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创作者、版权持有者等对生成型AI的主要观点（正在审议中）
<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。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
ncat事实说明 - 在法庭程序中使用生成型AI
在特殊情况下，您可以要求法庭的许可（或离开）使用AI Gen Gen AI来准备或生成附件，附件或展览，或展示陈述，宣誓书，法定声明，角色参考或类似文件。有关更多信息，请参阅NCAT程序方向7。
无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
Wittmann Battenfeld在墨西哥2025年的Plastimagen，Wittmann Battenfeld，具有最先进的注射成型技术，位于Plastimagen
使用墨西哥KB组件提供的模具，将在大型700/5100的700/5100上，为汽车行业生产。该机器配备了Wittmann的WX143机器人，该机器人将零件卸下并将其存放在输送带上。Macropower机器的出色功能之一是其紧凑的设计，它可以帮助用户在其生产地上节省宝贵的空间。Wittmann还将通过SmartPower 120/350展示Wittmann 4.0演示单元，以展示其在集成领域的专业知识。机器带有新的Unilog B8X控制系统。来自Wittmann的Primus 116机器人，两个Tempro Plus D温度控制器，两个Gravimax搅拌机和一个底线干燥机旁边的Drymax也集成在系统中。Wittmann BattenfeldMéxico在Plastimagen的演讲的绝对亮点将是Ecopower 180/750+ DC机器。使用该系统，该公司将向其访问者展示Wittmann集团在该地区的专业知识
设计，制造和评估由旋转成型制造的小型涡轮刀片
摘要可再生能源的概念已在世界上深深地根深蒂固，吸引了越来越多的研究人员和行业专业人员投入大量资源来推动更有效的系统的开发。虽然当前的大型风力涡轮机叶片达到50 m的长度，并且通常作为单个实体制造，但本研究的重点是专门针对小型涡轮机量身定制的刀片剖面的设计和评估。使用旋转成型制造刀片，采用各种聚合物（包括热塞和热塑性）的聚合物。为增强其机械性能，将泡沫掺入聚氨酯和聚乙烯叶片中。通过机械分析来评估各种配方和泡沫来评估合适的刀片。空气动力学分析是在不同的风速和俯仰角范围内进行的。结果表明功率系数（CP）接近0.5。
用于熔融沉积成型锂离子电池 3D 打印的环保型锂对苯二甲酸酯/聚乳酸复合丝材配方
本文报道了一种环保的锂对苯二甲酸/聚乳酸 (Li 2 TP/PLA) 复合细丝的开发，该细丝通过熔融沉积成型 (FDM) 进行 3D 打印后可用作锂离子电池的负极。通过在挤出机内直接引入合成的 Li 2 TP 颗粒和 PLA 聚合物粉末，实现了 3D 可打印细丝的无溶剂配方。通过加入平均 M n ∼ 500 的聚乙二醇二甲醚 (PEGDME500) 作为增塑剂，提高了可打印性，而通过引入炭黑 (CB) 则提高了电性能。彻底讨论了热、电、形态、电化学和可打印性特性。通过利用 3D 打印切片软件功能，提出了一种创新方法来改善 3D 打印电极内的液体电解质浸渍。© 2021 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款发布（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 2162-8777/abedd4]
应用到注射成型过程
摘要：在聚合物材料的转换操作中，传输现象与结晶之间存在复杂的相互作用。尤其是熔融状态的聚合物是一种粘弹性流体，具体参数取决于温度，压力，晶体线和分子拉伸。分子拉伸是一个张量变量，其值由流量，温度和压力场的历史记录确定。在聚合物加工操作中，几种现象通过彼此相互作用同时进行。描述上面提到的每种现象的模型的组合和相互作用提供了所有相关数量的演变，因此，还描述了描述通常从壁开始的固化演变的总体模型（其中温度较低，此外，剪切的剪切较高）。这项工作介绍了在注射过程中同骨聚丙烯行为的总体模型。该模型包括球形和原纤维结晶的动力学及其对分子拉伸水平的依赖性；进行建模以预测分子拉伸和沿模制零件厚度的形态分布。模型预测令人满意地描述了过程中温度和压力的演变以及零件内部形态分布的基本方面。
注射成型空心微针的材料选择
摘要：空心微针旨在执行皮内医学物质的递送或液体提取，聚合物通过注射成型作为质量生产的成本效益材料。但是，现有研究缺乏对皮肤穿透测试的可加工性和性能的不同聚合物的比较分析。这项研究通过评估五种生物相容性热塑性材料制造的空心微对材料来解决这一差距：聚碳酸酯（PC），聚丁烯二苯甲酸酯（PBT），多酰胺酸（PLA），多酰胺12（PA12）和玻璃纤维增强型多酰胺多酰胺（PARAMANEMAMEMIMANE）（PARA）。在热塑性塑料中发现了复制保真度的显着差异，并且计算出更高的固化时间，从而导致由于填料阶段的扩展可变形性而产生了更好的复制保真度。PBT微针在脱再多造成的过程中变形，并被排除在穿透测试之外。在小猪耳朵上的穿透试验显示，由于针的变形，PA12和PLA微针的穿透性没有。para表现出一致的穿透结果，而PC表现出不一致的穿透行为，一些针的成功完全穿透了，而另一些针头变形。高机械性能对于实现一致和成功的穿透至关重要。