该资源是由作者使用美国司法部提供的联邦资金准备的。表达的意见或观点是作者的意见或观点,不一定反映美国司法部的官方立场或政策。
真相:Covid-19疫苗对您的生育没有影响。这个神话是基于以下事实创建的:病毒中尖峰蛋白的少数成分与胎盘蛋白质之间存在重叠。但是,重叠太短,无法合理地影响生育能力。如果病毒与生育能力有关,则covid-19将影响妊娠的结果,但尚未观察到。
本文借鉴了在反疫苗社区中流行的广播,以绘制广播用来误导观众对Covid-19的六个主题。主题是“他们”政府和药物对您撒谎的说法,声称Covid-19是删除公民自由的借口,将所有人视为专家,声称科学不能拯救我们,歪曲我们,歪曲了科学,并说“他们”正在损害观众。本文指出,类似的主题被用来误导抗疫苗信息的关注者。强调了这样的担忧,即这些主题不仅会误导已经是对大流行的人,而且可能吸引那些不是抗疫苗的人,而且正在寻求有关Covid-19的信息,并提出了一些处理错误信息的选择。科学家从理解这些主张中受益,因为我们经常负责为这种错误信息提供反驳。©2020由Elsevier Masson Sas代表Pasteur Insteur出版。
1.8 在评估定性研究结果时,需要牢记的一个关键问题是,雇主访谈中的信息往往是片面的,尤其是在雇主使用移民劳工方面。斯科特 (2013b) 认为(根据他自己在农业和食品领域的研究以及现有文献),雇主的回应往往集中在缺乏(合适的)家政工人和/或关注“好”移民工人的言论上。他指出,在雇主访谈中,围绕使用移民劳工帮助加强工作场所制度作为有意识地将权力从劳动力转移到资本的一部分的问题不太可能被提及。同样,雇主在面临削减成本的压力(例如来自食品行业的超市和护理行业的护理专员)的情况下,支付更高工资方面面临的困难问题也只是偶尔被提及。虽然这些问题最有可能出现在培训要求较短的职业中,但它们也可能适用于培训要求中等的职业。
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
员工更多地与代理客户互动的转变预计将是自动化管理任务的几个可能影响之一。个性化的客户体验是私营部门的常态,人们对优质服务的期望也随之上升。政府在这一领域大部分都落后了。一些机构已经开始做出回应。例如,美国国际开发署 (USAID) 正在与哥伦比亚国际热带农业中心等组织合作,帮助农民预测降雨、干旱和其他天气状况,以及何时种植什么,何时收获。更准确的天气预报有助于做出这些决定。人工智能使 USAID 和其他机构能够以个性化的方式接触更多的人,并提供面向个体农民或家庭的服务。
使用 PESTLE(政治、经济、社会、技术、法律和环境)对战略进行压力测试,以验证目的、目标和结果,使用 SWOT(优势、劣势、机会、威胁)支持 PESTLE,并进一步测试内部推动因素和 TOWS(威胁/机会、劣势/优势)以改进战略并确定实现结果和目标的战略选择。通过情景测试完善战略地图。
摘要 人机交互中的一个主要问题是任务应该在人与自动化之间交换还是共享。本文展示了作者在过去 10 年中通过课堂辩论对这两种人机交互形式进行的反思,重点关注自动驾驶领域。与讲座一样,我们首先从历史角度调查自动化的六个陷阱开始:(1)丧失情境和模式意识,(2)技能退化,(3)不平衡的心理负荷,(4)行为适应,(5)误用和(6)废用。接下来,其中一位作者解释了为什么他认为触觉共享控制可以弥补这些缺陷。接下来,另一位作者反驳了这些论点,认为交换控制是改善道路安全的最有希望的方法。本文以一个共同点结束,解释共享和交换控制分别在中等和低环境复杂性下表现更好。