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电子和信息安全部（MEITY）批准了“信息安全教育和意识（ISEA）项目阶段III”的项目，以确保人力资源开发，以确保安全，可信赖和安全的网络空间。它旨在为CISO，CISO和CISOS/有抱负者的副团队创建强大的培训和认证机制，通过构思和创新活动，在信息安全的新兴/未来主义领域进行研究和教育，并通过群众建立Cyber-Aware Digital Naagriks，通过质量/未来主义领域，通过构思和创新活动，通过构想和创新活动来开发产品/解决方案。
重新定义受孕
人工智能 (AI) 能够创造出自然人无法想象的发明，至少在专利法中对构思的传统理解中是如此。这些发明可以称为“AI 发明”，即 AI 系统对构思做出贡献的发明，如果 AI 系统是一个人，则会导致该人被命名为发明人。将此类发明视为不可获得专利将破坏专利制度核心的激励机制，使社会无法充分利用 AI 系统在创新方面的巨大潜力。但将 AI 系统命名为发明人并在此基础上允许获得专利也是有问题的，因为它涉及授予计算机程序的产权。本文提出了一种不同的方法：AI 发明应可获得专利，在广义的构思视角下，发明人应归属于 AI 背后的自然人。更具体地说，构思应包括通过人与作为其思维延伸的工具之间的协作而形成的想法。这些想法的“形成”应归因于人，包括当发明背后的想法首先通过用于增强其创造力的工具表达并随后传达给他们时。以这种方式重新概念化概念将对现有法律的破坏最小，因为它不需要对《专利法》的文本进行任何更改。它将促进对人工智能的投资，以此作为补充和增强人类创造力的一种手段，并避免与允许非人类发明者相关的许多问题。本文描述的重新思考与人工智能相关的概念的提议补充了越来越多的学术和政策对人工智能与专利法交叉点的关注。一些作者认为人工智能发明 1 根本不值得获得专利保护。2
AWS 白皮书埃森哲企业 AI – 扩展机器学习和深度学习模型
摘要 ........................................................................................................................................................... 1 您的架构是否良好？................................................................................................................................ 1 简介 ......................................................................................................................................................... 2 从构思到生产的无摩擦过程 ...................................................................................................................... 2 劳动力分析用例 ............................................................................................................................. 3 智能平台方法 ............................................................................................................................. 4 AWS 上的 ML 架构 ............................................................................................................................. 5 特征工程 ............................................................................................................................................. 6
人类皮质祖细胞可以产生兴奋性和抑制性神经元
* 材料和通信请发送至 RND 和 TJN Tomasz.Nowakowski@ucsf.edu 和 Ryan.N.Delgado@gmail.com。作者贡献 RND 构思了该项目，设计并生成了 STICR 条形码库，设计和开展了实验，分析了数据并撰写了稿件。DEA 帮助设计实验、开展实验、分析数据并帮助撰写稿件。MGK 帮助设计实验、开展实验并帮助撰写稿件。WRML 进行了异种移植。RSZ 帮助构建了 STICR 库。EEC 进行了 PTPRZ1 FACS。AAB 帮助指导研究。TJN 构思了该项目，帮助设计实验，协助解释数据并帮助撰写稿件。† 共同第一作者