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人工智能生成内容的可版权性问题辨析

浙江大学学报（人文社会科学版） 2024年第2期54卷 75-90页

作者：黄云平浙江大学数字法治研究院浙江杭州310008

著作权的调适与高技术的发展历来相伴而行,认可人工智能生成内容的可版权性是回应人工智能技术进步的需要、扩大作品构成要件理论适用性的需要、增强著作权制度法律价值的需要。承认算法创作不会破坏主客体不得互换的私法基础,也不会冲... 详细信息

著作权的调适与高技术的发展历来相伴而行,认可人工智能生成内容的可版权性是回应人工智能技术进步的需要、扩大作品构成要件理论适用性的需要、增强著作权制度法律价值的需要。承认算法创作不会破坏主客体不得互换的私法基础,也不会冲击著作权主体理论,并且符合著作权去人格化的哲学逻辑、作品创作与归属可分离的法律逻辑、作品商品化的经济逻辑。对于构成作品的人工智能生成内容,可遵循创作主体资格与权利主体资格界分的思路,将人工智能的使用者作为其生成内容著作权的原始权利人,从反向排除要件、正向构成要件、形式说明要件三个层次设定使用者享有著作权的基本条件。

关键词：人工智能生成内容算法创作内容赋权权利归属可版权性作品独创性

钢筋混凝土梁受拉区钢纤维影响系数的概率分布与取值建议

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应用基础与工程科学学报 2024年第3期32卷 860-874页

作者：黄云超高丹盈朱海堂房栋丁冲华北水利水电大学水利学院郑州大学水利科学与工程学院河南工程学院土木工程学院郑州大学土木工程学院

通过18根高强钢筋钢纤维混凝土梁和1根高强钢筋混凝土梁的受弯试验，研究了混凝土强度、钢筋强度、钢纤维体积率、钢纤维端部弯钩数量、钢纤维混凝土层厚比和纵筋配筋率对钢筋混凝土梁受弯承载力的影响，讨论了我国现行规范中反映钢纤... 详细信息

通过18根高强钢筋钢纤维混凝土梁和1根高强钢筋混凝土梁的受弯试验，研究了混凝土强度、钢筋强度、钢纤维体积率、钢纤维端部弯钩数量、钢纤维混凝土层厚比和纵筋配筋率对钢筋混凝土梁受弯承载力的影响，讨论了我国现行规范中反映钢纤维对梁受弯承载力影响的系数值用于计算高强钢筋钢纤维混凝土梁受弯承载力的适用性.结果表明，掺入钢纤维可有效提高高强钢筋混凝土梁的受弯承载力；与我国现行规范中钢纤维影响系数值相比，高强钢筋钢纤维混凝土梁受拉区钢纤维影响系数值偏小；在此基础上，通过收集国内外文献中相关的试验数据，重点分析了钢纤维影响系数的概率分布，得到不同保证率下的钢纤维影响系数值，提出了钢筋钢纤维混凝土梁受拉区钢纤维影响系数值的取值建议，可为我国规范的修订提供参考.

关键词：高强钢筋钢纤维混凝土梁受弯承载力影响系数概率分布保证率

基于图式语言的西双版纳哈尼族村寨坝丙老寨景观语汇图式研究

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山东林业科技 2022年第5期52卷 19-25,18页

作者：黄云晖张云广州软件学院数码媒体系广东广州510663 西南林业大学云南昆明650224

西双版纳哈尼族支系是哈尼族代表支系之一,在改造与适应州境内自然地理环境中逐渐将本族原始文化与西双版纳地域性特征相融合,形成西双版纳哈尼族独特的生产生活方式,反映在村寨人文景观当中,使其村寨具有极高的研究价值。本文运用图式... 详细信息

西双版纳哈尼族支系是哈尼族代表支系之一,在改造与适应州境内自然地理环境中逐渐将本族原始文化与西双版纳地域性特征相融合,形成西双版纳哈尼族独特的生产生活方式,反映在村寨人文景观当中,使其村寨具有极高的研究价值。本文运用图式语言方法,借助于语言语汇结构的系统性,分析西双版纳坝丙老寨村寨三生空间的景观元素、空间单元、空间组合,总结归纳出元素字图式27种、单元词图式40种、组合词组图式28种,共计语汇图式95种,由此建立了阐述村寨各类景观要素特征与空间结构关系的坝丙老寨语汇图式体系,为进一步分析西双版纳哈尼族村寨景观空间语法结构,绘制并建立其村寨景观完整图式语言体系,探究村寨价值以及保护传承、利用和更新发展举措做好准备。

关键词：西双版纳哈尼族村寨景观图式语言语汇

表式磁疗带结合腧穴疗法辅助治疗阴虚阳亢证高血压病的临床研究

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表式磁疗带结合腧穴疗法辅助治疗阴虚阳亢证高血压病的临床研究

作者：黄云婷南京中医药大学

学位级别：硕士

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数字化转型、供应链配置与企业国际化

武汉金融 2024年第4期 65-73页

作者：曹丹婷黄云贵豫章师范学院贵州财经大学绿色高端发展智库中国南方电网有限责任公司

本文以2015-2022年我国沪深A股上市企业为样本,实证检验了数字化转型对企业国际化的影响。研究发现:第一,数字化转型显著促进了企业国际化;第二,数字化转型能够促使企业供应链配置多元化,从而提高企业国际化水平;第三,知识产权保护度和... 详细信息

本文以2015-2022年我国沪深A股上市企业为样本,实证检验了数字化转型对企业国际化的影响。研究发现:第一,数字化转型显著促进了企业国际化;第二,数字化转型能够促使企业供应链配置多元化,从而提高企业国际化水平;第三,知识产权保护度和市场化程度均能对数字化转型与企业国际化的关系产生显著影响。此外,中美经贸摩擦的外部事件也会对数字化转型推动企业国际化的进程产生显著影响。本研究为数字化转型影响企业国际化提供了新的解释与经验证据,对新发展格局下大力发展数字经济、助推经济高质量发展具有重要的现实意义。

关键词：数字化转型供应链配置国际化

居住选择对农民工城市融入的影响机制研究——基于社区资源可及性的中介效应

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华东经济管理 2024年第1期38卷 99-109页

作者：黄云凌覃夏霏闽南师范大学法学院福建漳州363000

文章基于深圳等6个城市的调查数据,利用多层线性回归模型,以社区资源可及性为中介变量,探讨居住选择对农民工城市融入的影响。研究发现:居住选择对农民工城市融入有显著积极影响;与居住在聚居区的农民工相比,非聚居区的农民工表现出更... 详细信息

文章基于深圳等6个城市的调查数据,利用多层线性回归模型,以社区资源可及性为中介变量,探讨居住选择对农民工城市融入的影响。研究发现:居住选择对农民工城市融入有显著积极影响;与居住在聚居区的农民工相比,非聚居区的农民工表现出更高的城市融入水平;社区资源可及性在居住选择与农民工城市融入之间起到部分中介作用;结合访谈资料发现,相对于聚居区而言,非聚居区内良好的基础设施能够改善农民工家庭生活质量,提供更多教育资源和就业机会;非聚居区的服务型资源供给不仅能满足农民工家庭需求,还能为其提供社会参与和建立本地社会资本的机会,促进农民工城市融入。研究结论对制定社区层面的农民工城市融入政策具有参考价值。

关键词：居住选择社区资源可及性城市融入

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基于2S-LSGCN的人体动作识别

计算机工程与设计 2022年第2期43卷 510-516页

作者：叶典邱卫根张立臣黄云晖广东工业大学计算机学院广东广州510006

针对视频中人体动作行为的空间复杂性和时间复杂性问题,提出一种融合图卷积神经网络和长短期记忆神经网络的双流网络方法2S-LSGCN。从人体关节点组成的骨架关节图中,提取动作的空间与时间特征;利用GCN提取骨架关节点间潜在的空间信息,L... 详细信息

针对视频中人体动作行为的空间复杂性和时间复杂性问题,提出一种融合图卷积神经网络和长短期记忆神经网络的双流网络方法2S-LSGCN。从人体关节点组成的骨架关节图中,提取动作的空间与时间特征;利用GCN提取骨架关节点间潜在的空间信息,LSTM提取人体动作前后之间的时间序列特征作为补充,分别将两个网络的预测输出进行晚融合,提高单个网络泛化能力不足的问题。该模型在NTU-RGBD数据集上达到了令人满意的效果,在与该领域中的同类算法比较中表现优异。

关键词：人体动作识别骨架关节图晚融合图卷积神经网络长短期记忆网络

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壁载纤维素酶微反应器内传递及转化特性

工程热物理学报 2024年第3期45卷 785-791页

作者：林凯夏奡黄云朱贤青朱恂廖强重庆大学低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室重庆400030 重庆大学工程热物理研究所重庆400030

壁载纤维素酶微反应器能够实现纤维素类生物质水解制备葡萄糖,为后续微生物能源转化提供原料。本文对壁载纤维素酶微反应器内羧甲基纤维素模型化合物的酶解糖化进行了实验与模拟研究,获得了内表面结构对微反应器物质传递及酶解反应的影... 详细信息

壁载纤维素酶微反应器能够实现纤维素类生物质水解制备葡萄糖,为后续微生物能源转化提供原料。本文对壁载纤维素酶微反应器内羧甲基纤维素模型化合物的酶解糖化进行了实验与模拟研究,获得了内表面结构对微反应器物质传递及酶解反应的影响规律。模拟结果表明,相较于等边三角形、半圆形等内表面结构,设置高矩形结构对微反应器内葡萄糖生产的促进显著。此外,具有高矩形结构的微反应器单位压降下的出口葡萄糖浓度最高,有利于实际应用。相较于增加表面结构尺寸,减小结构间距具有更好的强化效果。在最适表面结构参数下,对于不同黏度的酶解反应,出口平均葡萄糖浓度的提升率均高于7.0%。

关键词：微反应器物质传递壁载酶催化表面结构数值模拟

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蛋白质计算中的机器学习研究

物理学报 2024年

作者：张嘉晖中国科学技术大学生命科学学院

蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题，而近年来其与机器学习的结合，更是极大地推进了相关学科的发展。本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展，这四个领域包括：分子动力学模拟、结构预测、性质预... 详细信息

蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题，而近年来其与机器学习的结合，更是极大地推进了相关学科的发展。本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展，这四个领域包括：分子动力学模拟、结构预测、性质预测和分子设计。分子动力学模拟依赖于力场参数，准确的力场参数是分子动力学模拟的必需品，而机器学习可以帮助研究者得到更加准确的力场参数。在分子动力学模拟中，机器学习也可以从复杂的体系中以较小的代价计算出所需求解的自由能。结构预测一般是给定蛋白质序列预测其结构。结构预测复杂度高、数据量，而这恰恰是机器学习所擅长的。在机器学习的协助下，近年来科研人员已经在单个蛋白质三维结构预测上取得了不错的成果。性质预测则是指通过给定的已知的蛋白质信息，推断其可能拥有的性质，这对于蛋白质的研究也是至关重要的。更具挑战性的是分子设计，虽然近年来机器学习在蛋白质设计上取得突破，但这一领域还有很大空间值得探索。本综述将针对以上四点分别进行展开，并对蛋白质计算中的机器学习研究进行展望。

关键词：蛋白质机器学习分子动力学模拟结构预测性质预测分子设计