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回归推断，具有AI或...
*作者按字母顺序列出。SH感谢ERC合并器Grant 864863的资金，该资金支持他和LB的时间。我们感谢Nick Bloom，Germain Gauthier，Evan Munro，David Rossell和Leif Thorsrud以及Aarhus，Bocconi，Bocconi，Bse，Bates，Bates，Columbia，Columbia，Eth Zurich，Eth Zurich，Zurich，LSE，LSE，LSE，LSE，LSE，澳大利亚储备银行，UCSD，UCSD，USC，USC，Wardich，Wardich，Wardrich，3岁文本 - 达塔（Text-As-Data）讲习班，2024年BSE夏季学院，2024年Fineml会议（USI Lugano），2024年2024年经济学夏季大会的机器学习（UCHICAGO），2024 NASM（Vanderbilt）（Vanderbilt），Esif-aiml（Cornell）（Cornell）和Esam（Monash）（Monash）con-Intortial in Internations on International and Parrence in International and Parron和2024 2024年Econdat秋季会议。我们还要感谢Kirill Safonov的出色研究帮助。
AI生成的ART的感知和评估
摘要背景：这项研究导航了人类互动的不断发展的景观，探索了新兴人工智能时代（AI）的感知的关键维度。研究信任，道德关注，工业影响信念和形象复杂性，该研究试图揭示个人如何将创造性的作者归因于AI生成的内容。方法：采用严格的定量分析，本研究调查了124个参与者样本的各种知觉方面。统计方法，包括t检验，相关分析和效果大小指标，用于仔细检查参与者对AI-I-Air图像的态度和行为，借助Likert量表和AI-AI-I-I-I-Image图像，以响应不同的感知因素。结果：研究揭开了关键见解。对基于AI的建议的信任令人惊讶地不会显着影响参与者对AI生成的图像的归因，从而揭示了信任感知的细微动态。此外，提高的道德问题显着增加了将AI生成图像归因于人类创造者的可能性。图像复杂性与AI归因显示出很大的负相关，表明认知相互作用影响了感知。讨论：这些发现突显了信任，道德考虑，行业信念和形象复杂性之间的复杂关系，以塑造AI生成的内容的归因。这项研究的含义在AI革命时代引起了共鸣，强调了对AI潜力及其与人类归因的一致性的必要性。要利用AI的变革力，理解这些动态至关重要，从而确保了AI在各个领域的和谐而优化的整合。
人工智能生成内容在内容方面的表现
3. 结果................................................................................................................................ 24
人工智能生成内容的法律问题
除了版权之外，人工智能生成的内容还会在商标和专利等领域引发知识产权问题。商标法保护与产品或服务相关的独特标志和符号，当人工智能生成的内容包含或引用现有商标时，商标法可能会面临挑战。同样，当人工智能系统开发新技术或流程并产生人工智能生成的内容时，保护发明和技术创新的专利法可能会面临新问题。这些知识产权问题需要仔细审查，以确保公平、平衡的法律框架，在促进创新的同时保护所有利益相关者的权利。
识别人工智能生成作品的技巧
确认怀疑的一个有效方法是对学生的作业内容进行测验。要求他们解释复杂的观点、论据背后的原因或他们使用的特定单词或短语的含义。如果他们无法提供令人满意的答案或对自己的作业感到困惑，这可能表明他们不是自己写的。但请注意，如果学生感到紧张，或者他们完成作业已有一段时间，不再记得具体内容，他们也可能会遇到困难。
评估 AI 生成音乐的启发式方法
- 需要大量“真实”数据 - 这些数据可能会有偏差 - 示例：统计差异箱的数量 (NDB) - 示例：MuseGAN 客观指标（下一张幻灯片） - 人类专业知识
人工智能生成的视频游戏即将到来
AI 生成的视频游戏即将问世。当视频游戏发行商的游戏被用于训练 AI 模型时，他们有哪些补救措施？如果生成的模型生成了同类型的新游戏，那么在什么情况下，新游戏的发行会侵犯原游戏所有者的权利？作者认为，版权法在与 AI 模型的训练和使用这些模型创作新作品相关的几个问题上存在不确定性。但合同法可能会为游戏发行商提供权宜之计，以保护他们的知识产权，直到版权法发展到可以解决这些新技术为止。合同补救措施可能不如版权补救措施好，因为它们更难主张，成本更高，但保留合同补救措施的过程相对简单。在本文中，作者提供了有关视频游戏所有者如何使用合同条款保护其知识产权的指导。使用游戏训练 AI 模型——从头条新闻中摘录的假设
产生的电磁场的潜在影响
目录 页码 1 执行摘要 1 2 项目术语 4 2.1 电磁场术语 4 2.2 词汇表 5 3 项目背景 6 3.1 工作计划大纲 6 4 项目合作伙伴及职责 7 5 海上风电场会议报告 7 6 可用信息汇总及文献综述 – 生物学 10 6.1 信息来源概述 10 6.2 电和/或磁敏感物种信息总摘要 10 6.3 电敏感物种综述 11 6.3.1 电场检测 11 6.4 磁敏感物种综述 15 6.4.1 磁场检测 15 7 可用信息汇总及文献综述 – 行业 19 7.1 与行业磋商 19 7.1.1 所审查的行业信息摘要 20 7.1.2 敏感性评估（电和磁敏感物种的分布） 22 7.1.3 电缆策略 25 7.2 对 EMF 理解的最新进展 26 7.2.1 EMF 建模 26 7.3 其他磁场和电场源 28 7.3.1 海底电信电缆 28 7.3.2 管道 30 7.3.3 其他电力电缆 30 7.4 推断现有海底电缆对 EM 敏感物种的影响 31 7.5 总结和信息空白 31 8 COWRIE 第一阶段海上风电场电缆策略和 EMF 建模的更新 34 8.1 英国海上风电场设计策略 34 8.1.1 简介 34 8.1.2 Econnect 报告摘要 34 8.2 对 COWRIE 第一阶段报告之后问题的答复 35 9 识别和评估 o
拓扑，批判性和动态生成的量子位...
我们考虑了在二维中的拓扑顺序的范式可解的模型，即基塔耶夫的hon-eycomb hamiltonian，并将其转变为一个仅测量的动力学，该动力学由两qubit键键操作员的随机调查组成。我们找到了一个纠缠相图，在某些方面与哈密顿问题的相似，而在其他方面则在质量上有所不同。主要测量一种类型的键时，我们发现区域法纠缠的相位，可以在系统大小的时间指数上保护两个拓扑量子（在圆环上）。这将最近提供的Floquet代码的概念泛滥，其中逻辑量子位是通过时间周期测量时间表动态生成的，它是随机设置的。当所有类型的债券以可比的频率测量时，我们发现一个临界阶段对违反该区域的键，该阶段将其与哈密顿量对应物区分开来。临界阶段具有与三方共同信息所诊断的相同拓扑Qubits相同的集合，但仅在系统大小的时间多项式中保护它们。此外，我们观察到了混合状态的动态纯化的异常行为，在后期，动态指数Z = 1 /2（一种通过测量实现的超级焊接动力学）的特征。
纠缠产生的复杂相变
纠缠是量子系统的物理特性之一，它决定了模拟量子系统的计算难度。但是，虽然特定算法（尤其是张量网络算法）的运行时间明确取决于系统中的纠缠量，但尚不清楚这种联系是否更深，而且纠缠还会导致固有的、与算法无关的复杂性。在这项工作中，我们定量地将某些量子系统中存在的纠缠与模拟这些系统的计算复杂性联系起来。此外，我们完全将纠缠和复杂性表征为系统参数的函数。具体来说，我们考虑模拟 n 个量子比特上 k 个正则图状态的单量子比特测量的任务。我们表明，随着规律性参数从 1 增加到 n − 1，在 k = 3 时，会出现从低纠缠度的简单状态到高纠缠度的困难状态的急剧转变，而在 k = n − 3 时，又会转变回简单和低纠缠度。作为一项关键的技术成果，我们证明了低规律性和高规律性之间规则图状态模拟复杂度的对偶性。