的生产。Ola的研发工作涵盖了印度，英国和美国，重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）开发了一个广泛的EV HUB，其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心（BIC）支持，该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络，在印度拥有750多个体验中心，以及强大的在线业务，使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络
关于在人工智能模型背景下处理个人数据的某些数据保护问题的第 28/2024 号意见
在此背景下，考虑到这些技术引发的数据保护问题，爱尔兰监管机构要求 EDPB 根据 GDPR 第 64(2) 条就一般适用事项发表意见。该请求涉及在人工智能（“AI”）模型的开发和部署阶段处理个人数据。该请求更详细地询问：（1）何时以及如何将 AI 模型视为“匿名”；（2）控制者如何证明合法利益作为开发和（3）部署阶段的法律依据的适当性；（4）在 AI 模型的开发阶段非法处理个人数据会对 AI 模型的后续处理或运行产生什么影响。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
引文 Zhang ZY, Li X, Zhou XX, Zhang Y, Gan XP, Xu XM 和 Wu H (2023) 妊娠期高甘油三酯血症、糖尿病与血清铁蛋白的关系
妊娠期缺铁对孕产妇和胎儿的不良影响仍然是一个全球性的健康问题，影响着 10 - 90% 的孕妇 ( 1 )，因为铁是一种有害的补充剂。根据世界卫生组织的建议，每日口服补铁（每日摄入 30-60 毫克元素铁）应成为常规产前护理的一部分，以避免不良的孕产妇和胎儿结局，包括宫内生长受限、早产以及新生儿和围产期死亡 ( 1 ) ( 2 )。然而，当孕妇摄入过量的铁时，很容易对新生儿和母亲造成潜在的伤害，因为新兴研究表明，生命早期造血期间接触高铁可能会诱发贫血，对发育产生重大影响，并可能降低促红细胞生成素敏感性，从而限制红细胞生成 ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )。血清铁蛋白是一种主要的铁储存蛋白，是广泛使用的全身铁储存标记物，具有纳米大小的水合氧化铁核心和笼状蛋白质外壳，含有 20% 的铁。最近越来越多的研究发现，血清铁蛋白浓度较高也与妊娠期代谢紊乱有关，如妊娠期糖尿病 (GDM)、血清脂类异常、胰岛素抵抗 (IR)，胰岛素抵抗通过稳态模型评估-胰岛素抵抗 (HOMA-IR)、稳态模型评估-胰岛素分泌 (HOMA-IS) 和稳态模型评估-b 细胞功能 (HOMA-b) 等指标计算 (6)(7)(8)(9)。相反，还有其他相互矛盾的研究表明，补铁不会增加 GDM 的风险，但就妊娠结局而言对母亲和胎儿大有裨益 (10)(11)。考虑到研究的缺乏且结果相互矛盾，为了评估中国妊娠人群血清铁蛋白与代谢紊乱之间的关系，我们利用上海市第一人民医院孕妇的流行病学数据，探讨血清铁蛋白水平与妊娠期糖尿病、血脂异常、胰岛素抵抗等代谢紊乱患病率之间的关联。
陆军人工智能和专家计算机系统的发展
13.摘要（最多 100 个字）本研究分析了美国陆军人工智能和专家计算机系统的发展，以及陆军在这些技术的未来发展中可能发挥的作用。本研究调查了陆军对这些计算机系统的开发和使用情况。它评估了陆军是否应该在这些系统的开发中发挥领导者或角色。陆军在这些技术上的领导或跟随决定将对未来规模较小、资源较少的部队的有限资源产生重大影响。鉴于财政资源和人员减少的趋势，本研究将研究这些问题。对民用部门对这些系统的开发和使用情况进行了评估，以确定陆军通过使用这些系统获得的收益。这些系统对陆军各种要求的适应性进行了评估，并评估了系统的近期和远期成本
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
