论AI文生视频的属性及其著作权归属

本文以OpenAI公司AI产品Sora为研究对象,探讨了人工智能文生视频可能带来的法律问题。通过介绍三个产品的技术原理,抽象出相对应的法律模型,并从著作权法的角度分析了Sora生成的视频是否构成作品,同时认为应该采取作品中心主义的观点,将AI生成内容认定为作品。此外,本文还讨论了AI文生视频的著作权归属问题,提出了AI和用户享有著作权的观点,从法学角度对人工智能文生视频的著作权问题进行了有益探讨。

人工智能训练数据合规性探析

在当今数字化时代,人工智能技术的快速发展为社会带来了巨大的变革和机遇。然而,随着人工智能应用的广泛普及,人工智能训练数据的合规性问题日益受到关注。人工智能模型的训练离不开大量的数据,而这些数据的获取、处理和使用往往涉及诸多方面的考量。在这样的背景下,探讨人工智能训练数据的合规性问题,不仅是确保人工智能技术可持续发展的关键,也是维护个人权利和社会公正的重要举措。文章将对人工智能训练数据的合规性进行探讨,分析现有问题及挑战,提出相关解决方案和建议,旨在为人工智能技术的健康发展和社会的可持续进步提供参考和借鉴。

利用GNRI评估老年射血分数保留型心衰患者的预后

目的探讨老年射血分数保留型心衰(HFp EF)患者不同营养状态下的临床特点,评估老年营养风险指数(GNRI)对患者预后的预测价值。方法回顾性分析2018年8月至2019年8月于徐州医科大学附属医院心内科住院治疗的老年HFp EF患者222例,以全因死亡作为终点事件,随访至2021年8月。以GNRI作为营养筛查工具,将患者分为高GNRI组(GNRI>98)和低GNRI组(GNRI≤98)。比较两组患者的基线资料;采用Kaplan-Meier生存分析曲线比较两组间的累积生存率;采用COX比例风险回归模型分析全因死亡的危险因素;采用受试者工作特征曲线(ROC)分析GNRI、白蛋白、体质指数(BMI)对全因死亡的预测价值。结果与高GNRI组相比,低GNRI组患者年龄、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)及血肌酐水平更高,BMI、血清白蛋白、淋巴细胞计数、血红蛋白、三酰甘油、血钠、糖化血红蛋白(Hb A1c)更低(P<0.05)。Kaplan-Meier生存分析曲线显示,低GNRI组患者的累积生存率显著低于高GNRI组(P<0.001)。多因素COX回归模型校正混杂因素后,年龄、GNRI、NT-proBNP为老年HFp EF患者发生全因死亡的独立预测因子。ROC曲线显示,GNRI对老年HFp EF患者发生全因死亡的预测价值优于白蛋白及BMI单独预测,其AUC分别为0.742(95%CI:0.669~0.815,P<0.001)、0.693(95%CI:0.621~0.766,P<0.001)、0.683(95%CI:0.606~0.759,P<0.001)。结论GNRI是老年HFp EF患者发生全因死亡的独立预测因子,低GNRI患者的死亡风险更高。GNRI对全因死亡的预测价值优于白蛋白、BMI。