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。
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。
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
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。
(欧盟委员会); Bjorn Heidecke(德勤,德国)迈克尔·科贝茨基(Michael Kobetsky) (澳大利亚国立大学,澳大利亚)瓦齐·利戈梅卡(马拉维)路易斯·玛丽亚·门德斯(阿根廷)潘德·奥卡·库苏马瓦德尼(印度尼西亚) Mensah Otoo先生(加纳) TP Australia(TP Australia & Associates LLP,印度); El Hadramy Oubeid(毛里塔尼亚) Raffaele Petruzzi(奥地利维也纳经济大学奥地利和国际税法研究所 WU 转让定价中心);克劳迪娅·佩珀(巴西)戴维·鲁尔(德国) Jolanda Schenk(荷兰壳牌公司)鲁奇卡·夏尔马(印度) Stig Sollund(挪威独立顾问)特鲁德·斯泰因内斯·斯诺(挪威) Jose Troy Gonzalez(CPA-厄瓜多尔罗巴利诺);莫妮克·范·赫克森 (Simmons & Simmons,荷兰)马科斯·瓦拉多 (巴西热图利奥·巴尔加斯基金会);熊燕(中国)。 Carlos Perez-Gomez Serrano(毕马威,墨西哥)和 Anthony Munanda(ATAF)的早期参与也得到了认可。衷心感谢秘书处,特别是 Ilka Ritter 和 Michael Lennard 在这项工作中提供的协助。
在Web应用程序的开发中,互联网技术的快速发展带来了前所未有的机会,并增加了对用户身份验证方案的需求。在区块链技术出现之前,建立两个陌生的实体之间的信任,依靠可信赖的第三方进行身份验证。但是,这种值得信赖的第三方的失败或恶意行为可能破坏此类身份验证方案(例如,单点失败,凭证泄漏)。安全授权系统是用户身份验证方案的另一个要求,因为用户必须授权其他实体在某些情况下代表其行事。如果身份验证许可的转让不足,则可能会发生诸如未经授权转移到实体的安全风险。一些研究提出了基于区块链的分散用户身份验证解决方案,以解决这些风险并提高可用性和可审核性。,众所周知,大多数提出的计划允许用户将身份验证权限转移到其他实体中,需要在智能合约中部署和触发时大量的天然气消耗。为了解决此问题,我们提出了一种仅基于哈希功能的可转让性的身份验证方案。通过将一次性密码与Hashcash相结合,该方案可以限制可以在确保确定性的同时传输权限的次数。此外,由于它仅依赖哈希功能,我们提出的身份验证方案在智能合约中的计算复杂性和气体构成方面具有绝对的优势。此外,我们已经在Goerli测试网络上部署了智能合约,并证明了这种身份验证方案的实用性和效率。
由于维持作战和后备能力的总体背景,绝大多数舰队都保持服役状态(ERC 90、AMX 10 RC、VAB、TRM 2000、VBL、工程师作战资源、AUF1、FAMAS、PA 等)。因此,可转移材料的总量低于