该中心促进了与产品验证相关的体验式学习。产品验证分析中心为行业环境提供了主要行业用于产品验证和设计优化的最新技术工具。该中心包括模拟软件技术,使工程师能够使用虚拟原型验证和优化他们的设计。这些技术帮助公司提高质量、节省时间并降低与制造产品设计和测试相关的成本。这些软件(如 MSC Nastran、Patran 等)被领先的制造商用于线性和非线性有限元分析 (FEA)、流体动力学 (CFD)、高级材料建模、声学、流体结构相互作用 (FSI)、多物理场、优化、疲劳和耐久性、多体动力学、控制和制造过程模拟。
方法、推理方法、架构和应用。从一开始就了解 AI 发明针对的是这些方面中的哪一个方面非常重要。这将为面试奠定基础。例如,针对与如何修剪神经网络或如何调整奖励函数相关的 AI 发明的面试将主要关注训练过程和支持训练的任何底层架构。针对传统训练的神经网络的新用例的面试将重点关注推理过程和支持推理的任何架构。一些 AI 发明可能涉及 AI 的多个领域,应进行相应讨论。下面将提供示例面试问题作为指导面试的示例。
对于我们的音乐家来说,在深圳音乐厅的美丽星期日音乐会系列以及在校园举行的合奏音乐会和春季音乐会上演出的音乐家从来没有一个沉闷的时刻。初级混合合唱团和中级合唱团各自在2024年香港跨学校合唱节中获得了金奖。在2023年香港青年音乐和第八届国际郑国际竞赛中,古申合奏团也是如此。在香港学校的音乐节上,交响乐团和弦乐团获得了第二名,高级合唱团和高级混合合唱团在各自的类别中获得了第一名,我们的学校被评为年度最佳女孩合唱团。
几乎一半的加勒比海首席执行官报告计划将AI集成到技术平台中,并在未来3年内在很大程度上纳入业务流程和工作流程。令人鼓舞的是,将近一半(47%)回应了“适度的范围”,将AI融入其核心业务战略,使他们抓住潜在的机会并为不可避免的破坏做好准备。另外的19%添加到“大/非常大的范围”中,几乎是70%。这可能是那些首席执行官已经看到AI在当前采用中的好处的结果。同样,有22%的CEO计划将AI纳入“在很大/大范围内”的劳动力和技能策略。“在中等程度上”的响应更高(44%),表明采用了更谨慎的方法,但考虑到AI的采用率仍然合理。鉴于Genai的潜力将取决于员工知道何时以及如何在工作中使用AI工具以及了解潜在的陷阱,因此AI集成到劳动力中很重要。
IBM 感谢美国专利商标局 (“Office”) 提供机会就人工智能 (“AI”) 发明的专利相关问题发表评论。IBM 致力于确保我们的专利制度继续保持强大并激励创新。这些特征一直是并且将继续成为美国 (“U.S.”) 经济实力的关键。作为世界领先的创新者之一 (IBM 每年在研发方面投资超过 50 亿美元 1 ),我们一直倡导提高专利质量,我们相信 IBM 完全有能力理解专利制度在美国的重要作用以及如何促进平衡的专利制度,从而使专利权人、实施者和公众受益。IBM 对围绕 AI 制定的专利政策非常感兴趣。2018 年,IBM 不仅拥有最多的美国专利授权,而且在涉及 AI 发明的专利授权数量上也名列前茅 2 。IBM 在 AI 领域的值得关注的发明包括 Watson 3 ,这是 IBM 的一套企业级 AI 服务、应用程序和工具,以及 Project Debater 4 ,这是首个可以就复杂话题与人类辩论的 AI 系统。AI 将成为第四次工业革命的关键驱动力。5 普华永道预计,到 2030 年,AI 将为全球经济增加 15.7 万亿美元,并将使美国国内生产总值增长 14.5%。6 新兴的 AI 技术有望改变全球经济,并将对美国作为全球创新领导者的地位产生重大影响。该国采取的人工智能知识产权(“IP”)政策以及其他国家采取的政策将影响
欧洲专利局审查指南(2022 年) [ 英语 ] [ 德语 ] [ 法语 ] [ 特征:1、2、3] 欧洲专利局审查指南(2022 年)第 G-II 节 3.3.1 [ 英语 ] [ 德语 ] [ 法语 ] [ 特征:1] 计算机实施发明索引,其中包含与 CII 特别相关的指南章节的链接 [ 英语 ] [ 德语 ] [ 法语 ] [ 特征:1、2、3] 欧洲专利局上诉委员会判例法,第 10 版,2022 年 7 月 [ 英语 ] [ 德语 ] [ 法语 ] [ 特征:1、2、3、4] 扩大上诉委员会关于计算机程序可专利性的意见 G 3/08 [ 英语 ] [ 德语 ] [ 法语 ] [ 特征:2]
这本书得到了许多人的帮助。感谢参加牛津大学邓普顿学院两次研究研讨会的所有人。研讨会上的讨论为随后撰写以下论文提供了大量思考。与参加研讨会的从业者分享创新案例尤其有价值。特别感谢 Keith Ruddle 的帮助和热情款待。社会市场基金会的许多工作人员在项目过程中提供了帮助,但特别要感谢 Robin Harding,他是关键阶段的研究员,他的勤奋和智慧是无价的。最后,我们要感谢 EDS 的前研究员 Matthew Trimming。如果没有他的专业知识、鼓励和经济援助,这个项目就永远不会启动,这本书也永远不会问世。