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自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
营销中的自动化和人工智能
本课程通常允许使用人工智能技术（如 ChatGPT），但与任何其他来源一样，必须始终以读者可复制的方式注明出处。此外，此类写作辅助工具可以在创作过程的不同阶段以不同的方式使用。因此，如果您使用任何这些系统来支持您的工作（作业明确允许），您将需要描述其用途和过程。请记住，当使用生成式人工智能技术作为信息来源时，您有责任评估所引用信息的质量、完整性和准确性。
莱曼，弗兰克；越野，丹尼尔； Zimmermann;迈克尔}，title = {{{tosca4qc：Tosca自动化
摘要 - 量词计算引入了一种新的计算范式，该范式有望解决无法通过经典计算机效率解决的问题。因此，量子应用程序将越来越多地集成到经典应用中。要将这些复合应用程序带入生产中，需要进行自动部署和编排技术，以避免手动易行错误和耗时的过程。对于非量化应用程序，近年来已经开发了各种部署技术。但是，量子应用程序的部署目前与非量子应用程序显着不同，因此导致了用于部署量子应用程序的不同建模程序。为了克服这些问题，我们提出了TOSCA4QC，该TOSCA4QC介绍了两种部署建模样式，该模型基于拓扑和编排规范的云应用程序（TOSCA）标准（TOSCA）标准，用于自动化量子应用的部署和编排：（i）SDK规格模型的模型，以覆盖所有技术模型，以涵盖所有技术部署详细信息（II）技术的详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）。原则。我们进一步展示了如何将现有的模型驱动开发（MDD）方法应用于将SDK-静态模型重新定为可执行的SDK特定模型。我们证明了原型实施的实际可行性，作为Tosca生态系统Opentosca的扩展以及IBMQ和量子模拟器的三个案例研究。索引术语 - Tosca，量子计算，部署自动化，建模，编排
机器人技术，自动化和计算机数值控制
Historical Overview ............................................................4 The Advent of Modern Robotics .........................................6 Evolution of Automation .....................................................7 Emergence of CNC Technology ........................................10 Technical Progress of CNC (Computer Numerical Control) .........................................................................10 Integration and Advancements ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
以人为本的航空自动化 - CORE
先进自动化系统 (FAA)：20 世纪 90 年代为美国国家空域的空中交通管制和管理而实施的硬件、软件和程序组合。“飞机”的缩写。ARINC 通信和地址报告系统。姿态指示器：陀螺仪飞机姿态显示器，也称为人工地平仪。另请参阅 EADI。自动相关监视：指定期向地面控制站自动报告飞机位置、高度和其他数据。自动航路空中交通管制，FAA 的先进 ATC 系统概念。航路和终端自动化之间的界限不再那么明确，该术语的使用正在减少；另请参阅 AAS、FAS。自动飞行服务站：一种交互式自动化设施，可向通用航空和其他飞行员提供与飞行相关的信息。另请参阅 FSS。人工智能。航空公司飞行员协会，航空公司飞行员的劳工组织。 (ALT-STAR)：飞行管理系统的高度获取模式，在此模式下，飞机被命令爬升至预选高度并保持水平。辅助动力装置，一种小型涡轮机，提供电力、压缩空气和飞机液压系统的动力源。航空法规咨询委员会，由联邦航空管理局设立，以确保用户对监管过程的意见。航空无线电公司提供
了解人工智能自动化个性化如何推动 B2B 营销的价值
2.2. 价值................................................................................................................................................ 18
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
人工智能（AI）在启动、自动化中的作用......
文章标题：人工智能 (AI) 在企业家创办、自动化和扩展业务中的作用。作者：John Ughulu 博士[1] 所属机构：13010 Morris Road[1] Orcid ids：0000-0001-7079-6030[1] 联系电子邮件：info@johnughulu.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在审议中，并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PP5ZKWJ.v1 预印本首次在线发布：2022 年 8 月 20 日 关键词：人工智能、商业、创业、销售、营销
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。