AI数据挖掘“选择退出”的逻辑更新与制度构建

人工智能正在颠覆版权利益分配方式,AI提供者与版权人的利益博弈日益激烈,“选择退出”制度成为缓解问题的核心。AI数据挖掘“选择退出”制度引入版权法能够缓解市场失灵、实现技术变革与版权法协调,达到实体与程序公平性。伴随合理使用、默示许可制度在人工智能时代的分配机制失效,法定许可模式与“选择退出”制度能够达到逻辑契合。然而法定许可模式的具体施行仍存在限度难以界定、程序模糊不清以及付酬标准与监管体系等配套措施脱节问题。我国应主动修正,以版权法新增条款为实施核心,以“选择退出”的具体程序为运行保障,配套相应的付酬标准与监管措施协同制度有效运行。

利用AIS数据挖掘建立船舶到达规律模型

首先介绍船舶交通流对于船舶港口的影响;然后从泊松分布、负二项分布入手,详细的说明船舶到达规律;最后通过AIS数据挖掘建立了影响船舶达到规律的参数。通过对参数的分析建立船舶到达规律模型,实验证明负二项分布所建立的模型能更好地描述船舶进出港口的情况。

一种利用AIS数据计算受限水域内航标安全距离的方法

AIS数据详细记录了特定水域的船舶位置、船首向和尺寸等数据,可用于计算受限水域内航标安全距离。按一定标准网格化目标航标附近水域,统计周围航行的他船船体出现在每一个网格中的频数,形成他船航迹的网格频数图。按长度尺寸分类,将同类他船航迹网格频数图叠加,形成特定类型船舶的航迹网格频数图。按频数大小填充颜色,可清晰地显示航标附近他船安全通行状态下与航标保持的距离。实验选取上海港航标附近水域海量AIS数据,获取了60-79m,80-99m,100-129m,130-159m船舶航迹形成的网格频数图,结果显示,四类船舶距航标的安全距离随着他船长度的增大而增加,分别为50m,70m,110m,150m。