XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方诉
1.文章分类和同行评审政策
1. 有效使用适合问题的现有技术 2. 现有技术的有用组合 3. 开发有用的工具 4. 开发有趣的应用程序 5. 有效实施现有技术 6. 分析人工智能系统可以有效工作的环境 7. 评估商业价值和开发成本，包括技术内容 8. 系统化人工智能系统开发和运行的专有技术 传统的论文同行评审标准要求根据定量的实验结果对新颖性、有用性和可靠性进行客观评价，但在实际的人工智能系统中通常很难提供这一点。因此，我们的同行评审政策是，如果文章包含成员可以应用于其他案例的论点，被认为对于学会授权有意义，存在无法呈现完全客观的评估结果的正当理由，并且从提议的系统中获得的行动和效果以逻辑一致的方式进行断言，那么即使是定性评估也会接受。 ③ 原创论文（概念论文） 一个学术领域一旦建立并成熟到一定程度，就需要高度完成的论文，其中包括严格的公式化和通过可靠的评估实验来验证其实用性。这虽然可以看作是学术研究发展的自然趋势，但也可以说，这与人工智能研究本身的前沿性相悖。开创了人工智能研究领域的前沿研究不能用上述成熟领域论文的标准来评判。 例如明斯基关于框架理论的论文、一般框架问题、RoboCup的提案等很多研究项目都为学术和技术的进步做出了重大贡献，但可以说在它们发表的时候，很难用成熟领域的标准来评价它们。此外，这些研究项目提出的理念或方法，或提出的课题，即使提出时验证不充分，也算是“有意义的提案”。虽然这些项目投入了大量精力，但要看到其作用还需要时间。 概念论文类别旨在鼓励纳入此类论文。我们的审查政策不太注重定量或客观评价，决定将由编辑委员会负责做出。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。
国防设施周围隔音工程的标准规范
Ⅰ 隔声施工标准方法 1 1.共同事项 1 1.1 基础 1 1.2 定义 1 1.3 适用范围 1 1.4 未指定的声学材料或隔音规格 1 1.5 文件 1 2. 2.隔音方案 1 2.1 所需隔音量 1 2.2 隔音施工方案 2 2.3 建筑固定装置的隔音量 2 2.4 金属密闭装置 3 2.5 玻璃块 3 2.6 室内吸声施工方案 3 3.通风方案 3 3.1 所需通风量和所需外部空气量 3 3.2 排气量 3 3.3 空气净化方法 3 3.4 吹出噪音 4 3.5 通风方法 4 3.6 单管通风方法 4 3.7 单独分散通风方法 5 4.空调方案 5 4.1 室内温湿度条件 5 4.2 冷热源 6 4.3 单风管空调系统 6 4.4 单独分布式空调系统 6 5.机房隔音、防震方案6
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
美国地方法院
返回对非移动方的判决。''skiba [v。IllinoisCent。R.R.Co.，884 F.3d 708，717（7th Cir。2018）]（引用Anderson诉Liberty Lobby，Inc.，477 U.S. 242，248 []（1986））。 理论“与事实记录过于离婚”并没有构成真正的事实问题。 id。 在721。 “尽管我们解释了所有事实并在非移动方的利益中做出所有合理的推论，但搬家方可能会通过表现出缺乏证据来支持该非移动方的主张来取得成功。” Tyburski诉芝加哥市，964 F.3d 590，597（7th Cir。 2020）。2018）]（引用Anderson诉Liberty Lobby，Inc.，477 U.S. 242，248 []（1986））。理论“与事实记录过于离婚”并没有构成真正的事实问题。id。在721。“尽管我们解释了所有事实并在非移动方的利益中做出所有合理的推论，但搬家方可能会通过表现出缺乏证据来支持该非移动方的主张来取得成功。”Tyburski诉芝加哥市，964 F.3d 590，597（7th Cir。2020）。
美国诉 Mark J. GRIJALVA
I.指控 III 的说明 2 中未列举的第 134 条罪行被第 117a 条取代，该条款是国会专门为涵盖不当广播或分发私密视觉图像的罪行而制定的。II.召集当局撤回了上诉人已被提审的指控和说明，然后在未经上诉人同意的情况下重新提交这些指控和说明并附加四项说明，违反了军事法庭规则 (R.C.M.)601(e)(2) 和 R.C.M.604(b)。III.上诉人及时获得上诉审查的正当程序权利受到侵犯，对他造成不利影响。IV.证据在法律上不足以支持对指控 I 的定罪。1 考虑了第四项任务后，我们立即拒绝了它。我们讨论其他任务
92-580C • SPARTON CORPORATION，诉美国
1456 (Fed. Cir. 1998)。如上所述，在权利要求解释听证会当天，联邦巡回法院在 Phillips v. AWH Corp., 415 F.3d 1303 (Fed. Cir. July 12, 2005) ( en banc ) (“ Phillips ”) 一案中发布了备受期待的全庭意见，该意见修改并澄清了解释权利要求的正确方法。全庭审理 Phillips 案源于一些人认为近年来联邦巡回法院在权利要求解释方面形成了相互冲突的方法。特别是，对于在解释权利要求术语的正确含义时如何正确使用词典和其他外部证据存在一些不确定性。最终，法院重申了其现有的大部分权利要求解释先例，但认为其之前对在权利要求解释中使用词典和论文的问题的处理“需要澄清”。菲利普斯，415 F.3d，第 1312 页。
Veritas 项目诉 Schmidt 案
上诉人 Veritas 项目和 Veritas 项目行动基金（统称“Veritas 项目”）辩称，俄勒冈州禁止未经通知录制口头对话的法规违反了第一修正案。Veritas 项目提出了实际应用和表面挑战。它争辩说，该法规是对言论表达的基于内容的限制，应受到严格审查，并且该法规由于范围过广而表面无效。由于俄勒冈州的法规不会基于观点进行歧视或限制对整个主题的讨论，因此我们认为该法规在内容上是中立的，并且经得起中级审查。由于 Veritas 项目未能证明该法规的任何违宪应用大大超过其合宪应用，因此 Veritas 项目无法证明表面无效。因此，我们驳回 Veritas 项目的要求并维持地方法院驳回申诉的命令。
Lytle 诉 Nutramax Laboratories Inc.
首先，Nutramax 质疑地方法院依赖原告专家 Jean-Pierre Dubé 博士提出的损害赔偿模型，认为损害赔偿的共同问题占主导地位。Nutramax 声称这是错误，因为提出的模型实际上并未应用于拟议的类别。我们得出的结论是，与 Nutramax 的论点相反，专家实际上没有要求将可靠的损害赔偿模型应用于拟议的类别，以证明损害赔偿在类别认证阶段容易受到共同证据的影响。相反，我们认为，只要地方法院认为该模型是可靠的，并且如果应用于拟议的类别，将能够以与拟议类别共同的方式计算损害赔偿，集体诉讼原告可以依赖可靠但尚未执行的损害赔偿模型来证明损害赔偿容易受到共同证据的影响