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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。
用悬浮的铁磁体检测到超薄的暗物质检测
1明尼阿波利斯大学，明尼苏达州明尼苏达州55455，美国2约翰内斯塔省大学25128 Mainz，德国55128 3 Helmholtz-institute，GSI Helmholtzentrum fur Schwerionenforschung intericiaia for Intriciai， ，加利福尼亚州伯克利，94720-7300，美国5加利福尼亚州立大学 - 加利福尼亚州海沃德市东湾94542东湾，美国6，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿大学02215，美国波士顿大学02215，美国7 7号电气和计算机工程系马萨诸塞州02215，美国9号物理与天文学学院，南安普敦大学，南安普敦SO117 1BJ，英国10 istituto di fotonica e nanotecnologiei ifn - CNR，CNR，CNR，38123 POVO，38123 POVO，TRENTO，TRENTO，TRENTO，ITALY 11 FONDALYE BRUNOO KESSLO（ITAZIONE BROUNO）123 3812222381238128812881288112388112881128811 pEROSE＆3812888812。 A*Star量子创新中心（Q.INC），材料研究与工程研究所（IMRE），
检替滨在恶性脑膜瘤细胞中的功效
脑膜瘤对手术或辐照的脑膜瘤的客观化学治疗选择在很大程度上是未知的。Human端粒酶逆转录酶（HTERT）启动子甲基化具有随后的TERT表达和端粒酶活性，在大多数高级脑膜瘤中都发现了肿瘤发生的关键特征。因此，作者研究了脱甲基化剂去甲甲他蛋白（5-Aza-2-脱氧胞苷）对脑膜瘤细胞中存活和DNA甲基化的影响。方法在两种良性（HBL-52和Ben-Men 1）和一种恶性（Iomm-Lee）脑膜瘤细胞系中，研究了在与Decitabine与Decitabine孵育之前和孵育后，研究了在与Decitabine孵育之前和孵育培养之前研究的。与DNA甲基化分析一起探索了解替滨对DNA甲基化的整体作用。在Iomm-Lee和Ben-Men 1中发现了高水平的TERT表达，端粒酶活性和HTERT启动子甲基化，但在HBL-52细胞中没有发现。decitabine诱导剂量依赖性的显着降低，并在Iomm-Lee中与剂量从1至10 µm孵育后，在HBL-52或Ben-Men 1细胞中诱导了剂量依赖性降低。然而，Iomm-Lee细胞的作用与TERT表达，端粒酶活性或HTERT启动子甲基化无关。全基因组甲基化分析表明，在德替替替替替替替象敏感的Iomm-Lee中药物给药后，14个DNA区域的脱甲基化明显，但在耐替替替他的HBL-52细胞中却没有。结论决定滨在高级脑膜瘤细胞系中降低了增殖和生存能力。差异甲基化区域的11个基因的启动子区域，包括几种癌基因和肿瘤抑制基因，这些基因尚未在脑膜瘤中描述。取代滨的作用是独立的，但与不同肿瘤抑制基因和癌基因的启动子的DNA甲基化变化有关。
人工智能可以通过数字皮肤图像检测出猴痘吗？
摘要 — 迄今为止，已有 75 个国家报告了猴痘疫情，该疫情正在全球迅速蔓延。猴痘的临床特征与天花相似，而猴痘的皮肤病变和皮疹通常与其他痘相似，例如水痘和牛痘。这些相似之处使得医疗保健专业人员通过检查病变和皮疹的外观来检测猴痘具有挑战性。此外，由于在当前疫情爆发之前猴痘很罕见，医疗保健专业人员之间存在知识差距。受人工智能 (AI) 在 COVID-19 检测中取得成功的推动，科学界对使用人工智能从数字皮肤图像中检测猴痘表现出了越来越浓厚的兴趣。然而，缺乏猴痘皮肤图像数据一直是使用人工智能进行猴痘检测的瓶颈。因此，最近，我们推出了 2022 年猴痘皮肤图像数据集，这是迄今为止同类数据集中规模最大的数据集。此外，在本文中，我们利用该数据集研究了在皮肤图像上使用最先进的 AI 深度模型进行猴痘检测的可行性。我们的研究发现，深度 AI 模型在从数字皮肤图像中检测猴痘方面具有巨大潜力（准确率为 85%）。然而，要实现更强大的检测能力，需要更大的训练样本来训练这些深度模型。
检测到的物体的金属探测器信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器已用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁标记 (CMM)，它可以标出搜索区域，并为我们在其两个边缘提供精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据几个实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。