人工智能独立于人类的创造性投入而运作,所创作的作品如果仅由人类创作,则有资格获得版权。这是因为人工智能创作的作品与人类创作的作品基本难以区分。人工智能创作的此类作品有很多,包括小说和新闻文章等文学作品、绘画和肖像等艺术作品以及音乐作品等。3 这些人工智能创作的类人作品的例子提出了版权法下的重要问题。人工智能创作的作品可以被视为原创吗?人工智能可以被视为作品的作者吗?根据版权法,通常,作品的作者也被视为作品的第一所有者。4 如果人工智能被视为作品的作者,那么人工智能可以被视为作品的所有者吗?或者,如果人工智能不被视为作品的作者或所有者,谁应该是作品的作者和所有者?应该是人工智能的用户、程序员还是数据供应商?本文从不同类型的人工智能的角度对该问题进行了详细分析,为现有的争论做出了贡献。本文对印度版权法下可能的解决方案提出了建议,同时批判性地分析了 1957 年《版权法》第 2(d)(vi) 条。它还从版权法依据的角度分析了人工智能程序员和用户的版权所有权问题。
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<关于AI开发相关的著作权作品的学习> 人们担心,经过多年精心创作的独特作品可能会被机器学习并轻易创作出类似的作品。 - 人工智能本身对社会来说是必要的,学习人工智能不应该被全面禁止。对于学习阶段的抄袭,需要明确日本的版权法是否真的比其他国家宽松。至少它的制度比美国更严格。海外对《AI天堂》的一些批评存在误解,有必要作出正确解释。 * 我想知道我们的版权材料是否真的正在被研究。事实上,其中一些甚至没有网上的数字数据。此外,主要的人工智能公司都在海外。 ※有些作品除非将数字数据本身发布到网上,否则无法公开。我想了解防止机器学习的技术和方法。如果在技术和服务方面也有措施确保这一点,那就令人放心了。对于受版权保护的作品,如果它们作为学习数据集出售,我们认为未经许可复制此类数据集本身是不允许的。 * 人们担心网上发布的盗版版本会受到研究。 - 商业人工智能开发者未经许可研究受版权保护的作品,且不向版权所有者支付任何补偿,这是不公平的。 - 海外也有通过集中管理运营商等综合许可的方式发放许可,并获得报酬的情况。从每家人工智能相关企业获得许可会比较困难,但有人可能会说,如果某个组织或其他实体颁发了综合许可证,就不会施加权利限制。 〇我希望可以选择退出基于人工智能的学习。 我们应该尊重版权持有者的意愿,而人工智能出现偏见也是不可避免的。我们呼吁审查当前的权利限制,使其与人工智能技术的发展相协调,同时不妨碍创作者的权利。有人说,要阻止人工智能,哪怕意味着停止科学、停止技术、停止文明。 - 看起来像是现存作者的作品,以表达对现存作者的尊重。创意世界通过这些所谓作者身份的传承而发展起来。因此,他认为学习是一件积极的事情,因为这意味着他的写作风格将会被传承下去。
3 Hervieux,S。和Wheatley,A。(2024)。建立AI扫盲框架:指导图书馆员和当前信息素养工具的观点[白皮书]。选择。https://www.choice360.org/research/white-paper-building-an-ai-literacy-framework-framework-perpspectives- from-Instruction-librarians-librarians and-corrent-current-corrent-information-enformation-information-formation-literacy-literacy-torlacy-tools/https://www.choice360.org/research/white-paper-building-an-ai-literacy-framework-framework-perpspectives- from-Instruction-librarians-librarians and-corrent-current-corrent-information-enformation-information-formation-literacy-literacy-torlacy-tools/
摘要。在现实世界中,大多数组合优化问题都是多目标的,很难同时优化它们。在文献中,某些单独的算法(ACO,GA等)可用于解决此类离散的多目标优化问题(MOOPS),尤其是旅行推销员问题(TSP)。在这里开发了一种混合算法,将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中,由于路线长度保持不变,因此不认为行进路线。在现实生活中,可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线,这些路线的条件也可能不同,例如好,粗糙,坏等。在实际,旅行成本和旅行时间并未准确定义,并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时,路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下,旅行风险也涉及。在本文中,由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP,包括来源,目的地,输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
●针对MTA合并性PRMT5抑制剂(在第1/2阶段试验中)的基因表达,蛋白质组学,shRNA敲低和广泛的重新利用数据集相关性,据报道优先针对MTAP-MTAP-浸没细胞活性。●分别具有PRMT5和MTAP的化合物靶标和预期的生物标志物是最强的命中率之一,与Prism中的复合响应相关
2018 年台风飞燕侵袭日本大阪湾,造成关西国际机场被淹,暴露出沿海机场在极端天气面前的脆弱性。1 此次事件凸显了在海平面上升和风暴加剧的情况下重新评估基础设施恢复力的迫切需要。1,2 案例事实:2018 年 9 月 4 日,台风飞燕袭击日本大阪湾,风速 130 英里/小时,风暴潮高达 11 英尺,关西国际机场完全被淹没。3 关西国际机场建在大阪湾的一个人工岛上。1 风暴潮彻底冲击了海堤,淹没了跑道,导致 8000 名乘客和工作人员被困。此外,一艘被台风吹偏的油轮摧毁了通往大陆的唯一桥梁,进一步切断了机场与大陆的联系。1 超过 8000 名乘客和机场工作人员被困近 36 个小时。不幸的是,台风导致该地区11人死亡,400多人受伤。2 国内航班在两天后部分恢复,但完全恢复需要数周时间。4 事件的流行病学方面:《日本许多主要机场接近海平面,这是一场灾难》这篇文章是一项描述性分析,而非流行病学研究。1 在考察台风飞燕对关西国际机场的影响以及气候风险对航空的影响时,没有采用结构化的研究设计或相对风险 (RR) 或优势比 (OR) 的参数模型。相反,本文讨论了案例比较,并在一个框架内引用了过去的极端天气事件和地理空间数据,强调低洼机场仍然很脆弱。虽然作者提供了气候模型预测,但他们没有对混杂因素(例如基础设施抵抗力和灾害响应)应用回归模型或统计控制。 1 文章中潜在的偏见来源源于选择偏见,因为所讨论的机场都是主要的国际枢纽机场,而分析并未考虑可能同样面临气候相关风险的小型区域机场。2 没有控制混杂变量,例如风暴防备、基础设施弹性或政府应对政策,而这些是决定机场脆弱性的主要因素。5 文章概括地表明,气候变化会给机场带来洪水风险,但遗憾的是,它没有提供评估该风险的模型证据或比较结果。 文章没有明确说明如何处理与缺失数据相关的潜在数据缺口。1 然而,鉴于这是一项新闻研究而非科学研究,机场洪水事件的历史数据少报或缺失可能会影响分析的全面性。事件管理: 公共卫生部门对台风“飞燕”的响应主要包括疏散、恢复服务并长期承担灾害损失。4 由于台风造成严重洪涝,主通道桥梁无法通行,日本政府和关西国际机场当局协调安排包租紧急渡轮和巴士疏散了8000名滞留旅客。2,4 然而,由于机场的防洪设施无法抵御这场创纪录风暴带来的洪流,防灾准备工作显得不足。交通中断以及缺乏直接的应急计划,进一步影响了当时的应对工作。
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Jager,C。A. E T al。 在轻度认知障碍中降低同型半胱氨酸B-维生素治疗的认知和临床结果:一项随机对照试验:轻度认知障碍的治疗。 国际老年精神病学杂志,第27卷。 6,第6页。 592–600,2012。Jager,C。A. E T al。在轻度认知障碍中降低同型半胱氨酸B-维生素治疗的认知和临床结果:一项随机对照试验:轻度认知障碍的治疗。国际老年精神病学杂志,第27卷。 6,第6页。 592–600,2012。
