我们的 LGBTQ 社区和计划也是形成公司包容性身份和确保所有律师和员工取得职业成功的核心。Kirkland Pride 亲和团体为 LGBTQ 律师和员工提供了建立持久的个人和职业关系的机会,而这些关系是我们在行业中取得成功的关键。Kirkland Pride 的指导计划有助于建立这些联系并解决 LGBTQ 律师面临的独特挑战。该计划包括有关业务发展、网络、合作途径和建立业务书等主题的专业发展课程,这些课程由导师和主题专家主持,主题由参与的学员选择。
1988 年至 1993 年间,Pat Devine(后来 Fikret Adaman 加入)、Michael Albert & Robin Hahnel 以及 Paul Cockshott & Allin Cottrell 设计了三种民主经济计划模型。这三种模型被称为协商协调、参与式经济和计算机化中央计划。它们仍然是后资本主义经济应是什么样子的讨论中心。本研究报告的目的是简短但清晰地介绍它们的主要机构及其运作。每个模型的年度计划图表和按模型划分的详细词汇表随附在报告中,以使论点更清晰。我们没有传达或提出任何对这些模型的批评,只是试图尽可能清楚地展示它们。据我们所知,这是第一份并列展示这三种模型的出版物。关键词:民主经济计划、后资本主义、协商协调、参与式经济、计算机化中央计划、帕特·迪瓦恩、菲克雷特·阿达曼、迈克尔·阿尔伯特、罗宾·汉内尔、保罗·科克肖特、阿林·科特雷尔。
量子算法被吹捧为解决一些经典难题(如量子力学模拟)的一种方法。所有量子算法的最终结果都是量子测量,通过量子测量可以提取和利用经典数据。事实上,许多现代混合经典方法本质上是具有短量子电路描述的状态的量子测量。在这里,我们比较和研究了从量子模拟中提取时间相关的单粒子概率密度的三种方法:直接 Z 测量、贝叶斯相位估计和谐波反演。我们在时间相关密度函数理论的潜在反演问题背景下测试了这些方法。我们的测试结果表明直接测量是更好的方法。我们还重点介绍了其他两种方法可能有用的领域,并报告了使用 Rigetti 的量子虚拟设备进行的测试。这项研究为量子计算的即将应用提供了一个起点。
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选择一台配备单级压缩机和带感应电机的恒速送风机的 RTU 作为技术比较的基准。研究了三种改造策略。前两种策略涉及用两级或变速压缩机替换 RTU 的单级压缩机,并为恒速风扇添加变频驱动器 (VFD)。使用多级/变级压缩机可提高压缩机的部分负荷效率,最终可节省年度能源,并在 RTU 的设计容量大于其所服务的建筑空间的最大冷却负荷的情况下削减峰值需求。研究的第三项技术是使用高转子极开关磁阻电机 (SRM) 代替恒速送风机。SRM 应用于单速、两级和变速压缩机 RTU。SRM 电机通过磁阻扭矩运行。它们的定子极由直流 (DC) 电源驱动,使用交流电时需要逆变器和主动控制。这种固有特性使其在各种运行条件下都具有高效率。与 VFD 相比,它的效率也更高,因为它的开关频率要慢得多(南加州爱迪生 [SCE] 2018)。
本研究使用卷积神经网络(CNN)在神经市场中解码消费者的偏好水平。神经营销中的分类准确性是评估消费者意图的关键因素。功能性近红外光谱(FNIRS)被用作神经成像模态来测量脑血流动力学反应。在这项研究中,设计一种称为基于CNN的FNIRS-DATA分析的特定解码结构,旨在达到高分类的准确性。与其他方法相比,自动化特征,数据集的持续培训以及所提出方法的学习效率是主要优点。实验程序需要八名健康参与者(四名女性和四名男性)来观看不同持续时间(15、30和60 s)的商业广告视频。参与者的脑血液动力学反应。为了比较偏好分类性能,CNN用于提取最常见的特征,包括均值,峰,方差,峰度和偏度。考虑三个视频持续时间,平均分类精度为15、30和60 s的视频分别为84.3、87.9和86.4%。其中,30 s视频的分类准确性为87.9%。女性和男性三个偏好的平均分类精度分别为86.2和86.3%,每组没有差异。最后,成对分类性能如下:对于女性,为86.1%(如SO-SO),87.4%(如对不喜欢的人),85.2%(SO-SO vs. vs.不喜欢)和男性85.7,85.7,88.4,88.4,85.1%。通过比较两组之间的三种不同组合的分类性能(例如与So-So,如so-so,如不喜欢和So-so vs.的不喜欢),观察到男性参与者对商业广告具有针对性的偏好,分类性能和“ live” vs.“ live” vs。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式?这对商标法意味着什么?商标法的核心在于如何购买商品和服务,而由于人工智能正在影响购买过程,因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程:(a)消费者可获得的品牌信息和(b)谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”,控制向消费者提供哪些品牌信息,并以纯粹的形式购买品牌产品,在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预,从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”,例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”,这些概念都围绕着人类的弱点。然而,人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗?它会混淆商标吗?人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买,这就是所谓的人工智能黑箱问题吗?人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响,而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下,知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而,即使人工智能应用程序不做出购买决策,它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如,亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品,它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而,人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的,但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪,并发展到现代。然而,在此期间,购买过程并非一成不变,而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化,从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化,实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如,关于人工智能应用程序的责任问题,我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导,例如谷歌法国,它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色,则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任,如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色,并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者,则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化,并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
脑机接口 (BCI) 拼写器允许严重运动障碍的患者使用他们的大脑活动进行交流,而无需肌肉活动。广泛研究的基于 P300 的 BCI 拼写器的不同视觉配置已在健康和运动障碍用户中进行了评估。但拼写器大小(以厘米为单位)仅针对健康受试者进行了评估。我们认为拼写器大小可能会限制一些头部和眼球运动受限的严重运动障碍患者。针对七名患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的患者和一名患有杜氏肌营养不良症 (DMD) 的参与者评估了三种拼写器尺寸的可用性。这是首次对严重运动障碍参与者进行拼写器尺寸可用性评估。中等拼写器的有效性(在线结果中)和效率(工作量测试中)明显更好。中等尺寸拼写器的满意度明显最高,小尺寸拼写器的满意度最低。这些结果与之前在健康受试者中描述的发现相一致。总之,在设计拼写器范例时应考虑拼写器的大小,尤其是对于运动障碍人士,因为它可能会影响他们在控制 BCI 拼写器时的表现和用户体验。
[1] L. Derafa、L. Fridman、A. Benallegue 和 A. Ouldali,“四旋翼直升机姿态跟踪问题的超扭转控制算法”,载于《可变结构系统 (VSS)》,2010 年第 11 届国际研讨会,2010 年,第 62-67 页。[在线]。可访问:http://ieeexplore.ieee.org /stamp/stamp.jsp?arnumber=5544726 [2] A. Rabhi、M. Chadli 和 C. Pegard,“四旋翼飞行器的鲁棒模糊控制稳定”,载于《先进机器人技术 (ICAR)》,2011 年第 15 届国际会议,2011 年,第471-475 页。[在线]。可访问:http://ieeexplore .ieee.org =6088629 / stamp/ stamp。JSP?ar 编号 [3] H. Khebbache、B. Sait、F. Yacef 和 Y. Soukkou,“在执行器故障情况下对四旋翼飞行器进行稳健稳定”,《国际信息技术、控制和自动化杂志》,第 2 卷,第 2 期。2,2012 年,第 1-13 页。[4] P. Johan From、J. Tommy Gravdahl、K. Ytterstad Pettersen,《车辆操纵器系统》,Verlag,伦敦:Springler,2014 年。[5] Atheer L. Salih、M. Moghavvemi、Haider A. F. Mohamed、Khalaf Sallom Gaeid,《四旋翼无人机的建模和 PID 控制器设计》,IEEE,2010 年。[6] D. Lee、H. Jin Kim 和 S. Sastry,“四旋翼直升机的反馈线性化与自适应滑模控制”,《国际控制自动化与系统杂志》,第 3 卷,第 1 期。7,页。页。419-428,2009 年。[7] O. Gherouat、D. Matouk、A. Hassam 和 F. Abdessemed,“四旋翼无人机的建模和滑模控制”,J.自动化与系统工程,卷。10,号。3,页。150-157,2016 年。[8] Abraham Villanueva、B. Castillo-Toledo 和 Eduardo Bayro-Corrochano,“四旋翼多模式飞行滑模控制系统”,2015 年国际无人机系统会议 (ICUAS),美国科罗拉多州丹佛市,2015 年 6 月。[9] 易奎、顾锋、杨丽英、何玉清、韩建达,“四旋翼吊挂系统滑模控制”,第 36 届中国控制会议论文集,中国大连,2017 年 7 月 26-28 日。[10] A. Benallegue、A. Mokhtari 和 L. Fridman, “四旋翼无人机的反馈线性化和高阶滑模观测器”,《VariableStructure Systems》,2006 年。VSS’06。国际研讨会,2006 年,第365–372。5887–[在线]。可访问:http://ieee xplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=1644545 [11] T. Madani 和 A. Benallegue,“四旋翼无人机的滑模观测器和反步控制”,美国控制会议,2007 年。ACC ’07,2007 年,第
摘要:目的。本研究旨在检验两种手持式肺量计和基于肺活量仪的系统在肺活量和派生发声商测量方面的平行形式信度。研究设计。这是一个前瞻性、重复测量设计。方法。共 20 名成年男性使用三种空气动力学仪器(Baseline 风车式肺量计、Contec SP10 数字肺量计和 Pentax Medical Phonatory 空气动力学系统 (PAS),型号 6600)进行肺活量测量。使用每种仪器的肺活量以及最大发声时间计算发声商。进行重复测量协方差分析 (ANCOVA) 以检验仪器对肺活量和发声商的主要影响,以年龄为协变量。进行皮尔逊积差相关以评估仪器之间的测量信度。结果。数字肺活量计与风车肺活量计和 PAS 相比,ANCOVA 在肺活量测量方面存在统计学显著差异。在发声商方面,任何仪器之间均未发现差异。在肺活量和发声商测量方面,这三种仪器之间存在很大的正相关性。结论。在三种仪器系统中,肺活量和派生发声商的测量具有很强的平行形式可靠性,尽管测量预