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数字战略 | Diffily
Shane Diffily 撰写的在线数字战略简短概述到此结束。其目的是展示成功战略的关键要素。要创建您自己的数字战略，请访问 www.diffily.com/services
微电子电路第 8 版 - 牛津学习链接
********问题：P7_31 **************** ****** 主电路从这里开始************** M1 VD VG 0 0 NMOS0P18 + L=0.5u + W=12u + M=1 V2 VDD 0 1Vdc I1 VDD VD DC 200u R1 VG VD 22MEG TC=0,0 R2 0 VO 15k TC=0,0 C1 VD VO 1 TC=0,0 C2 VI VG 1 TC=0,0 V3 VI 0 AC 1 +SIN 0 10m 1k 0 0 0 ******* 主电路从这里结束********************************************** ***************** NMOS 模型从这里开始 ************************************* .model NMOS0P18 NMOS(Level=1 VTO=0.8 GAMMA=0.3 PHI=0.84 + LD=0 WD=0 UO=450 LAMBDA=0.05 TOX=4.08E-9 PB=0.9) ***************** NMOS 模型到此结束 *****************************************
微电子电路第 8 版 - 牛津学习链接
********问题：P10_22 **************** ****** 主电路从这里开始************** IBIAS VG23 0 DC 100uAdc RSIG VSIG VG1 20k TC=0,0 VS VSIG 0 AC 10m +SIN 0.58 2m 1k 0 0 0 V1 VDD 0 1.8Vdc M1 VO VG1 0 0 NMOS0P18 + L=0.4u + W=5u + M=1 M2 VO VG23 VDD VDD PMOS0P18 + L=0.4u + W=5u + M=1 M3 VG23 VG23 VDD VDD PMOS0P18 + L=0.4u + W=5u + M=1 CGS 0 VG1 17.5f CGD VO VG1 3.2f ******* 主电路从这里结束*************** ***************** PMOS 模型从这里开始 ******************************* .model PMOS0P18 PMOS(Level=1 VTO=-0.4 GAMMA=0.3 PHI=0.8 + LD=0 WD=0 UO=118 LAMBDA=0.2 TOX=4.08E-9 PB=0.9 CJ=1E-3 + CJSW=2.04E-10 MJ=0.45 MJSW=0.29 CGDO=3.43E-10 JS=4.0E-7 CGBO=3.5E-10 + CGSO=3.43E-10) ***************** PMOS 模型从这里结束 ***************************************** ***************** NMOS 模型从这里开始 ****************************** .model NMOS0P18 NMOS(Level=1 VTO=0.4 GAMMA=0.3 PHI=0.84 + LD=0 WD=0 UO=473 LAMBDA=0.2 TOX=4.08E-9 PB=0.9 CJ=1.6E-3 + CJSW=2.04E-10 MJ=0.5 MJSW=0.11 CGDO=3.67E-10 JS=8.38E-6 CGBO=3.8E-10 + CGSO=3.67E-10) ***************** NMOS 模型到此结束 *****************************************
人工智能（AI）驱动的盗版
2 阿米蒂大学北方邦阿米蒂法学院，勒克瑙校区 摘要：本研究论文探讨了人工智能 (AI) 对数字环境中盗版的影响。它研究了盗版在数字时代的增长方式，以及人工智能如何帮助保护知识产权并为盗版者提供新策略。该研究涵盖了人工智能在内容盗版中的应用，包括文本和音频的创作、深度伪造电影和假冒商品。此外，它还研究了人工智能辅助盗版技术，包括动态内容匹配、自动内容分发和抓取以及内容货币化。本文讨论了人工智能对知识产权的影响，以及版权侵权、执法挑战、质量和声誉损害、收入来源损失以及对创新的影响等问题。它继续讨论人工智能在版权执法和识别方面的进一步应用，例如内容指纹识别、自动删除请求、模式识别、内容扫描和匹配、适应性机器学习和实时监控。本研究探讨了隐私问题，包括数据收集和监控、误报、用户分析和缺乏透明度，这些问题与内容盗版中的人工智能有关。研究还讨论了合理使用和版权侵权问题，以及阻止人工智能驱动的盗版所涉及的技术和法律障碍。本研究包括人工智能驱动的推荐和流媒体服务、欺骗和深度伪造电影以及 DRM 解决方案的案例研究。对相关盗版案例法的审查到此结束。关键词：人工智能、人工智能、数字盗版、知识产权、版权、内容扫描、模式识别、自动删除请求、深度伪造视频、文本生成、音频生成、假冒产品、货币化、动态内容匹配等。21 世纪的数字环境已经发展成为一个庞大而复杂的领域，从根本上改变了我们共享、消费和保护创意信息的方式。在当今的数字时代，盗版的重要性急剧上升，给消费者、内容制作者和知识产权所有者带来了前所未有的困难。由于数字平台的广泛使用以及材料可以被非法复制和分发的简单性，盗版是一个不断变化的持续担忧。人工智能 (AI) 和盗版这一新兴领域有能力改变盗版领域。凭借其在自动化、机器学习和数据分析方面的惊人能力，人工智能 (AI) 有可能在持续打击盗版的战争中成为祸害和福音。1 它可以用于保护知识产权和执行版权，但它也可能使海盗能够制定更难识别和阻止的新策略。