《版权法》第30-4条(法案号1970年的48年)(无目的无目的享受在作品中表达的思想或情感),在以下任何情况下,以任何方式,以任何方式利用一项作品,或者在任何其他情况下,或者在任何其他情况下都不是一个人的目的,以使某人的目的享受或让另一个人享受或使其他人享受这项工作表达的思想或观点;但是,前提是,如果该诉讼会根据工作的性质或目的或其剥削情况不合理地损害版权所有者的利益:i。如果它用于测试,以开发或投入到与作品或其他此类剥削的声音或视觉效果相关的实际使用技术; ii。如果将其用于数据分析(意味着从大量作品或大量其他此类数据中的构成语言,声音,图像或其他元素数据的提取,比较,分类或其他统计分析;在第47-5条第47-5条,第(1)段中,该数据相同,项目II II); iii。如果它在计算机数据处理过程中被利用或以其他方式不涉及人类感官所感知的作品所表达的内容(对于计算机编程的作品,则这些利用不包括在计算机上执行工作),而不是前面两个项目中所设置的。
脑膨出是脑实质通过颅底或颅顶骨性缺损突出[1]。脑膨出可能是先天性疾病(类似于神经管缺损),也可能是后天事件导致的,如感染、创伤、肿瘤和医源性原因[2,3]。据估计,每 3,000-10,000 个活产婴儿中就有 1 个是先天性脑膨出[4]。人们提出了许多脑膨出的分类系统,但最被接受的是 Matson [5] 的分类系统,该系统根据脑膨出的位置分为:基底、枕骨、凸面和闭锁。这些病变通常位于中线,从鼻部到枕部,四分之三的脑膨出发生在后部[6]。如果缺损仅占据硬脑膜和内板,而颅骨外板完整,则实质疝会发生在板内空间,称为板内脑膨出 [7]。尤其是偏离中线的顶叶脑膨出非常罕见,仅占所有脑脊髓畸形的 1% 和脑膨出的 10% [2,8]。我们在此报告
根据 1988 年 CDPA 第 29A 条,如果研究人员正在为非商业研究进行计算分析,并且“合法访问”该作品,则允许复制任何版权材料用于文本和数据挖掘 (TDM)。合法访问可能包括获得版权所有者的许可、使用许可内容或选择不受版权保护的材料。第 29A(2) 条规定,除非获得版权所有者的授权,否则如果将副本转让给任何其他人或用于计算分析以外的目的,则作品的版权将受到侵犯。这可能包括在未经版权所有者许可的情况下在 TDM 输出中发布原始材料。知识产权局在《版权例外:研究》中发布了有关 TDM 的进一步指导。
crb.gov › riaa-ex-o-104-dp PDF 作者:DJ Teece · 2006 · 被引用次数:1029 — 作者:DJ Teece · 2006 被引用次数:1029 The Economics of Industrial Innovation (U.K.: Edward Elgar ... organization scholars focused on exploring the relationship between ... as a standard.
现在判断这将如何影响人工智能还为时过早,也不清楚其对某一特定工作岗位的影响是积极的还是消极的。研究开始强调哪些工作最有可能受到影响而不是消失 (8)。例如,图像识别等分类任务可以用人工智能来完成,这将影响那些工作涉及分类任务的工作者,如放射科医生 (7)。最近有研究表明,生成式人工智能 (特别是法学硕士) 和非生成式人工智能之间的差异 [如 (7) 所述],数百万个工作岗位可能会受到法学硕士的影响。值得注意的是,这些研究强调“影响”并不意味着“取代”。对于许多工作而言,将工作流程的某些方面自动化可能会提高生产率、从事该工作的员工的工资以及雇用该工作的员工数量。
1。引言本文审查了欧盟版权所有最近发表的人工智能(AI)法案1的版权规则。2本文的目的是对AI法案与欧盟版权法之间的关系进行批判性概述,同时强调了潜在的灰色领域和盲点,以进行法律解释和未来的决策。纸张进行如下进行。在此简短介绍之后,第2节概述了生成AI的基本版权问题以及与AI ACT接口的相关版权获取规则。它提到了输入或培训阶段,模型和输出的潜在版权问题。AI ACT规则主要与培训AI模型有关,该法规主要与数字单一市场指令(CDSMD)中版权的第3和第4条中的文本和数据挖掘(TDM)例外相关联。3第3节然后简要解释了与版权法有关的AI法案的结构和核心定义。第4节是纸的核心。它详细介绍了《 AI法案与欧盟版权法》之间的界面,即:TDM参与培训AI模型的澄清(4.1); 《 AI法》(4.2)中关键版权义务的概述;制定尊重版权法的政策的义务,尤其是关于TDM选择退出的义务(4.3);此类义务的预计域外效应(4.4);透明义务(4.5); AI法案如何设想遵守此类义务(4.6);以及潜在的执法和补救措施(4.7)。第5节提供了一些结论性的评论,重点是当前政权的不足,以解决其主要关注点之一:作者和表演者的公平报酬。
摘要通常是各种物理量的预期值,例如占据某些状态的电子数量或不同电子状态之间的库仑相互作用,可以用积分来表示。相比之下,我们的方法基于差异形式,表明可以通过平均时间来获得期望值。确认我们方法的有效性,我们准备了两种情况:一个是一个非常简单的情况,没有多体相互作用,另一种是包含多体项的情况(最简单的安德森·哈密顿式)。关于简单的情况而没有包含多体项,我们可以分析地证明,占据从我们方法得出的任何状态的电子数量等同于从绿色功能方法中评估的分析。包括多体项时,我们的结果显示了与绿色功能方法得出的分析方法的良好数值一致。通过两种情况,基于我们方法的预期值计算被认为是有效的。