XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System李方伟
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Patrick BROSSE 高级专家：API 和数据模型治理 (Amadeus R&D) 副主席：IATA 数据模型变更管理。工作组 雅典，希腊 - 2019 年 6 月 26 日
1.文章分类和同行评审政策
● 本论文基于A等人[A 20a]的研究成果投稿。 ● 本文是在A等人的研究成果[A 20a]的基础上进行了修改，并增加了实验。 ● 本文总结了A等人的两项研究成果[A 20a, A 20b]。 请注意，即使某篇论文在本学会看来不构成重复提交，但在其他学术学会看来也可能被视为重复提交。 2.6 作者所有积极参与论文写作过程（包括研究计划的构思和规划、实验的执行和讨论）并对所提交论文的内容负责的个人都必须列在作者名单中。所有相关人员应就作者名单及其列出顺序达成一致。一般来说，论文提交给学会后，作者名单就不能更改。然而，如果必须添加新作者来处理查询，则不适用。 3.稿件格式及写作风格请按照以下规定撰写论文稿件。如有任何疑问，请通过电子邮件（editor@ai-gakkai.or.jp）联系协会秘书处。 3.1 样式文件的使用 请使用期刊的样式文件撰写论文稿。您可从以下协会网站获取样式文件。 “期刊样式文件”https://www.ai-gakkai.or.jp/published_books/transactions_of_jsai/toukou/ 一般而言，稿件应使用 LaTeX 系统准备。如果您使用期刊样式文件创建它，则可以使用将在期刊中发布的打印图像来创建它。 LaTeX系统采用日文版pLaTeX作为标准。作者有责任调整由于 LaTeX 系统差异而导致的打印图像的差异。如果您无法使用 LaTeX 系统，也可以使用 Microsoft Word 格式的样式文件。 3.2 稿件结构 请按照样式文件和下图所示的结构撰写稿件。 标题 请按照样式文件在稿件第一页开头写上以下内容。
行政通讯2020年7月4日各地区防务局总务科科长...
关于2022年度适用于政府大楼修缮工程的市场单价，为减少“2022年3月起适用的公共工程设计劳务单价”中的特例措施及加班时间，考虑到必要费用已反映在单价中，《政府维修工程适用市场单价（2022年度单价）试行（国建工字第13号，2022年3月28日）》本文件内容现已部分修订，已修改，如附件所示。
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。
运输和处理李离子电池 - 灵感的能量
IATA锂电池指导文件。为2013年法规修订的锂金属和锂离子电池的运输。日期为2012年4月10日（或随后的修订）IATA危险货物法规第54版生效于2013年1月1日生效，两者均可从www.iata.org锂离子处理标签上获得：搜索互联网上的“锂离子处理标签”。可以在空白空间中购买lables，以识别内容为锂离子，并且要添加您的电话号码。您无法重新使用我们的李离子处理标签，因为当您向后运送产品时，必须使用您的电话号码。包装：如果您重复使用我们的运输盒，则您的责任是托运人，以确保盒子100％适合其持续旅程。注意：我们的盒子仅用于一次旅行。找到载体：
韩国的李·卢达（Lee Luda）案件
摘要李·卢达（Lee Luda）的争议是一个关键时刻，它在韩国AI伦理学的全国性话语中开幕。作为旨在模拟栩栩如生的对话的对话聊天机器人，卢达因其类似人类的互动能力而迅速引起人们的关注，但由于使用私人人类对话进行培训，很快就成为了争议的中心，导致了个人细节的意外披露，并通过仇恨言论和性内容操纵产生了响应。这一事件引起了广泛的公众关注和监管审查，导致该服务中止以及随后的政府罚款。回应，ScatterLab引入了“ AI Chatbot伦理清单”，以解决AI开发中的道德问题。这项研究研究了李·卢达事件的后果，重点是ScatterLab的伦理反应以及对韩国AI伦理和性别的更广泛含义，强调了对纳入AI技术中偏见的包容性和伦理AI设计实践的需求。
MICCAI 2024 计划一览
论文 ID 标题/作者 指定会议 6 时空对比网络用于冠状动脉 CT 血管造影中冠状动脉疾病的数据高效学习 马兴华，邹明业，方欣燕，刘洋，罗恭宁，王伟，王宽泉，邱兆文，高鑫，李硕 海报 5 14 TP-DRSeg：通过显式文本提示辅助 SAM 改善糖尿病视网膜病变病变分割 李文学，熊新宇，夏鹏，鞠烈，葛宗元 海报 4 26 用于外科三联体识别的尾部增强表征学习 桂双春，王振坤 海报 1 40 MH-pFLGB：通过全局旁路模型进行医学图像分析的异构个性化联邦学习 谢璐媛，林曼青，徐晨明，栾天宇，曾志鹏，文俊Chen, Cong Li, Yuejian Fang, Qingni Shen,zhonghai Wu 海报 2 50 FM-ABS：即时基础模型驱动 3D 医学图像分割的主动无监督学习 Zhe Xu, Cheng Chen, Donghuan Lu, Jinghan Sun, Dong Wei, Yefeng Cheng, Quanzheng Li, Raymond Kai-yu Tong 海报 1 53 心脏副驾驶：使用世界模型自动引导超声心动图蒋浩军、孙振国、贾宁、李萌、孙宇、罗沙琪、宋世吉、黄高海报 2 65 拥抱海量医疗数据 周宇成、周宗伟、Alan Yuille 海报 1 67 掩蔽缺失：不完整多模态脑肿瘤分割的任意跨模态特征重建 曾志林、彭泽林、杨小康、沉伟海报 4 73 迈向直肠内超声视频中结直肠癌分割的基准：数据集和模型开发 Yun Cheng Jiang、Yiwen Hu、Zixun 张、Jun Wei、Chun-Mei Feng、Xuemei Tang、Xiang Wan、Yong Liu、Shuguang Cui、Zhen Li 海报 5 74 UinTSeg：统一婴儿脑组织分割与解剖描绘 Jiameng Liu、Feihong Liu、Kaicong Sun、Yuhang Sun、 Jiawei Huang, Caiwen Jiang, Islem Rekik, Dinggang Shen 海报 2 77 XCoOp：通过概念引导上下文优化实现计算机辅助诊断的可解释即时学习 Yequan Bie, Luyang Luo,zhixuan Chen,hao Chen 海报 5 78 DiffExplainer：通过反事实生成揭开黑盒模型 Yingying Fang, Shuang Wu, Zihao Jin, Shiyi Wang, Caiwen Xu, Simon沃尔什·光阳海报 5