GPT技术原理及其潜在军事应用研究

ChatGPT的横空出世为社会生活各领域带来了颠覆性变革,引起了学术界和工业界的广泛关注。随着武器装备和战争形态的不断演变,智能化已经成为现代军事发展的必然趋势,军事领域对GPT等大型语言模型的需求日益迫切。文中首先简要介绍GPT技术的背景和发展历程,然后从训练语料库、语言模型架构以及训练方法等多个方面深入探讨其技术原理和实现方式;在此基础上,进一步分析GPT技术军事化应用的可行性,重点探讨其潜在应用领域,并提供一个典型实例;同时,分析GPT技术存在的问题和不足,以及其军事化应用所面临的挑战,并给出相应的应对措施建议。综合分析表明,GPT为军事应用智能化提供了良好的技术路径,本文为GPT技术在军事领域的未来发展提供了参考。

3D打印对专利产品修理与重作规则的挑战

引言<br> 3D打印是当今世界最热门的话题之一。该技术的快速发展将冲击专利产品的修理与重作规则。现有研究指出，3D打印的“建模阶段”可能侵犯著作权，“产品化阶段”可能侵犯专利权、商标权及构成不正当竞争等［1］。但对于专利产品的修理与重作问题，尚无具体论述，只是有学者预计，3 D打印技术会使专利产品的修理与重作更难界定。

论我国原产地名称法之制定

从与 Trips协议相协调角度出发 ,认为我国现行的《商标法》等法律不能实现对原产地名称的法律保护 ;制定原产地名称法 ,赋予原产地名称以原产地名称权 ,乃最有效保护模式。文章重点论述了制定我国原产地名称法的基本构想。

专利侵权警告制度探析——对专利法第四次修改的建议

专利侵权警告是目前具有广泛实践基础的当事人协商解决纠纷的方式。但由于立法上没有予以规范,出现了大量纯粹以阻碍竞争为目标的侵权警告,反而增加了新的纠纷。在专利法中设立专利侵权警告制度,应该在解决纠纷这一目标的指引之下,将警告对象限于侵权嫌疑人,警告方式限于发出警告信,警告内容应包括要求对方作出以合理的违约金作保证的承担停止侵权义务的承诺。违法的侵权警告,可根据《反不正当竞争法》或《侵权责任法》予以制裁。

关于科技研究与开发条件法律法规实施效果评价

科技研究与开发条件法律法规的实施取得了重大成效,但仍在银行科技信贷、科学基金的运行、科研信息管理、大型精密仪器的利用等方面存在问题;建议提供银行科技信贷的优惠政策,制订科学不端行为防范处理办法,修改《保密法》,推进大型仪器设备的开放使用,以提高法律法规的实施效果。

新闻出版者权——德国著作权法的新修改

德国新修改的著作权法增设了新闻出版者权。报纸杂志从而享有为工商业目的将新闻产品或其中的一部分进行网络传播的排他权利。

判断计算机程序作出技术贡献的技术考虑标准——德国联邦最高法院“逻辑检验”案判决及评价

2002年,欧盟审议通过了<计算机实施发明的专利保护指令>(以下简称<指令>),确立了计算机程序专利保护的立场1.根据<指令>第4条,计算机程序要获得专利保护就必须具有创造性,而具有创造性的条件之一是计算机程序必须作出了技术贡献2.

违法行为与不正当竞争

"违法行为"构成不正当竞争,是德国反不正当竞争法的特有制度。对于违反反不正当竞争法之外的法律在什么条件下构成不正当竞争,德国法院的立场经历了从宽松到严格的发展变化。但近年来的判例表明,法院又重新走向宽松立场,有意识地利用该制度保护经营者、消费者利益。该制度对我国反不正当竞争法的修改,具有重要的借鉴意义。

人类胚胎干细胞技术的可专利性——欧洲法院Brüstle v. Greenpeace e.V.专利案述评

对人类胚胎的保护,其本身就关乎人类的可持续发展。根据德国《专利法》与《欧盟生物技术发明法律保护指令》的规定,基于工商业目的的对人类胚胎的利用,不能授予专利。但对于什么是人类胚胎未作解释。而德国《刑法典》只保护"着床"(受精卵附着在子宫壁上)之后的人类胚胎。随着生物医学的现代发展,越来越多的人类胚胎在胚胎移植中被丢弃与毁坏,引发了体外胚胎的保护问题。欧洲法院就德国联邦最高法院提交的Brüstle v.Greenpeace e.V.案所作出裁决,从宪法角度阐明了人类胚胎的概念,将人类胚胎的保护延展至体外胚胎,使得相关的发明不能获得专利保护。

科技研究与开发机构法律法规实施效果的评效

科技研究与开发机构法律法规的实施取得了重大成效,但仍存在研究与开发机构整体布局不合理,大学中科院两大系统分离,"稳住一头"在执行中离政策目标有差距等问题;建议鼓励和引导企业成为技术创新的主体,大力发展科技服务产业,优化农业科技力量布局,调整社会公益型科研机构布局,建设一批高水平的基础研究基地,加强法律责任方面的立法。

响应面法优化葡萄皮渣中可溶性膳食纤维的酸法提取工艺

目的:利用响应面法对葡萄皮渣中可溶性膳食纤维的酸法提取工艺进行优化。方法:在单因素试验基础上选取试验因素与水平,根据Box-Behnken试验设计原理采用四因素三水平的响应面分析法,依据回归分析确定各工艺条件的影响因素,以可溶性膳食纤维得率为响应值作响应面和等高线图。结果:在分析各个因素的显著性和交互作用后,得出葡萄皮渣可溶性膳食纤维提取的最佳工艺为盐酸的浓度0.40mol/L、提取温度75℃、提取时间90min、料液比1:12(g/mL),在此工艺条件下可溶性膳食纤维得率为47.56mg/g。结论:响应面回归方程与实验结果拟合性好,此模型合理可靠,可用于实际预测。

大型语言模型在企业产品研发中的应用研究

随着ChatGPT等大型语言模型的快速发展,利用该技术赋能产品研发正成为企业探索与实践的热点。深入分析大型语言模型在企业产品研发中的多种作用,阐述了其在知识获取、情感理解、创意生成等方面的卓越效能及其对研发团队效率显著提升作出的贡献。同时,对大型语言模型存在的一些缺陷(如生成内容可靠性难以判断、专业领域知识较为欠缺等)进行了探讨。在此基础上,提出了企业应采用人机混合的智能组织形式,将大型语言模型与人类研发团队有机融合,充分发挥双方的协同效应。通过深入的分析和讨论,为大型语言模型在产品研发中的应用提供了一定的参考与指导经验。

比较法视角下德国与中国反不正当竞争法的新近发展

法律比较表明,德国与中国的反不正当竞争法在许多方面互为接近。立法目标方面,都保护竞争者、消费者与社会公众利益。不同于中国法,德国法为消费者组织规定了诉权,这也是中国法的可能展望之一。立法结构方面,都是一般条款结合具体不正当竞争行为规定。消费者保护方面,两国法的核心部分即误导之禁止非常相似。但中国法没有关于信息义务与攻击性的商业行为之特别规定。两国法都禁止销售有混淆危险的模仿产品。但德国法更强调这种混淆危险必须是"可避免的"。尚不完全明确的是,中国反不正当竞争法是否与德国法一样禁止通过模仿榨取或损害商誉。对于网络妨碍行为,德国法只是通过一般条款式的"不正当阻碍"规制这类行为。中国法设置了专门规定,创造了更大的法的安定性,但其面临因技术的发展而过时的危险。在商业秘密保护方面,两国法因为《TRIPS协议》第39条的规定而相互接近。德国法即将转化的欧盟商业秘密保护指令对"商业秘密"作出了与中国法第9条相同的立法定义。侵害行为的构成要件规定也相似。为转化欧盟指令,德国商业秘密保护条款有可能从反不正当竞争法中分离出来,这也是中国讨论的问题。

基于胜率预测的空战关键节点确定方法

以提高空战训练评估效率为目标,着眼于确定影响战局走向的关键节点,提出了一种基于胜率预测的空战关键节点确定方法。首先,基于长短期记忆网络设计并训练胜率预测模型,以实时评估空战态势;其次,引入最大类间方差法确定关键节点阈值,并将相邻时刻胜率差绝对值大于阈值的时间点确认为关键节点。实验结果表明,所设计的胜率预测模型预测胜率准确,所采用的关键节点阈值选择方法合理,总体方案具有可行性和泛化性。

基于可穿戴传感器的普适化人体活动识别

为了提高日常活动识别的准确性和自动化程度,减少人为干预,提出了利用可穿戴传感信号作为输入,通过深度神经网络进行人体活动识别的方法。首先,设计了普适环境下人体活动识别的系统架构,建立了一套加速度、生理信号等传感数据的采集系统;然后,对获取的传感数据进行降噪、加窗与归一化等预处理,并设计了长短时记忆递归神经网络来进行特征的自动提取和融合,从而实现活动识别。实验结果表明,该方法减少了对人工和专家知识的依赖,自动进行多模态传感器的融合,智能化程度高,分类效果好。

基于无线体域网的在线人体活动识别

基于智能手机传感器的人体活动识别是普适计算领域的研究热点.为扩展可识别的活动种类,并提高准确率和实时性,提出了由智能手环和智能手机组建无线体域网通过深度神经网络在线识别人体活动的方法.首先,设计由智能手环和智能手机组成的无线体域网的总体框架;然后,对预处理后的传感信号,构造带有Inception结构的卷积神经网络和长短时记忆递归神经网络来分别提取时空域特征,并结合两类网络结构来融合多模态传感数据,离线进行神经网络模型训练;最后,对训练好的神经网络模型进行优化,并部署到智能手机上,在线实时识别人体活动.实验结果表明,本文方法无需手工设计特征,可自动融合各类异构传感数据,更加准确、高效地识别了更多种类的活动.

基于人体姿态估计的手机使用状态监控

智能手机的日益普及给人们带来便捷的同时也带来了不少的隐患,在一些特定的场景下需要对手机的使用进行监控和限制.本文设计了一套手机使用状态监控系统,先采用YOLOv3检测图像中的人体,然后通过Open Pose姿态估计算法获得人体关节点,再通过YOLOv3判断手部区域是否有手机,最后通过神经网络分类器识别当前的手机使用状态.系统的应用测试表明该方案具有良好的检测与识别效果,能够满足相关场景的应用需求.

基于监控视频的知识图谱数据挖掘

为了解决依靠人力难以有效从海量监控视频中发现隐藏信息的难题,提出了一种基于监控视频的知识图谱构建和数据挖掘方法:先利用深度学习算法对监控视频进行行人重识别,给每一个独立的人分配唯一ID;再将非结构化的视频数据转化为结构化的三元组格式,输入Neo4j图数据库构建知识图谱;最后,基于该知识图谱利用行人共现算法、轨迹挖掘算法、社团检测算法等对监控视频进行数据挖掘。采用知识图谱对监控视频进行数据挖掘的实验结果表明,该方法在充分利用监控视频数据上有独特优势。

结合单高斯与光流法的无人机运动目标检测

针对无人机场景下运动目标检测对实时性要求高,运动背景、环境光照易变化等问题,提出一种结合单高斯与光流法的运动目标检测算法.首先,对运动相机捕捉的图像采用改进的单高斯模型进行背景建模,并融合前一帧图像的多个高斯模型来进行运动补偿,然后,将得到的前景图像作为掩模来提取特征点和进行光流跟踪,并对稀疏特征点的运动轨迹进行层次聚类.实验结果表明,该算法能有效地处理运动相机造成的前景对背景模型的干扰,背景建模速度快,对光照变化不敏感,检测出的目标接近真实目标.

食品生产企业标准体系建设及思考

本文通过对食品生产企业标准化发展存在的问题进行分析,进而提出标准体系建设相关建议,其中包括标准体系建设原则、建设程序,为食品生产企业在标准体系建设方面提供参考。