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工会技术，回收商，回收过程，回收计划和
重要：根据委员会在2022年12月31日之前收到的注册数据制定此草案清单。它已在成员国主管当局的协助下得到了验证。委员会服务知道本列表可能仍然没有错误。回收者指出，邀请数据不正确的数据毫不拖延地与委员会服务联系以纠正此类错误。请使用此页面顶部的电子邮件地址，在主题[DR05]和行号中提及以防止延迟。委员会服务可能需要进行重新分配。请注意，RIN和/或RON的RIN或分配可能会因这种通知而发生变化。
利用人工智能解决大量数据带来的护理预防问题
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供应链管理供应链管理
2。㇐般有制度的公司都会有所谓的合格供货商名单（AVL，可用供应商列表）。要能够被纳入合格供（如工程验证，品保制度审查，价格，交期..）所谓合约（合同），是在承认㇐家供货商时会签订合约，主要内容可能就是牵涉到价格/质量良率/交期/运送/赔偿/及付款条件等事项。而采购单位所开的/及付款条件等事项。而采购单位所开的
生成式人工智能可能牵涉商标的 4 种方式
随着生成式人工智能的使用不断增长，围绕人工智能和知识产权侵权的问题也日益增多。许多文章都考虑了人工智能这些新兴用途带来的版权侵权风险。但商标侵权风险呢？本文探讨了商标可能与人工智能有关的四种方式，并针对每种方式考虑了这个问题。1.人工智能训练材料中的商标 从高层次上讲，生成式人工智能模型是在大量现有材料上进行训练的，在这些材料内部和跨材料中学习模式，然后人工智能使用这些模式生成输出。在版权背景下，关于使用版权作品作为培训材料的讨论很多，包括这种使用是否符合非侵权合理使用条件。例如，一个问题是，内部使用受版权保护的材料来训练人工智能是否本身就构成侵犯版权，而这种侵犯版权的行为可以通过考虑法定的合理使用因素而得到免责——即使用的目的和性质、使用的数量和实质性、受版权保护作品的性质以及对市场的影响。相反，在商标方面，正如 J. Thomas McCarthy 在《McCarthy 论商标与不正当竞争》中所解释的那样，商标侵权的检验标准是是否存在混淆的可能性——即，在相当多或相当多的相关消费者中，存在混淆的可能性，而不仅仅是混淆的可能性。[1] 因此，商标侵权分析专注于纯粹的内部使用来训练人工智能，自然不同于版权分析。这是因为，使用商标来训练人工智能可能不会引起消费者混淆，因为这种使用仅在内部发生，因此没有面向消费者的商标使用，消费者不会对此感到困惑。[2]
批准的纺织品印刷商列表（截至 2022 年 8 月 9 日）
已获批准的纺织品印花商名单（截至 2024 年 12 月 2 日）适用于所有进口迷彩印花的纤维素基材及其混合物、聚酰胺和聚酯织物
营商便利度 2.0：加速印度转型@100
2022-23 年联邦预算预示着印度将进入所谓的“Amrit Kaal”计划的愿望，即为实现“印度 100 周年”而进行的为期 25 年的准备。这一包罗万象的愿景旨在实现包容性增长和全民福利；为此，印度将重点关注关键推动因素，例如技术驱动的发展、彻底的能源转型和气候行动、无缝多式联运和物流连通性，以及基于健全的公私伙伴关系的基础设施建设和更新。最近宣布的旗舰计划，如 PM Gati Shakti 国家总体规划、拟议的《营商环境便利度 2.0 版》（EoDB 2.0）、以中小微企业为重点的计划，均旨在升级基础设施、支持商业和工业，并改善所有人的生活。
NVIDIA DGX-2支持的AI集成业务
© 2019 NVIDIA Corporation。保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、NVIDIA DGX-2 和 Jetson Nano 是 NVIDIA Corporation 在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商标或注册商标。功能、价格、供货情况和规格如有变更，恕不另行通知。
