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算法公平用途的限制
在本文中，我们将历史版权原则应用于文本到图像生成的不断发展的状态，并探讨了新兴技术构造对版权的公平使用学说的含义。人工智能（“ AI”）经常接受受版权保护的作品的培训，这通常涉及在没有所有者授权的情况下进行大量复制。这种复制可能构成Fira Facie版权侵权，但现有的指导表明，公平使用应适用于大多数机器学习环境。马克·勒姆利（Mark Lemley）和布莱恩·凯西（Bryan Casey）认为，当模型的输出超越其输入的目的时，通常应在公平地使用受版权保护的材料上的训练机学习（“ ML”）模型。他们的论点在AI的领域中很引人注目。然而，当代AI生成新艺术品的能力（“生成AI”）提出了一个独特的案例，因为它明确地试图模仿该表达式版权打算保护。杰西卡·吉洛特（Jessica Gillotte）得出结论，生成的AI并非违反版权侵权，因为司法指导需要遵守宪法势在必行的命令，以在技术变革模糊版权的边界时促进新作品的创建。即使确实发生了侵权，吉洛特（Gillotte）也发现合理使用将是有效的防御，因为训练AI模型会改变原始作品，并且不太可能损害原始艺术家的市场上的受版权保护工作。我们的论文通过技术细节探索特定生成的AI用例，从而偏离了先前的奖学金。最终，我们认为公平用途的第一个因素，使用的目的及其第四个因素，即对受版权保护的工作的影响，都与在生成的AI用例中合理使用的发现。但是，即使没有发现文本对图像模型具有变革性，我们也认为，单独的市场篡夺潜力足以否定了公平的使用。
关于无人机潜在用途的最新消息...
ACCOBAMS 秘书处负责协调 ACCOBAMS 调查计划 (ASI)，以实现 ACCOBAMS 战略目标，即提高对地中海和黑海宏观区域鲸类保护状况的了解。开展海洋大型动物监测在实施方面仍然是一项昂贵且困难的工作，尤其是在大规模监测方面，因此探索使用新技术和新仪器来促进在非常不同的规模上监测鲸类变得至关重要，例如在海洋保护区 (MPA) 的层面。近几十年来，自主平台，如空中无人机 (UAV)、地面无人机 (ALV 自主实验室车辆) 和水下无人机 (滑翔机) 已经经历了重大发展，用于各种目的，特别是用于环境监测。它们代表了在不久的将来研究鲸类和海洋大型动物的一种有前途的方法，因为它们可能需要更少的现场人力，并且从长远来看是经济的。但是，仍然存在一些限制，特别是在当前的技术能力、数据处理以及与其使用相关的行政和法律方面。在 ASI 框架内，ACCOBAMS 秘书处支持了一项活动，以探索使用空中无人机实施鲸类监测的可能性。这项“在 ACCOBAMS 协议覆盖区域使用无人机监测鲸类的可行性和实验研究”由海法大学的 Morris Kahn 海洋研究站与默多克大学合作于 2019 年和 2020 年进行。这项活动编写了三份报告：
新颖的数据集及其潜在用途
人工智能 (AI) 的最新进展激发了人们对 AI 刺激经济增长潜力的兴奋，学者们认为 AI 有可能成为我们这个时代最重要的“通用技术”（Brynjolfsson & McAfee，2017 年）。然而，人们担心，AI 的进步也可能对劳动力市场、企业和行业产生重大影响，因为它会取代工人、改变职业管辖权、改变战略并影响绩效。几十年来，学者们一直在思考信息技术的快速发展是否以及如何改变竞争和战略的性质（Bennett & Hall，2020 年；Bettis & Hitt，1995 年；Tippins & Sohi，2003 年）。近年来，越来越多的研究人员开始研究人工智能如何影响企业设计、战略、组织学习和管理（例如，Balasubramanian、Xu 和 Ye，2020 年；Bughin、Kretschmer 和 van Zeebroeck，2019 年；Iansiti 和 Lakhani，2020 年；Jia、Luo 和 Fang，2020a、2020b；Khashabi 和 Kretschmer，2019 年；Raj 和 Seamans，2019 年；Wuebker、Saouma 和 McGahan，2018 年）。然而，尽管学术文献和公共媒体对人工智能对职业、企业和市场的影响非常感兴趣，但系统的证据收集却很少。缺乏证据的部分原因在于人工智能的快速发展是一种新兴现象，衡量其影响的标准尚未确定，因此也不适合发展（McElheran，2018；Raj & Seamans，2018）。
射频识别 (RFID)：其用途和库
1 Muhammad Rafiq 拥有图书馆和信息科学硕士学位，目前担任巴基斯坦费萨拉巴德国立纺织大学图书管理员（主管）。他还曾担任巴基斯坦拉合尔政府学院大学的图书管理员。他的联系方式：巴基斯坦费萨拉巴德 Sheikhupura 路国立纺织大学，邮编：37610。电子邮件：rafiqlibrarian@yahoo.com；和 rafiqlibrarian@gmail.com
奇妙的量子纠错码及其用途...
摘要 量子计算机有可能对一系列科学技术领域的悬而未决的问题做出重大贡献，包括模拟复杂的凝聚态系统，以及帮助解决量子化学中的电子结构问题。然而，为了确保量子计算是值得信赖的——即对环境噪声和错误操作具有鲁棒性——我们需要能够在错误破坏信息之前检测并纠正错误。我们特别需要一种量子纠错码——一种量子信息的冗余编码以及一种检测和纠正错误的策略。理想情况下，这种代码应该考虑到底层硬件的限制，并以最低限度的额外资源成本为代价。
工具 8 – 实际用途和应用
从下面的例子开始，用户可以介绍一些当地受众熟悉的基因改造例子。虽然这个例子谈到了正在进行的旨在开发转基因品种以应对各种农业挑战（如干旱、洪水和气候变化的影响）的研究，但它也可以用来介绍已经在使用的例子。本工具包的用户还可以重点介绍引入某种商品的特定性状，例如，Bt（苏云金芽孢杆菌）棉花是一种转基因抗虫棉花品种，可生产一种杀虫剂来对抗棉铃虫。本工具包的用户可以进一步解释 Bt 的含义以及它如何作为特定害虫的毒素发挥作用。建议在使用此示例时使用特定国家/地区的信息。
FLUBIO HL 儿科用途
FLUBIO HL 小儿用流感疫苗（裂解病毒）灭活说明书 [药品名称] 通用名称：流感疫苗（裂解病毒）灭活 英文名称：Influenza Vaccine (Split Virion), Inactivated 汉语拼音：Liugan Bingdu Liejie Yimiao [组成] 该疫苗采用世界卫生组织推荐的甲、乙型流感病毒流行株制备而成。该病毒株在鸡胚中繁殖，经孵育后，收集尿囊腔内的病毒悬浮液，经灭活、浓缩、纯化、裂解而成。该疫苗为微乳白色的液体。剂型：注射用混悬液。有效成分：当年流感病毒流行株的血凝素。疫苗0.25mL含： A/california/07/2009(H1N1)pdm09样病毒 7.5μɡ血凝素 A/hong kong/4801/2014(H3N2)样病毒 7.5μɡ血凝素 B/brisbane/60/2008样株(B/brisbane/60/2008，野生型)7.5μɡ血凝素 辅料： 氯化钠 2125μg 磷酸二氢钠 68μg 磷酸氢二钠 274μg 【适应症】 用于对疫苗中所含的A、B型流感病毒亚型所引起的流感病的主动免疫，预防所含疫苗株所引起的流感。适用于6个月至3岁的儿童。 【规格】本疫苗每人单剂为0.25毫升预充式注射器，每株含不少于7.5µg HA。【用法用量】上臂三角肌肌肉注射。6个月至35个月儿童应接种两剂，每剂0.25毫升，间隔至少2-4周。【不良反应】
探索人工智能作为通用用途......
人工智能 (AI) 通常被定义为具有深远经济和社会影响的下一代通用技术 (GPT)。我们研究了四种专利 AI 分类方法在多大程度上重现了 GPT 类特征：(1) 内在增长、(2) 普遍性和 (3) 创新互补性。通过研究 1990 年至 2019 年的美国专利，我们发现四种方法（关键词、科学引文、WIPO 和 USPTO 方法）在将所有专利的 3-17% 归类为 AI 方面有所不同。尽管基于关键词的方法识别出的 AI 专利集最小，但其内在增长和普遍性最强。WIPO 和科学方法产生的每个 GPT 特征都不太明显，而专利数量最多的 USPTO 集产生的特征最弱。这四种方法之间缺乏重叠和异质性，强调了对人工智能创新政策的评估可能对分类方法的选择很敏感。