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对适用于海洋云的亮度的羽流分散和测量技术的综述
海面温度升高导致更频繁，强烈的珊瑚漂白事件，威胁到全球珊瑚礁的长期生存。海洋云亮（MCB）是一种建议的干预措施，可以在全球或区域应用于冷却海面温度并降低珊瑚漂白的风险和严重程度。该技术的有效性和后勤可行性取决于从海水喷雾剂在海面的海水喷雾操作中排放后，将海盐气溶胶的哪一部分纳入云中。在这里，我们回顾了有关MCB海盐气溶胶从海洋边界层内的点源分散的文献。我们将考虑因素集中在过程，机制和当前预测羽流的水平和垂直演化的能力上，从表面水平的产生到其顺风分散并混合到云高度。总的来说，我们发现自从MCB概念首次提出以来，已经有八项研究研究了MCB的这一方面，这对于向工程系统设计，海洋物流和评估MCB的整体潜在有效性至关重要。迄今为止，只有一项研究已经使用经验实验验证了气溶胶分散剂的建模，并且只有少数研究考虑了与水滴蒸发冷却相关的负浮力，以及由于凝结和沉积而导致的颗粒清除。将来研究的优先领域被确定为MCB羽流的遥远分散，以及对MCB气溶胶部分达到云基碱的估计。
从超人类主义的角度对神经权利的规范。......
15 Yuste，R.，哥伦比亚大学教授和 Gil，D.，IBM 研究主管。十年后，头上安装传感器将成为一种潮流，就像现在每个人都拥有一部智能手机一样。国家。 2022 年 1 月 5 日。作者采访。摘自：https://elpais.com/ciencia/2022-01-05/tener-un-sensor-en-la-cabeza-sera-de-rigor-en-10-anos-igual-que-ahora-todo-el-mundo-tiene-un-telefono-inteligente.html，2022 年 10 月 15 日。
KC Brighton 有限责任公司
1 根据环境质量委员会的规定，与本次环境审查相关的文件的唯一识别号码为 EAXX-019-20-000-1736780205。40 CFR 1501.5(c)(4) (2024)。
2025年1月15日，星期三克里斯·赖特（Chris Wright）
禁止至美国东部时间上午6点 - 2025年1月15日，克里斯·赖特（Chris Wright）在参议院能源与自然资源委员会2025年1月15日在参议院能源与自然资源委员会委员会，感谢您，高级董事长海因里希（Heinrich）先生和委员会成员。也感谢Hickenlooper参议员的友好言论，友谊和代表我们百年纪念国家和伟大国家的继续服务。在开始讲话之前，我想认识到我的家庭成员，他们今天加入了我。我的妻子Liz;我的女儿舒勒和她的丈夫格雷格；我6个月大的孙子Miles；和我的儿子亚瑟；和他的fin夫，艾鲁尔。在人群中也是我的母亲，盖拉，金姐妹，许多大家庭和朋友。我非常幸运的生活中最幸运的事件是我18岁那年见到我的妻子利兹。那天晚上我回家，告诉我姐姐我遇到了我要结婚的女人。真正荣幸地出席该委员会作为当选总统特朗普的能源部长提名人。我对这个职位所承担的巨大责任感到谦卑。美国有一个历史性的机会来确保我们的能源系统，在科学和技术创新方面提供领导才能，管家库存库存，并符合冷战遗产浪费的承诺。我称自己为科学怪胎，变成了科技书呆子，变成了终身能源企业家。我对能量的迷恋始于科罗拉多州丹佛的年轻时。我专门参加MIT的融合工作
MOOC关于AI协调员的基于人权的方法
曾是富布赖特（Fulbright）的研究员，塞瑞斯（Thérèse）在都柏林大学和剑桥大学学习了法律，并被录取在都柏林国王旅馆的酒吧。她的专业知识领域是人权法和实践，对健康，科学和技术以及人权法具有特别的利益。她是《人权法评论》编辑委员会的成员，也是布卢姆斯伯里/哈特书籍系列，法律与卫生的共同编辑。她坐在爱尔兰国家医疗设备研究伦理委员会，北爱尔兰的临床伦理论坛和英格兰水氟化伦理咨询小组。她还是欧盟委员会科学和新技术伦理伦理的成员。
了解生成人工智能及其与版权的关系
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词，LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示，然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词，而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色，因为模型认为它是低概率的延续，在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词，而不是输出“accomplished”：
巴普拉对版权和人工智能的公开咨询的回应
通过删除计算机生成作品的版权，市场将显然区分人类创建和AI生成的内容。人为创造的作品将保留版权保护，并保持其在许可市场中的重要价值。这可能导致对真实，人为创作的作品的需求更高，使艺术家和代表他们的机构受益。这还将阐明AI工作的法律和商业环境，使艺术家和机构能够保护和促进自己的工作，而不是与潜在的侵犯AI内容竞争。
人工智能≥新闻：中国版权法如何保护科技巨头的人工智能创新并颠覆
摘要 全球范围内，新闻业和其他机构在自动新闻生成、算法分发和内容所有权方面发生冲突。人工智能政策是建立和组织这些机构层级结构的主要机制。然而，很少有研究探讨人工智能在新闻业政策制定中的规范维度，尤其是在西方以外的国家。本案例研究考察了版权法在未经审查的中国背景下对新闻编辑室人工智能创新的影响。本研究运用新制度理论和政策网络理论，调查了中国《版权法》第三修正案、有关自动新闻版权纠纷的典型法庭案件（如腾讯诉英迅和电影诉百度）和其他支持文件。研究结果显示了中国的版权法律框架如何将作者身份和所有权分开；定义人机协作中的“原创性”和“创造力”；以及优先考虑科技公司同时破坏新闻自主权。我们认为，法律对人工智能的积极支持可能会让科技公司比那些不一定有采用人工智能战略的新闻机构更具优势。此外，它更青睐国有、资源丰富的官方媒体，而不是私营部门。这种权力动态的转变意味着私营新闻媒体可能会被边缘化，从而导致国家对媒体制作和信息流的控制更加严格。
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UK Government Copyright and AI Consultation https://www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/copyrigh t-and-artificial-intelligence Submission From OpenUK, 8 Coldbath Square, London EC1R 5 HL Contact: mailto:admin@openuk.uk Date: 25.02.2025 OpenUK OpenUK is the UK's organisation for the开放技术，开源软件，开放硬件，开放数据，开放标准和AI开放性的业务。其目的是英国领导力和开放技术方面的全球合作。它由一支小型团队组成，由数百名志愿者的贡献支持。https://openuk.uk/回答咨询问题B.4。策略选项1。Q1选项3是否满足咨询的目标？OpenUK不认为选项3满足政府咨询的目标 - 控制，访问和透明度。原因：选项3不满足政府创造的目标：
有效实施数据主体的权利
AI系统经过经常被模型记忆的数据培训（Carlini等，2021）。机器学习模型的行为就像训练数据的有损压缩机一样，这些模型基于深度学习的性能进一步归因于这种行为（Schelter，2020； Tishby＆Zaslavsky，2015年）。换句话说，机器学习模型是培训数据的压缩版本。此外，AI模型还容易受到会员推理攻击的影响，这些攻击有助于评估有关某人的数据是否在培训数据集中（Shokri等，2017）。因此，实施擦除和纠正的权利需要通过模型逆转个人数据的记忆。这涉及删除（1）用作培训输入的个人数据，以及（2）训练有素的模型中特定数据点的影响。