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印度尼西亚版权法
在这个技术先进的时代，人工智能系统在生产中的应用是意料之中的事。然而，人们深切担心人工智能技术会失控。有了先进的技术，这些系统开始在没有人为干预的情况下产生惊人的发明只是时间问题。这引发了有关知识产权的问题，因为它不仅扰乱了版权的概念，而且还引发了与版权法的相关性相关的问题，然而，版权法被认为在应对人工智能的发展方面滞后了。通过概念方法，使用规范、教义法律研究方法和比较研究，以及使用定性分析技术，本文认为需要概念化和重新定义与版权相关的法规和法律框架，并提供社会和法律工具来控制人工智能系统的功能和结果。本文建议，政府应该意识到迫切需要为程序员和人工智能所有者提供激励措施，以刺激未来对人工智能的发展和投资。为了适应人工智能创作的作品，政府需要重新设计《印度尼西亚版权法》，以适应版权问题、道德和经济权利以及人工智能创作作品的保护期；并考虑采用雇佣作品的概念。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
标题：可以接受互联网，技术和网络资源的使用
用户不希望在他们创建，存储，发送，删除，接收，接收或显示的任何内容，应用程序，应用程序，系统，计算机或网络资源（包括个人文件或任何使用该地区的Internet，计算机或网络资源），包括存储的文件和电子邮件，包括个人文件或任何使用。该地区保留监视，跟踪和日志网络访问和使用的权利；监视区用户的文件服务器空间利用；或拒绝防止未经授权，不适当或非法活动的访问权限，并可能撤销访问权限和/或执行适当的纪律处分。该地区应与互联网服务提供商（ISP），本地，州和联邦官员合法地合作，以涉及与滥用该地区的互联网和技术资源有关的调查。[6] [7] [8]
安全能源 – 2022 年 3 月 7 日 2022 年降水管理...
SECURE 相信，通过包容性，我们可以发展可持续的就业和崇尚多样性的文化。SECURE 承认原住民社区的权利和利益，我们了解在可能的情况下利用当地和原住民企业的重要性。我们相信原住民群体支持建立和加强原住民社区与行业之间的有效业务关系、个人发展和共同繁荣。这些责任由 SECURE 的员工和供应商共同承担，表明我们致力于成为尊重和负责任的企业邻居。SECURE 与加拿大各地的原住民群体建立了牢固的关系；我们众多的合作伙伴关系和工作关系表明了我们对原住民联盟的承诺。作为我们对这一价值观承诺的一部分，我们是加拿大原住民商业理事会和原住民关系圈的骄傲成员。
企业供应链对碳税的适应
本文研究了企业如何根据气候政策的变化调整清洁和肮脏投入的采购。我们使用来自欧盟排放交易体系 (EU ETS) 和碳边境调整机制 (CBAM) 的信息，根据产品是否受到国内或边境碳税的影响，对清洁和肮脏产品进行新的分类。然后，我们将该数据集与 2000 年至 2019 年法国企业的产品级进口数据相结合，并估计企业从非欧盟国家进口肮脏投入的倾向在 2010 年代有所增加，反映了碳泄漏。然后使用异质企业模型来量化在实施碳税和碳关税的情况下企业清洁和肮脏投入采购变化的影响。模拟的 ETS 碳税情景能够匹配数据中观察到的泄漏，并导致价格水平上升和排放量适度下降。进一步包括 CBAM 碳关税的情景以价格进一步上涨为代价逆转了碳泄漏。总体而言，家庭福利下降是因为碳政策带来的高成本超过了减少排放带来的好处。 JEL 分类：F14、F18、F64、H23、Q56 关键词：企业采购、供应链适应、碳税、碳关税、碳泄漏 ________________ Di Giovanni：纽约联邦储备银行，CEPR（电子邮件：juliandigiovanni@gmail.com）。 Coster：南加州大学（电子邮件：pcoster@usc.edu）。 Mejean：巴黎政治学院，CEPR（电子邮件：isabelle.mejean@sciencespo.fr）。 作者感谢巴黎政治学院、纽约联邦储备银行、杜克大学、慕尼黑大学、南加州大学、玛丽女王学院和欧洲工商管理学院的参与者提供的宝贵意见。 他们还感谢 Sotiros Georgousis 和 Neel Lahiri 提供的出色研究协助。 Mejean 非常感谢法国国家研究机构 (ANR) 监督的公共资助，该资助是“Investissements d'Avenir”计划的一部分（Idex 资助协议编号 ANR-11-IDEX-0003-02/Labex ECODEC 编号 ANR-11-LABEX-0047 和 Equipex 参考：ANR-10-EQPX-17 - Centre d'accès sécurisé aux données - CASD）。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求意见。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
社会对高级人工智能的适应
现有的管理高级人工智能系统风险的策略通常侧重于影响开发哪些人工智能系统以及它们如何传播。然而，随着高级人工智能开发者数量的增长，这种方法变得越来越不可行，并且会阻碍有益的用例和有害的用例。作为回应，我们敦促采取一种补充方法：提高社会对高级人工智能的适应性，即减少给定人工智能能力在给定水平的传播所带来的预期负面影响。我们引入了一个概念框架，该框架有助于识别避免、防御和补救人工智能系统潜在有害用途的自适应干预措施，并以选举操纵、网络恐怖主义和人工智能决策者失去控制权为例进行了说明。我们讨论了社会可以实施的适应人工智能的三步循环。提高社会实施这一循环的能力可以增强其对高级人工智能的抵御能力。我们最后向政府、行业和第三方提出了具体的建议。
蓝色的光明面：抑郁作为分析复杂问题的适应性。
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省，这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法，但是它需要缓慢，持续的处理，因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的，对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据，例如基因，神经递质及其受体，神经生理学，神经解剖学，神经术，药理学，药理学，认知，行为和治疗功效。此外，该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释，这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念，并且对治疗有影响。