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World File Search System近因
工人赔偿上诉委员会
申请人的论点 申请人认为应提供新的 QME。相关事实和程序背景 申请人声称遭受工伤，并由 AME 评估。AME 确定医疗证据和申请人 1 的陈述不支持对工伤的认定。申请人不同意此结论，但未提供任何可信或其他证据来支持该立场。讨论 复议请求只能来自“最终”命令、决定或裁决。(Lab.Code,§§ 5900(a), 5902, 5903.)门槛问题包括伤害 AOE/COE、管辖权、雇佣关系的存在以及诉讼时效问题。(参见 Capital Builders Hardware, Inc. v. Workers' Comp.Appeals Bd.(Gaona) (2016) 5 Cal.App.5th 658, 662 [81 Cal.Comp.Cases 1122].)本案中的 F&A 是最终命令，需重新考虑。重新考虑请求并未指控该命令、决定或裁决是通过欺诈手段获得的。复议请愿书中没有任何内容声称证据不能证明事实认定，或 WCJ 超越了任何法定权限。申请人只是不同意 AME 并声称 AME 有偏见。但是，申请人没有提供任何证据，无论可信与否，来支持该论点。加州的基本法定要求是，要获得赔偿，伤害必须因工作而产生并在工作过程中产生（参见《劳动法》第 3600 节）。“因工作而产生”这一短语是因果要素，指的是事故的起源。也就是说，必须说工作是造成伤害的原因。对于“因工作而产生”的伤害，它必须是由于工作条件或事件而发生的。也就是说，就业和伤害必须以某种因果关系联系起来。这被称为近因，
受监管范围冒险生活方式策略（提取）情况说明书
2025 年 6 月 2 日 治理投资组合动态 我们维持股票的增持仓位，最近根据反向买入信号增持了股票。尽管市场波动性加剧，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的仓位，承认地缘政治风险正在上升。 2025 年 6 月 2 日 治理投资组合增强 我们维持股票的增持仓位，最近根据反向买入信号增持了股票。尽管市场波动性加剧，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的仓位，承认地缘政治风险正在上升。 我们仍然减持债券，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。 2025 年 6 月 2 日 受监管投资组合 中等 我们维持股票的增持，最近因反向买入信号而增持。尽管市场波动性上升，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的持仓，承认地缘政治风险上升。我们仍然减持债券，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。
受控范围平衡生活方式策略（年金）概况说明书
2025 年 6 月 2 日 受监管投资组合增强 我们维持股票的增持仓位，最近根据反向买入信号增持了股票。尽管市场波动性加剧，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的仓位，承认地缘政治风险正在上升。我们仍然减持债券，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。 2025 年 6 月 2 日 受监管投资组合增长 我们维持股票的增持仓位，最近根据反向买入信号增持了股票。尽管市场波动性加剧，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的仓位，承认地缘政治风险正在上升。我们仍然减持债券，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。 2025 年 6 月 2 日 保守型管理投资组合 我们维持股票的增持，最近因反向买入信号而增持。尽管市场波动性上升，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的持仓，承认地缘政治风险上升。我们仍保持债券的减持，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。
德国智能电网
1. 智能电网技术 2. 智能电表 3. 电动汽车和充电基础设施 4. 智能建筑和智慧城市 5. 能源存储 巴登-符腾堡州和北莱茵-威斯特法伦州在这五个领域都取得了进展，但仍有许多工作要做。随着分散可再生能源电力被更多地整合到电网中，这两个州都需要对其配电网进行数字化，以实现电网高效运行。在巴登-符腾堡州，项目强调开发具有蜂窝结构的互联区域能源系统解决方案，并注重光伏整合。在北莱茵-威斯特法伦州，电网管理项目重点关注如何确保向大型工业负荷中心灵活供应可再生能源。在这两个州，智能电表都被视为电网数字化的重要工具。然而，德国强制性智能电表推广最近因法院判决而中止，因此陷入停滞。巴登-符腾堡州和北莱茵-威斯特法伦州的电动汽车数量强劲增长，这两个州都需要进一步扩大私人和公共充电基础设施。此外，这两个州都有老旧建筑，面临着提高建筑能源效率的挑战。智能家居应用和家庭储能系统市场预计将增长。在大型储能方面，氢被视为一种有前途的解决方案，并在这两个州得到推广。无论是在北莱茵-威斯特法伦州还是巴登-符腾堡州，瑞典公司都能找到多种商机。然而，进入市场需要充分准备，耗时的官僚程序以及数据安全标准和认证要求可能是需要克服的障碍。在进入德国市场时，寻找网络、集群或计划中的战略合作伙伴已被证明很有价值。
基于人工智能的演示文稿创建器，提供定制的音频内容交付
摘要 — 在本文中，我们提出了一种架构来解决一个新问题，该问题最近因 COVID-19 大流行导致对虚拟内容交付的需求增加而更加突出。所有教育机构、工作场所、研究中心等都在尝试通过使用在线内容交付来弥合这些社交距离时期的沟通鸿沟。现在的趋势是创建演示文稿，然后使用各种虚拟会议平台进行交付。我们试图通过本文减少和消除创建和交付演示文稿所花费的时间，本文旨在使用机器学习 (ML) 算法和自然语言处理 (NLP) 模块自动从文档创建基于幻灯片的演示文稿，然后使用最先进的语音克隆模型以所需作者的声音传递内容。我们将结构化文档（例如研究论文）视为必须呈现的内容。首先使用 BERT 摘要技术对研究论文进行总结，并将其浓缩为幻灯片中的要点。 Tacotron 启发式架构具有编码器、合成器和基于生成对抗网络 (GAN) 的声码器，用于以作者的声音（或任何自定义声音）传达幻灯片内容。世界正面临一场大流行，人们不得不在生活方式上做出重大改变以适应它。现在几乎所有的学习都已转移到在线模式，工作专业人士现在都可以舒适地在家中工作。由于目前的情况，教师和专业人士已转向演示来帮助他们传递信息。在本文中，我们旨在通过自动化此过程并随后以自定义语音传递此演示文稿来减少创建演示文稿所需的大量时间，使用可以使用短音频片段克隆任何声音的内容传递机制。索引术语——语音克隆、生成对抗网络、摘要、自然语言处理、机器学习、Tacotron、Transformers。
诊断前观察及处方病史...
除了备受争议的抗淀粉样蛋白抗体疗法获批用于治疗 AD，该疗法最多只能起到中等效果[1-4]，而阿杜卡单抗最近因成本和副作用问题而停产[5]，20 多年来没有新的 AD 疗法上市。该疾病的本质复杂，具有多种病理特征，与各种生物途径和风险因素有关，包括生活方式[6]和基因变异[7]，这导致研究人员甚至质疑 AD 作为一种疾病的地位，并认为由于致病因素和最终表现不一致，它应该被视为一种综合征[8]。除了基于靶点的药物发现方法外，有关该疾病的大量数据已为生活方式的改变提供了信息[9, 10]，并推动了对再利用候选药物的搜索，其中现有的已获批准的具有大量安全数据和处方历史的疗法被假设为最初未开发的疾病的候选疗法[11, 12]。帕金森病 (PD) 等其他神经退行性疾病也已成为再利用努力的主题[13]。再利用可以采取多种形式，从出现与其他疾病共享的靶点[14]到疾病和化合物之间高含量生物学数据（如基因表达谱[15, 16]）的关联。一种更直接的方法是基于流行病学，低发病率与药物处方的关联可能为新的干预途径提供参考，正如通过分析挪威 NorPD 处方数据库发现沙丁胺醇是一种潜在的 PD 保护剂 [17] 所示。然而，由于缺乏可行的生物学机制，基于流行病学的关联并不能确定因果关系，而是通过生成假设为未来的研究提供参考。
人工智能衍生品：文学和艺术作品衍生作品权的应用
1 我在其他地方讨论了“原因”（近因而非简单原因的一种版本）如何成为确定文学或艺术作品是否有人类作者的合适概念。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》，105 I OWA L. R EV。2053（2020 年）；Daniel Gervais，《人类原因》，《知识产权与人工智能研究手册》（R. Abbott 编辑，即将于 2022 年出版）。我在这两个来源中给出了这些类型作品的多个示例。本文使用“机器”作为通用术语，可能适用于使用 AI 软件的计算机，但也可以涵盖能够移动的机器，例如在画布上绘画的机器人。2 机器学习是 AI 的主要形式。参见 Roberto Iriondo，机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) – 关键差异，T OWARDS AI（2018 年 10 月 15 日），https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-1255b182fc6（“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法，使计算机程序能够通过经验自动改进。’— ML 是我们期望实现 AI 的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集，通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话）。3 17 U.S.C.§ 106(2)。4 17 U.S.C.§ 101（强调添加）。5 一个众所周知的例子是名为 e-David 的机器，它使用复杂的视觉优化算法制作绘画，该算法“用相机拍照并根据这些照片绘制原画。” Shlomit Yanisky-Ravid，生成伦勃朗：3A 时代的人工智能、版权和问责制——类人作者已经到来——一种新模式，2017 M ICH 。S TATE L. R EV 。659, 662 (2017)；另见下文第 III.A 节。6 请参阅 Gaëtan Hadjeres 和 François Pachet，《DeepBach：巴赫合唱团一代的可操纵模型》，AR X IV 1（2016 年 12 月 3 日），https://arxiv.org/pdf/1612.01010v1.pdf
国际舞台上的崛起以及巴西最近的辩论
巴西的经济辩论最近因现代货币理论 (MMT) 的思想而动摇。在此之前，只有少数经济学家在学术领域了解和讨论 MMT。但安德烈·拉拉·雷森德 (André Lara Resende) 于 2019 年 3 月至 8 月在巴西主要商业报纸 Valor Econômico 上发表的一系列文章将这场辩论推向了学术界之外。在这组文章中，后来成为他的新书 (Resende, 2020) 的一部分，拉拉·雷森德 (Lara Resende) 提出了 MMT 的核心思想——货币作为记账单位，货币作为国家发行的债务，之所以被接受，是因为需要它来纳税——然后债务被赎回。由于货币是记账单位，而不是具有内在价值的“东西”，国家没有财政约束，只有“现实约束”。安德烈·拉拉·雷森德 (André Lara Resende) 毕业于里约热内卢天主教大学 (PUC-RJ) 经济学专业，并在麻省理工学院获得博士学位，是巴西著名的经济学家。 20 世纪 80 年代，当巴西面临极高的通胀时期时，他与一些经济学家一起提出了通货膨胀具有主要惯性成分的观点，即所谓的“惯性通胀理论” 1 ，对当时主流应对通胀的方法和政策提出了挑战。1986 年，拉拉·雷森德被任命为巴西中央银行公共债务和货币政策主任。1994 年，他成为雷亚尔计划团队成员，该计划旨在并成功对抗巴西的高通胀。基于通胀具有惯性的假设，有必要将本国货币与外国货币挂钩。1998 年，他被任命为巴西国家开发银行 (BNDES) 行长。离开 BNDES 后，拉拉·雷森德称自己为“退休经济学家”（Resende，2020 年）。但据他所说，2008 年危机后情况发生了变化，从 2013 年到 2020 年，拉拉·雷森德出版了四本书。最后一本《共识与对立：我经济不是教条》是他接受 MMT 思想的一本书。MMT 是最近才由拉拉·雷森德在巴西公开辩论中提出的，它源自一群非正统经济学家多年来所做的工作
达莱特计划：征服巴勒斯坦的总体计划
联合国安全理事会根据第 194 号决议正式承诺给予巴勒斯坦人返回以色列的权利，而该决议已连续 20 年得到安理会通过。过去 20 年，以色列和世界犹太复国主义组织 (WZO) 强调苏联犹太人的返回权，并自动将他们想移民出苏联的愿望与这一权利等同起来，这至少在一定程度上是为了掩盖和扼杀巴勒斯坦人的返回权。直到 1967 年，在以色列以外，以色列版巴勒斯坦人大逃亡的主要倡导者是英国犹太复国主义作家乔恩·金切 (Jon Kimche)，他的弟弟大卫 (David) 也参与其中。大卫当时是以色列情报部门的成员，最近因伊朗门事件而出名。我们当时对金切等人进行批评的人采取了双轨制方法。我们没有被阿拉伯撤离命令的误导所蒙蔽，而是选择研究内战关键月份（1947 年 12 月至 1948 年 5 月 15 日）当地实际发生的事情，特别是寻求那些没有英文翻译的希伯来语资料的帮助。早期成果就是我的文章《海法的沦陷》（中东论坛，1959 年 12 月）和《达莱特计划》（中东论坛，1961 年 11 月），转载如下。从那时起，关于 1948 年的文章已经发表了很多，尤其是在过去的一两年里。以色列学者（Teveth、Segev、Flapan、Shlaim、Morris）的较新著作在记录和尊重事实方面与以色列官方对 1948 年事件的持续说法相差甚远。但除了 Flapan 可能例外，即使在这些著作中，也有人不愿将巴勒斯坦人大逃亡置于犹太复国主义的框架中。例如，Morris 毫不含糊地、值得称赞地证实了阿拉伯撤离命令（尽管早已失效）的失效。但与其他人一样，他认为巴勒斯坦人大逃亡是历史真空。可以肯定的是，他提到了 1948 年之前犹太复国主义最高圈子中关于“转移”（驱逐的委婉说法）阿拉伯人口的讨论，但他认为这与 Dalet 计划没有任何联系。他认为，将 D 计划的连续军事行动联系在一起的明显的线性动态，就像立方体结构中的碎片，只是通过它们在时间维度上的共同发生而偶然地相互关联。从他的角度来看，“转移”阿拉伯人口并夺取其土地的必要性与容纳计划带入新犹太国家的数十万犹太人的必要性之间没有任何联系。莫里斯勇敢地承认撤离是出于武力或对大量犹太人的恐惧
描述性人工智能伦理：收集和理解公众意见
鉴于人工智能 (AI) 系统给社会带来的重大变化，许多学者讨论了它们的影响是否以及如何产生积极和消极影响 [21]。随着我们开始在各种道德和法律突出的环境中遇到人工智能系统，一些人已经开始探索如何调整当前的责任归属实践以适应这些新技术 [19, 33]。当今的一个批判观点是，自主和自学习的人工智能系统带来了所谓的责任缺口 [27]。这些系统的自主性挑战了人类对它们的控制 [13]，而它们的适应性导致了不可预测性。因此，如果这些系统造成任何损害，将责任追溯到特定实体可能是不可行的。将责任实践视为对代理人采取某些态度 [40]，学术研究也提出了人工智能系统是否是此类实践的适当主体的问题 [15, 29, 37] — — 例如，它们可能“有身体可踢”，但“没有灵魂可诅咒” [4]。责任差距的困境不仅限于道德领域，也延伸到法律实践 [5, 9]。当前的法律机构没有能力处理这些问题 [36]。自学习算法的性质对这些系统设计者与可能造成的损害之间的近因关系提出了挑战 [29]。如果这些系统不能补救受到伤害的人或从错误中吸取教训，那么让它们为自己的行为负责是没有意义的。因此，对人工智能系统的惩罚是一个开放且有争议的问题 [3]。我们重点关注当前解决责任差距的规范性努力的局限性。他们讨论了人工智能系统可以并且应该如何嵌入到我们的责任实践中。现有研究将责任视为一个关系概念，即一个人要让做错事的人对特定的行为或后果负责 [ 13 ]，或者代理人要对患者负责 [ 18 ]，而忽略了参与此类实践的个人的意见。目前缺乏实证研究来了解普通公众（那些可能遭受人工智能系统损害的人群）如何看待这些差距，以及如何解决这些问题。在自动驾驶汽车领域已经有一些研究 [ 8 , 25 ]，但对于人们如何为自动驾驶系统的行为分配责任、责备和惩罚，我们缺乏更广泛的理解；人工智能以多种形式和环境部署，很少有研究 [26, 39] 解决其他道德上突出的情况。近年来，人工智能的伦理问题越来越受到关注 [ 38 ]。算法部署所引发的许多问题已在学术界和工业界引起了广泛的争论。人们曾尝试了解人们如何看待人工智能系统的伦理问题，如偏见/公平性[ 23 , 35 ]和隐私[ 43 ]。然而，公众舆论尚未在更大范围内被捕捉和理解。在以下章节中，我们将捍卫公众舆论在讨论人工智能伦理时是宝贵和不可或缺的，重点关注责任差距，并提出如何