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通用名稱與商標之間有什么需要注意的嗎 這篇文章探討了商標在注冊后因保護不力而逐漸成為通用名稱的問題，以優盤、微單、酸酸乳和解百納為例，強調了將通用名稱注冊為商標以及商標演變為通用名稱兩種情況的風險。 在我們的生活中，有很多我們現在所熟知的商標，注冊時符合法律規定，但是在注冊之后的使用過程中，由于保護不力而喪失了注冊商標應有的顯著性，逐漸成為了通用名稱。最為典型的案例就是優盤，優盤本來是朗科科技在上世紀注冊的移動存儲產品的商標名稱，后來由于公眾認知中將其看作是閃存盤的通用名稱而最終被商標評審委員裁定撤銷。相機中的微單商標，是由索尼公司申請，但現在很多人將其看成是同種類相機的通用名稱。除此以外，蒙牛公司的“酸酸乳”，以及紅酒中的“解百納”等等，都曾因商標的通用名稱問題而成為輿論的焦點，引發關注。通用名稱與商標之間兩種情況需要格外注意：首先，法律禁止將通用名稱注冊為商標。這是因為將某商品的通用名稱作為商標注冊，一方面不能實現商標用來區別商品來源的核心功能，另一方面會壟斷行業公共資源，妨礙同行業經營者的使用，不利于正常的市場競爭秩序的良性發展。同時，企業要防止注冊商標成為通用名稱。商標名稱逐漸演變為特定商品的通用名稱，說明商標的知名度已經很高。成為通用名稱不僅會使商標失去區別其他商品的意義，致使顯著性特征消失，喪失法律的保護，還會使苦心經營的品牌價值化為灰燼，前功盡棄。為了避免商標變成通用名稱，企業需要采取有效的措施來保護他們的商標。這包括確保商標在使用過程中保持顯著性，以及在發現商標被他人侵權時采取適當的法律行動。同時，政府和相關部門也應該加強對商標保護的監管，以維護公平的市場競爭秩序。 -
商標的價值是哪些 商標作為一種有價值的知識產權，其價值隨著企業的發展而不斷變化。商標的價值主要體現在其使用價值上，不同的商標針對不同的消費群體，反映消費者的不同需求。 1、商標作為一種知識產權是有價值的，商標權一經取得就受到法律的保護，法律賦予商標權獨占性，這種獨占性使得商標權可以作為一個企業的形象代言。商標的價值不是一成不變的，商標的價值是不斷變化的，隨著企業的不斷發展壯大，商標也就越來越值錢。不同的商標在不同的消費群體中享有各自的盛譽，同樣具有自已價值，這方面的價值更多的體現在使用價值上，不同的商標有各自針對的消費群體，反應的是消費者的不同需要。2、商品的聲譽決定商標的價值。當商品的聲譽達到一定的地位時，商標的獨特性就體現的更加明顯，在市場競爭的環境中，商標表示的是商品的質量，彰示的是商品的聲譽;商品的聲譽是不斷累積的，商品聲譽的頂峰則是一種文化。3、企業的綜合實力決定商品聲譽。商品的聲譽來自生產它的企業，因此直接影響和最終決定商標價值的是企業的綜合實力。最終承擔商品質量責任的是企業，企業也是商標價值的最終受益者。在商業世界中，商標作為一種重要的知識產權，對于企業的形象和價值有著深遠的影響。商標的價值隨著企業的發展而不斷變化，其獨特性和使用價值在不同消費群體中享有各自的盛譽。同時，商品的聲譽和企業的綜合實力是決定商標價值的關鍵因素。企業應承擔商品質量責任，并成為商標價值的最終受益者。因此，在商業運營中，企業應重視商標的保護和管理，以實現其長期的商業價值和成功。 -
人工智能和物聯網如何支持可持續和以人為本的建筑 在排放法規、租戶需求和不穩定的市場之間，商業房地產業主面臨著優化建筑性能和降低運營成本的巨大壓力。 美國能源部 (DoE) 的 HVAC 要求和歐盟建筑能源性能指令 (EPBR) 規定了遵守凈零目標的嚴格期限。 商業地產團隊也感受到了來自租戶的壓力，其中三分之二的租戶要求改善舒適度相關問題，例如溫度或下班后暖通空調運行。 一些市場的辦公室空置率飆升加劇了降低成本的挑戰。幸運的是，監管機構和租戶的要求往往與業主降低運營成本的需求相吻合，這種融合代表著巨大的機遇。互聯設備和控制系統構成高效建筑的數字支柱在許多情況下，業主經營的設施較舊，基礎設施老化。 利益相關者必須對這些建筑物進行改造，以符合法規并讓租戶感到舒適、健康和快樂。 過去，關于實現可持續發展和以人為本的對話是一種權衡。 然而，如今，業主可以使用一系列技術，可以一次性解決監管、租戶和長期運營成本問題。許多業主都了解這些改進的重要性。 到 2025 年，80% 或更多的業主計劃實施技術來增強可持續性和環境控制、預測性設施管理以及數字連接和基礎設施。 連接的智能房間傳感器提供提高效率、健康和舒適度所需的數據和控制。通過將互聯的物聯網設備與機械和電氣系統（例如 HVAC）集成，操作員可以通過一個中央系統控制不同的建筑區域。 此外，整個建筑的集中操作系統還允許租戶定制從空氣到照明水平的一切，同時允許運營團隊輕松監控電力、暖通空調和自動化系統。自動化和優化的 HVAC 系統將成為建筑運營商改造的核心。 監控房間或區域占用情況的傳感器使現代 HVAC 系統能夠從恒定風量的設置轉變為需求控制通風 (DCV) 方法。 很容易看出需求控制的氣候控制將如何讓租戶滿意。 來自支持物聯網的設備的數據還可以讓您了解 HVAC 系統消耗能源的方式、地點和時間，從而實現更精確的使用。HVAC 系統的更精確的需求驅動氣流將幫助建筑物更有效地利用能源。 更高效的能源利用有助于建筑物滿足美國能源部 HVAC 標準和 EPBR 等法規的期望，這些法規提高了能源效率要求或要求建筑物業主實施自動化和控制。智能技術使建筑業主能夠更快地適應不斷變化的環境物聯網與機電系統的結合也不僅僅停留在需求控制通風上。 支持人工智能的平臺通過對暖通空調系統進行高度微調來改變范式。 建筑業主可以通過算法傳遞 HVAC 數據以及能源負載曲線、照明、溫度和其他參數，這些算法可以根據占用趨勢優化空間使用，同時滿足認證和監管要求。傳統上，當面臨新硬件安裝的困難和復雜性時，公司在人工智能方面遇到了最大的障礙。 從熟練勞動力的角度來看，這可能具有挑戰性，更不用說額外設備的成本了。 然而，隨著最新的物聯網解決方案以及隨著網絡服務的發展而發展的邊緣技術，大多數現有建筑物都可以通過邊緣技術以有限的增量投資實現人工智能。從根本上說，每個設施經理都想知道“為什么使用人工智能”以及如何有效地利用它來更好地管理他們的建筑物。人工智能能夠解決反復出現的 FM 挑戰，因為它能夠以最高的性能水平提供服務，而無需依賴高技能的技術，并不斷適應不斷變化的建筑物性質。 人工智能在實現凈零建筑的道路上發揮著巨大作用，可以幫助設施管理者簡化： 高績效——股東、租戶和員工的期望變得越來越高； 它不僅足以實現能源感知或僅通過分析進行分析，而且對系統進行持續調整以獲取最大效率的需求也在不斷增長。 熟練技術短缺——許多小型站點無力承擔現場技術，而對于大型站點來說，可能會面臨一系列壓倒性的挑戰，需要高度自動化才能發揮作用。 不斷發展的系統——變化的時鐘周期迅速增加； 建筑用途正在以更加動態的方式發生變化，系統需要人工智能來跟上這些變化。 人工智能賦予設施管理者主動性的力量。 大多數 DCV 方法使用傳感器來測量二氧化碳水平，這是房間占用率的一個指標。 當二氧化碳水平達到閾值時，暖通空調系統就會打開，但空氣需要時間才能流通，從而導致居住者在此過程中可能感到不舒服。 通過計算房間內的總人數并將該數據與其他傳感器配對，人工智能可以提供主動的 HVAC 操作，從而改善空氣質量、優化舒適度并節省能源，因為系統根據實際房間使用情況運行。由于人工智能作為一種技術的速度和實用性，它還可以突出那些難以甚至幾乎不可能注意到的領域。設施中的人工智能從對居住者的模式和外部因素（例如天氣預報）的準確反應中獲得了重要意義。人工智能可以在需要時自動加熱和冷卻空間，并且借助物聯網技術，可以適應天氣等外部因素，以確保能源使用得到優化并與居住者的舒適度保持平衡。建筑的未來是高效、可持續和以人為本的在未來十年中，人工智能、物聯網及其與暖通空調等建筑系統的集成將證明對建筑效率、舒適度和運營成本至關重要。基于傳感器的暖通空調可根據實際入住和使用趨勢實現主動、自動化和定制的建筑環境。針對使用而優化的系統有助于業主遵守要求更高效能源使用的法規和認證。更高效的建筑反過來幫助業主降低運營成本，即使在市場緊張的情況下也是如此。例如，能源之星估計，能源使用減少10%相當于凈營業收入增加1.5%。當改造建筑的員工進入工廠時，一切都無縫運行，無需任何人按動開關。燈光打開，遮陽簾縮回，HVAC系統調節溫度，同時避免浪費能源，這一切都是因為該建筑包含物聯網傳感器并利用旨在提供最佳體驗的設備。數字技術與機械系統的融合將開啟先進環境控制的新時代，從而改善租戶體驗，并使建筑物所有者的成本與居住者的需求和監管要求保持一致。隨著技術和人類的不斷融合，建筑業主可以利用物聯網和其他智能技術來創造一個居住者體驗獨特、舒適和可持續的未來。 作者：Marino 施耐德電氣數字建筑業務部的高級副總裁 -
在企業環境中使用人工智能技術 在企業環境中使用人工智能技術 人工智能(AI)與企業世界的融合帶來了變革，重塑了企業運營和決策的方式。當組織尋求利用人工智能來提高效率和競爭力時，研究與其實施相關的優勢和劣勢是至關重要的。 人工智能在企業界的優勢是什么？ 人工智能在企業領域的主要優勢之一是，其能夠簡化流程，并提高整體效率。日常任務、數據分析和決策過程的自動化，使員工能夠專注于工作中更復雜、更具創造性的方面。 數據分析與洞察 人工智能系統可以實時分析大量數據，為市場趨勢、客戶行為和運營績效提供有價值的見解。當涉及到保險承保工作臺和其他數據密集型應用時，這很有用。這種數據驅動的決策使組織能夠做出明智的選擇，并迅速適應不斷變化的商業環境。 節約成本 通過人工智能實現自動化，可以減少對體力勞動的需求，并最大限度地減少錯誤，從而顯著節省成本。對人工智能技術的初始投資，被生產力和資源優化的長期收益所抵消。 增強用戶體驗 人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助理可以通過即時響應查詢并提供個性化建議來增強客戶互動。這不僅提高了客戶滿意度，還釋放了人力資源來處理更復雜的客戶服務問題。 創新解決方案 人工智能通過支持尖端解決方案和產品的開發來促進創新。機器學習算法可以識別模式，并提出改進建議，從而推動組織內部的持續創新。 人工智能在企業界的缺點是什么? 人工智能實施的最大缺點之一是工作被取代的可能性。自動化可能會取代某些角色，導致人們對失業的擔憂，以及需要提高勞動力的技能以適應不斷變化的工作需求。 道德困境和偏見 人工智能系統的公正性取決于其所訓練的數據。如果歷史數據包含偏差，人工智能算法可能會延續，并加劇這些偏差。當人工智能做出的決策不公平地影響個人或社區時，就會出現道德考慮。 安全和隱私風險 隨著組織越來越依賴人工智能進行數據分析和決策，安全漏洞和隱私侵犯的風險也隨之增加。保護敏感信息免受網絡威脅成為一項嚴峻的挑戰，需要采取強有力的網絡安全措施。 初始實施成本和技術挑戰 實施人工智能技術對于組織來說，可能是一筆巨大的前期投資。此外，將人工智能系統與現有基礎設施集成可能會帶來技術挑戰，需要專業知識和資源。 過度依賴技術 一個潛在的陷阱是過度依賴人工智能系統，導致人類在決策中的作用減弱。組織必須在利用人工智能提高效率和保留人類監督，以進行關鍵判斷和道德考慮之間取得平衡。 成功的人工智能集成策略 為了減輕人們對工作崗位流失的擔憂，組織應該投資于培訓和技能提升計劃。這確保員工能夠適應不斷變化的工作要求，并承擔更復雜的任務，以補充人工智能功能。 確保人工智能實踐符合道德規范 為了解決道德問題，組織必須優先考慮人工智能系統的公平性、透明度和問責制。對人工智能算法的定期審核和評估，可以幫助識別和糾正偏見，促進道德決策。 優先考慮網絡安全措施 組織應優先考慮網絡安全措施，以保護敏感數據并防止未經授權的訪問。這包括實施強大的加密、定期安全審核，以及及時了解數字環境中新出現的威脅。 逐步實施和整合 為了管理初始成本和技術挑戰，組織可以選擇分階段的人工智能實施方法。從試點項目開始，并逐步擴大規模，可以在不讓組織不堪重負的情況下識別和解決技術問題。 -
為什么 Cat6a 電纜是綜合布線的最佳選擇？ 隨著高速通信的不斷發展，Cat6a已成為最具成本效益且面向未來的產品。 它不僅向后兼容 Cat6 和 Cat5e 電纜，還支持高達 10 Gbps 的數據傳輸速率和 500 MHz 的最大帶寬。 如果您正在考慮新安裝或升級現有基礎設施并購買結構化布線，cat6a 是您的最佳選擇。 它不僅是當前的首選電纜，也是面向未來的布線基礎設施的標準。 以下是選擇 Cat6a 的八個令人信服的理由。 優化網絡速度和覆蓋范圍 越來越多的網絡資源正在遷移到邊緣，對數據速度和容量的需求不斷增加。 Cat5/6 電纜在操作環境中容易受到通道損壞。 串擾、阻抗失配、外部噪聲和回聲損耗等問題可能會導致錯誤，從而降低總體吞吐量。 Cat6a 電纜旨在克服這些挑戰，支持高達 10G 的速度，最大長度達到 100 米，幾乎是 Cat6 的三倍。 類別 帶寬 1G距離 10G距離 Cat 5e 100 MHz 100m _ Cat 6 250 MHz 100m 37m Cat 6A 500 MHz 100m 100m Cat 7 600 MHz 100m 100m Cat 7A 1000 MHz 100m 100m Cat 8 2000 MHz 100m 100m 符合連接設備所需的 PoE 電源標準 企業網絡的持續集成將各種網絡設備整合到統一的網絡基礎設施中。 在此過程中，原始設備制造商 (OEM) 正在充分利用更新的以太網供電 (PoE) 標準。這些標準使所有四對電纜能夠將大功率應用的電力輸送增加一倍，例如需要更多電力的醫療設備，更新的PoE標準需要更高等級的電纜，使Cat6a成為這些要求苛刻的網絡布線解決方案的理想選擇。 Cat6a的標準化支持和廣泛應用 一般室內布線 2008年2月，ISO修訂了全球ISO/IEC 11801標準，規定使用cat6a電纜/連接器為鏈路/通道提供高達500 MHz的頻率。 以太網供電 TIA 用于以太網供電應用的 TSB-184-A 平衡雙絞線布線建議使用 6a 類布線，以更好地支持 IEEE 802.3bt 四對 PoE。 無線接入點 TIA 的 TSB-162-A 無線接入點位置電信布線指南建議在新安裝中使用 Cat6a 進行 WAP 的水平布線。 醫療設施 ANSI/TIA-1179-A 醫療機構電信基礎設施標準建議新安裝使用 Cat6a（用于主干和水平銅纜）。 支持向后兼容的RJ45用戶接口 Cat6a 電纜支持向后兼容的 RJ45 用戶接口。 RJ45是一種經過驗證的、熟悉的、向后兼容的接口，展現了標準化的強大力量，推動了以太網在全球的發展，成為廣泛應用于各種場景的通用接口。安全堅固Cat6a 電纜是當今最安全、最耐用的以太網電纜之一。 護套采用新型環保材料PVC CM制成，具有優異的耐用性、阻燃性和柔韌性。 通過福祿克跳線測試，可以獲得指定的測試報告，包括NEXT、PS NEXT、ACR-F、PS ACR-F、ACR-N、PS ACR-N和RL參數。 這確保了能夠提供穩定的高速網絡連接，保證數據傳輸的準確性和可靠性。高品質裸銅導體Cat6a 電纜利用裸銅導體來保持其質量。 它們具有強大的耐腐蝕性，可長時間使用而不會磨損，同時提供最佳性能。 裸銅導體的另一個優點是其靈活性和良好的延展性，使其非常適合用作電纜導體； 它們可以很容易地扭曲而不會斷裂。 此外，裸銅導體不像其他材料那樣發熱，從而提高了效率。 當導體不產生熱量時，在最理想的條件下，火災危險就會減少或消除。 更好的性能和投資回報率 Cat6a 的性能是 Cat6 電纜的十倍，容量是 Cat6 電纜的兩倍。 它代表著一次重大飛躍，支持 10 Gbps 傳輸（與 1 Gbps 相比），并將帶寬從 250 MHz 增加了一倍至 500 MHz。 雖然 Cat6a 電纜的成本可能比 Cat6 電纜高 10% 到 20%，但它們是面向未來的網絡電纜，一旦安裝，多年來都不需要更換。 從長遠來看，您將獲得更好的績效和投資回報。 來源：FS -
人工智能如何真正改善工業制造 雖然整個社會剛剛開始認識到人工智能(AI)在我們生活的幾乎各個方面的潛力，但它對工業維護操作可能產生的影響已經顯而易見一段時間了。徹底的安排和執行定期檢查的方法將在大多數問題造成嚴重問題之前發現它們。 人工智能改善工業制造有哪些挑戰 盡管人工智能在工業制造中有望帶來許多優勢，但也存在一些困難和挑戰：高昂的實施成本：引入人工智能技術需要巨額的投資，包括硬件、軟件、培訓和集成等方面的成本。這對一些小型或中小型企業可能是一個重要的挑戰。數據質量和可用性：人工智能的成功依賴于大量高質量的數據。然而，在實踐中，許多制造企業可能面臨數據質量低、數據分散、格式不一致等問題。解決這些問題并確保數據可用性是一個挑戰。技能短缺：使用人工智能技術需要擁有相關的技術和專業知識。許多制造企業可能面臨員工技能短缺的問題，需要培訓現有員工或招聘具備相關技能的新人才。復雜性和集成難題：引入人工智能可能涉及到系統的復雜改變，包括硬件設施、軟件系統和業務流程。整合這些變化可能是復雜的，涉及多個系統和部門之間的協調。安全和隱私問題：人工智能在工業制造中的應用可能涉及大量敏感信息，如生產數據、設計圖紙等。確保這些信息的安全性和隱私是一個重要的挑戰。文化和組織變革：引入人工智能可能需要組織文化的轉變和員工的接受度。一些員工可能對新技術持懷疑態度，需要進行有效的變革管理和溝通。標準化和互操作性：缺乏行業標準和互操作性可能導致不同系統之間難以集成，造成信息孤島。倫理和法律問題：使用人工智能可能涉及到一些倫理和法律問題，例如責任分配、透明度和算法的公正性。確保在人工智能應用中遵循倫理準則和法規是一個挑戰。維護和更新：人工智能系統需要不斷維護和更新，以適應變化的需求和技術發展。確保系統的可持續性和更新是一個挑戰。克服這些困難需要全面的戰略規劃、投資和組織文化的變革。然而，一旦克服這些挑戰，人工智能可以為工業制造帶來顯著的改善。 人工智能如何真正改善工業制造 人工智能（AI）在工業制造領域的應用有望真正改善生產效率、質量管理和整體運營。以下是一些方式，說明了人工智能如何在工業制造中發揮積極作用：智能生產計劃和排程：AI可以分析歷史生產數據、市場需求和供應鏈情況，幫助制定更智能的生產計劃和排程。這有助于最大程度地利用資源，減少生產延誤和庫存水平。預測性維護：利用機器學習算法，可以對生產設備進行實時監測，并預測設備可能發生故障的情況。通過預測性維護，制造企業可以減少不必要的停機時間，提高設備的可靠性和壽命。質量控制和檢測：利用計算機視覺和機器學習技術，可以實現對產品質量的實時監測和檢測。這有助于及早發現和糾正生產中的質量問題，減少次品率。智能機器人和自動化：人工智能在機器人和自動化系統中的應用，可以提高生產線的效率和靈活性。智能機器人能夠執行復雜的任務，協作工作，并根據環境變化做出實時決策。供應鏈優化：AI可以幫助優化供應鏈管理，實現更精準的庫存管理、供應商選擇和訂單處理。這有助于降低成本、提高生產效率，以及更好地適應市場需求的變化。自適應制造系統：引入AI使制造系統更具自適應性，能夠適應快速變化的市場需求和生產環境。這包括實時調整生產線、變更產品配置以及靈活應對不同訂單和規模。人機協作：在工業制造中，AI還能夠與人類工作者實現協作。例如，使用協作型機器人（cobots）來與人共同執行一些任務，提高生產效率并減輕工人負擔。能源管理：AI可以優化能源使用，監控和管理設備的能源效率，減少能源浪費，降低制造成本。通過這些應用，人工智能可以提高工業制造的智能化水平，提升效率、質量和靈活性，降低成本，并為制造企業創造更具競爭力的優勢。然而，也需要注意在引入AI時解決潛在的安全、隱私和倫理問題。 -
人工智能時代版權將如何運作？ 人工智能時代版權將如何運作？ 如今，我們擁有了所有可用的工具，有自由和權力使用人工智能來隨心所欲地創作，但這種使用也帶來了眾多復雜的法律問題。最重要的是，版權是否應該保護人工智能輸出？如果人工智能輸出確實應該受到創造者的保護，那么誰才是所有者呢？有人認為，人工智能需要開源，任何輸出都沒有版權。另一種觀點是，如果人工智能無法感覺或感知，那么它就不能獲得版權；相反，使用人工智能的人可以對這些材料進行版權保護。然而，如果人工智能開始有感知，那么人工智能就會開始撰寫文案。對于此類問題的看法，是漫長而多樣的，各方都展開了激烈的討論。關于如何處理這個問題的評論、討論和法律可能會伴隨我們數十年。 法律將如何決定版權作品的結果？現在，小說可以在幾天內創作出來，歌曲的制作速度也比播放其的速度更快，繪圖可以在幾秒鐘內完成，這一切都歸功于ChatGPT、GPT-4和Dall-E 2等生成式AI系統。這些系統基于大型機器學習模型對已發表作品的經典進行了采樣和重新混合。這些和其他發人深省的問題引發了一些具有挑戰性的版權相關考慮。目前，人工智能輸出尚未受到版權保護。這樣合適嗎？在這種情況下，誰應該擁有版權——用戶、人工智能供應商，還是人工智能接受訓練的內容的個人？或者我們給每一個人一個版權?其他問題可能是：我們（或法律）如何確定某人是否在其藝術/文字/或音樂中使用了人工智能？僅僅要求透明度可能行不通。確實，軟件開發需要對軟件本身進行版權保護，但作者與人工智能及其開發者之間是否會簽訂合同？誰將為錯誤負責？某些東西可能是使用人工智能創建的，但一個想法的新表達將是作者，而由此產生的表達需要受到版權保護。但是，通過人工智能系統創建的大量信息或創造者的輸出是否會產生大量難以克服的數據需要處理，從而結束人類正在進行的創造？毫無疑問，這些見解和問題將在未來一段時間內困擾人類。以下是人工智能時代的版權運作可能會面臨新的挑戰和機遇，以及一些可能的趨勢和影響： 智能創作與版權歸屬問題：隨著人工智能技術的發展，機器生成的內容可能會變得更加普遍。在這種情況下，確定版權歸屬將變得更加復雜。可能需要制定新的法律和政策來解決由AI生成的內容的版權歸屬問題。 數字水印和技術保護：針對數字內容的技術保護將變得更加重要。數字水印技術可能會得到更廣泛的應用，以確保內容的版權歸屬和防止未經授權的復制和分發。 智能版權管理系統：可能會出現智能版權管理系統，利用人工智能技術來監測和管理大量的數字內容。這些系統可以幫助版權持有人追蹤其作品的使用情況，并采取必要的法律行動來保護其權益。 新的創作和分發模式：人工智能技術可能會推動新的創作和分發模式的出現。例如，生成式對抗網絡（GAN）可以用于生成全新的藝術作品，這可能會引發對版權和創作權的新的討論和法律界定。 法律和政策的調整：隨著技術的發展，法律和政策可能需要不斷調整來適應新的版權挑戰。這可能涉及到修改版權法律、制定新的規范以及加強對違規行為的執法。 總之，人工智能時代的版權運作將面臨許多新的挑戰，但同時也會帶來創新和機遇。需要持續關注技術和法律的發展，以確保版權制度能夠適應新的環境。 -
什么是人工智能語音發生器及其工作原理？ 近年來，人工智能語音生成器已經成為一項強大的技術，它正在改變人們與機器交互和接收數字內容的方式。創新系統通過使用人工智能模仿人類語音模式來工作，從而產生更真實、更自然的聲音。在本文中，我們將探索人工智能生成發音的有趣領域，闡明其內部結構以及使其聽起來如此自然所需的工具。 人工智能語音生成器的要點 人工智能語音生成器是一種計算機程序，可以將文本轉換為語音，聽起來就像人類說話一樣。這種人類模式是通過文本到語音(TTS)實現的，TTS是一種將計算機輸入的文本處理成生成的聲音的技術。 人工智能語音發生器的工作原理 人工智能語音生成技術，也被稱為TTS，其核心是人工智能和自然語言處理。它可以很容易地將書面文字變成類似人類的語言。他們如何與我們溝通?以下是系統化的步驟： 文本分析： 首先是對文本進行分析。難以入睡的人工智能算法將詞性分解為組成句子，解釋主語和謂語，并根據語義內容對單詞進行分類，所有這些都是為了更好地理解句子結構。 語言處理： 人工智能系統在分析文本后，開始對其進行語言處理。這意味著它涉及從語法到語義的所有內容，以確保它生成的聲音連貫并傳達某些內容。 語音合成： 在語音合成中，AI語音生成器的主要應用是語音的形成。通過使用通常出現在神經網絡和深度學習模型中的先進算法，這些系統模仿了人類的語調。對于強調來說，節奏、語調或音調強度是為聲音添加最真實感覺的因素。 情緒變化： 人工智能利用基于神經網絡和深度學習模型的先進算法；這些系統模仿人類的聲音模式和節奏。這種先進的人工智能語音生成器通常超越計算機語音合成的簡單葉，進入情緒控制的語調變化。這意味著人工智能生成的聲音可以產生不同的感受，為交流增添了一層表現力。 用戶偏好： 市場上有很多人工智能生成的聲音。其中一些允許根據用戶的需求進行某種形式的定制。他們可以改變所有參數，如音高、速度等，以滿足不同人的演講需求或品味。 持續學習： 一些人工智能語音生成器依賴機器學習來實現增長和改變。隨著系統處理更多的數據并接收用戶的反饋，它可以適應并提高其語音合成能力。這些步驟共同使人工智能語音生成器，能夠將書面文本轉換為自然且富有表現力的語音。它提供了一個高度通用的工具，適用于從可訪問性和電子學習到動態內容交付和品牌一致性的各個方面。隨著技術的不斷發展，這些系統已經具備了更加精細和細致的語音合成功能。 深度學習在人工智能語音生成中的作用 神經網絡： 深度學習基于神經網絡，因為它們的大小和工作原理類似于自然神經系統。然而，在人工智能語音生成的特定領域，這些網絡被指示尋找數據中的復雜模式，特別是人類語音的微妙之處。 語音合成模型： 深度學習使用專門的模型進行語音合成。WaveNet和Tacotron等生成模型采用深度神經網絡來模擬語音的微妙之處，包括語調、節奏或情緒變化等。 大數據集訓練： 深度學習算法在巨大的訓練數據集上蓬勃發展，就人工智能語音生成而言，這正是模型所訓練的內容。語音合成模型經過數小時的人類語音訓練，使模型能夠學習極其多樣化的自然語言模式。 遷移學習： 深度學習的一個關鍵概念是遷移學習，它使在一項任務上訓練的模型能夠重新用于另一項相關任務。在人工智能語音生成的背景下，它使我們能夠針對新的語音或語言調整預先訓練的模型，從而提高多功能性和效率。 連續的提高： 深度學習的迭代性質意味著這些模型，可以在接觸更多數據和用戶反饋時不斷改進。隨著時間的推移，我們的人工智能系統生成的語音聽起來會越來越自然。 人工智能語音發生器的應用 出于多種原因，人工智能語音生成器在多個行業中具有重要意義。它們對于可訪問性至關重要，可以為有視覺障礙或閱讀困難的人提供數字內容。它們出現在Siri、Alexa和GoogleAssistant等虛擬助手提供的交互式和對話體驗中。在娛樂行業，他們提供配音、角色聲音和旁白，有助于增強沉浸式體驗。它們出現在導航系統中，提供逐向導航，同時保持足夠的人性化聲音，讓駕駛員專注于道路。最近，它們出現在電子學習平臺上，這些平臺將教育內容變成口語，將教育內容轉換成可以通過聽覺學習吸收的格式，或者只是為不想完成作業的學生提供另一種方式來補習作業。讀書。 道德考慮 人工智能語音生成器具有強大的功能，但使用它們通常會讓人們思考道德問題。語音克隆、深度偽造音頻、合成語音是否會導致令人不快的不當行為等棘手問題，引發了許多關于人工智能發展正確之路的討論。聲音克隆引起了人們對身份盜竊和冒充的擔憂。Deepfake音頻可能會被操縱來創造欺騙性或操縱性的聲音，從而帶來欺詐行為、錯誤信息和社會工程欺詐的風險。有效防止未經授權的聲音克隆需要簡明的標準，并獲得決定誰的聲音應該被克隆的人的知情許可。 總結 總而言之，人工智能語音生成器是語言、技術和人工智能的一次重大飛躍，在各個領域都發生了變化。道德考慮對于負責任地構建和使用人工智能語音生成器至關重要。它們可以增加可及性、娛樂性和便利性，但必須采取適當的措施以避免濫用。平衡創新和道德對于人工智能語音生成器增強人類溝通和可訪問性的未來至關重要。 -
2024年技術趨勢：從云的演變到人工智能的威脅格局 2024年技術趨勢：從云的演變到人工智能的威脅格局 技術是推動創新的有力工具，隨著生成式人工智能（Gen AI）的爆炸式增長和智能應用的發展，創新迅速加速。 我們生活在一個日益互聯的世界，隨著創新推動技術行業向前發展，企業比以往任何時候都更重要的是走在趨勢的前面，并對挑戰保持警惕。靈活性成為云和“即服務”模式的關鍵近年來，云被廣泛認為是尋求降低IT成本的企業的最佳解決方案，使技術領導者能夠擺脫昂貴的傳統基礎設施。然而，展望2024年，隨著組織試圖通過將某些應用從公共云遷移出去，重新獲得控制權，這一趨勢可能會明顯轉向私有基礎設施。雖然云對企業發揮著重要作用，但其提供的靈活性成為一個關鍵考慮因素，無論是轉移工作負載還是確保本地數據保護，都需要對其數據需求做出更嚴格和定制的響應。預計到2024年，公共云和內部部署之間的持續優化平衡將受到更嚴格的審查。雖然超大規模云提供商始終提供經濟高效的替代方案，但對于不是數字優先企業的組織來說，云存儲成本可能會迅速增加。遷移到云后，客戶現在正在探索可能在財務、計算或數據主權方面更有意義的替代方案，特別是通過邊緣計算，以重新獲得對其工作負載的控制。為了能夠以具有成本效益的方式快速采取這些替代方案，數據靈活性也是必要的。在經濟不確定性的情況下，“即服務”模式預計也會增長，從資本支出到運營支出的轉變反映了更廣泛的業務戰略，重點關注提供靈活性和可擴展性的服務。安全成為人工智能推動的挑戰2024年，網絡安全威脅仍然是最重要的挑戰。許多企業在2023年成為攻擊的受害者，數百萬客戶的個人信息遭到泄露。這清楚地提醒我們，網絡攻擊具有持續性和不斷發展的性質，對企業及其客戶都產生影響。到2024年，發生更大規模、更嚴重的攻擊的可能性將會增加，而且大多數企業都沒有做好充分的準備。最近的勒索軟件趨勢報告發現，雖然87%的組織擁有推動其安全路線圖或策略的風險管理計劃，但只有35%的組織認為其運作良好。盡管缺乏信心，但只有大約52%的人正在尋求改進，而這并沒有說明剩下的13%的人根本沒有既定的計劃。在持續炒作的推動下，人工智能和機器學習技術的采用進一步加劇了人們對安全和數據隱私的擔憂。政策制定者正在通過加強監管和控制來應對，以確保負責任的人工智能使用。令人不安的深度偽造事件，例如在詐騙中未經授權使用名人肖像，凸顯了與這些人工智能生成的創作相關的風險，因為它們提高了網絡釣魚攻擊的有效性，從而增加了勒索軟件的進入路徑。由于企業在道德上可接受的問題上仍存在分歧，前進的道路仍然不明朗。例如，科技巨頭Meta通過其“人工智能體驗”利用Deepfakes，付費給名人，讓其使用其聲音和肖像來創建人工智能機器人。超級名模Kendall Jenner的人工智能化身Billie Jenner的誕生，引發了人們對道德影響和濫用可能性的擔憂。增強網絡彈性仍然是關鍵為了領先于不斷變化的威脅，需要采取全面的方法。對于企業而言，員工仍然是抵御攻擊的最有力武器。積極地讓員工參與維護一個安全的環境不僅是一種最佳實踐，而且是必不可少的。定期培訓和技能提升計劃可以幫助員工及時應對不斷變化的威脅，使其能夠識別網絡釣魚電子郵件、標記可疑鏈接，并在教育和意識方面形成持續的循環。用人工智能補充這種方法已成為對抗網絡威脅的強大工具，特別是勒索軟件。除了當前在數據保護市場中的應用之外，生成式人工智能還可以用于數據分析和勒索軟件檢測，獲取指向惡意活動的趨勢或活動，否則這些活動可能會被忽視。然而，除了個體企業的努力之外，政府和行業團體也發揮著重要作用。例如，政府也認識到網絡攻擊造成的威脅，其推動企業采取全面的網絡安全戰略，包括預防、備份和恢復作為防御基礎。2024年：尋找平衡當我們步入2024年時，科技領域需要一種微妙的戰略。創新要求企業靈活應對變化，云的發展促使人們重新評估公共和私有基礎設施，以強調量身定制的靈活性。然而，網絡安全威脅的陰影仍然隱約可見。所有跡象都表明，攻擊規模更大、更復雜，這使得人工智能集成和員工網絡安全教育勢在必行。在這種情況下，成功取決于巧妙地平衡創新、靈活性和安全性。當企業規劃2024年的發展方向時，這種平衡將成為指南針，引導其穿越科技未來不可預測的地形。 -
機器人與輸送機：倉庫物流的對決 值得慶幸的是，在倉庫分揀操作中手動處理包裹的日子即將結束。輸送機可以讓大量物品幾乎毫不費力地在設施內移動，但它們并不是萬能的。當業務快速增長、空間有限或分揀變得更加復雜時，輸送機就會顯示出明顯的局限性。 靜態解決方案的局限性 分揀機仍然是運輸大量包裹的首選解決方案，但如果操作沒有這樣的吞吐量或可用空間，那么輸送機就沒有意義。輸送機本質上是靜態的且不靈活。這意味著除非進行昂貴的改造，否則它們無法真正擴展業務，這對于電子商務等快速增長已成為常態的市場來說是一個障礙。在指定輸送機時，運營商需要考慮未來幾年的客戶需求，因為設備只能優化一次。空間是另一個考慮因素。輸送機很大，在與有限的空間競爭時，這并不理想。如果揀選或分揀目的地范圍廣泛，這個問題會進一步加劇。使用傳送帶將包裹運送到所有這些區域會導致設備復雜混亂，在緊急情況下給倉庫人員造成障礙，阻礙逃生。最后一個問題是輸送機停機時間可能會對分揀操作產生不成比例的影響。系統任何部分出現不可預見的故障都有可能導致整個流程陷入停頓，從而導致交貨延遲、收入損失和客戶不滿意。 未來的替代方案現在可用 機器人靈活且非靜態，被證明是輸送機的新型多功能替代品，適用于各種物流作業。通過機載光檢測和測距系統實現引導，使機器人能夠避開障礙物和人員。通過預先繪制機器人將操作的空間，所有單元都將在其中無縫導航。通過掃描包裹上的條形碼，機器人將識別預定目的地并計算到達目的地的最佳路線。總體車隊管理系統繪制每個單元的位置，然后偏離任何可能與另一個單元交叉的位置，從而減少延誤。因此，任何機器人都可以獨立高效地行駛到任何揀選或分揀目的地，確保卓越的靈活性。 應用機器人的優勢 憑借此功能，機器人比靜態輸送機具有多種優勢。只需向機隊引入新設備即可實現業務擴展。因此，與輸送機相比，更容易適應快速增長或需求高峰時期。此外，如果需要添加新的揀選或分揀目的地，機器人可以快速編程以行駛到這些目的地。機器人可以同時應對增長和增加的復雜性。雖然機器人仍然需要操縱空間，但它們所需的空間遠不及傳送帶那么多。這意味著它們非常適合小型設施中的分揀操作。此外，與輸送機不同，機器人可以輕松重新定位。憑借這些固有的品質，它們非常適合在交貨點附近建立的本地或臨時設施，使企業能夠優化最后一英里的物流。從安全性角度來看，機器人也更受歡迎。只需按一下按鈕即可停用單個機器人或整個車隊，如果發生緊急情況，人員無需使用大型傳送帶來阻擋潛在的逃生路線。機器人也比傳送帶更堅固。可以輕松更換單個出現故障的機器人，或重新安排其他單元以彌補不足，而無需停止整個分揀操作。可以在不中斷任何服務的情況下進行維護并使機器人恢復服務，從而節省時間和成本。最終，選擇機器人而不是輸送機可以使操作更具彈性。對于高容量和復雜性都是因素的分揀來說，機器人可以輕松地與輸送機配合使用，結合各自的優點來克服分揀過程中的傳統痛點。機器人不僅克服了挑戰，還與固定基礎設施集成。 倉庫選擇采用 倉庫操作員現在認識到機器人的好處。在2022年的一項研究中，23%的受訪企業表示，他們目前正在其設施中使用機器人，另有21%的企業計劃在未來三年內使用機器人。顯然，機器人將在未來的分揀作業中繼續發揮越來越大的作用。