Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

论文中Data availability是not applicable什么意思

Answer

论文中 Data availability 是 not applicable 意味着数据不可用。根据文章,Data availability 是指制造商或数据持有者应根据用户的要求提供数据访问权限。当数据访问请求无法通过用户账户或产品或服务提供的配套移动应用程序等自动执行时,制造商应告知用户如何访问数据。此外,用户有权授权数据持有者向第三方服务提供商(如售后服务提供商)提供数据访问权限。对于微小型企业,这些义务将被豁免。第三章规定了适用于数据提供义务的一般规则。当数据持有者根据第二章或其他规定有义务向数据接收者提供数据时,应适用附件中规定的数据提供条件。当数据接收者认为数据提供条件具有歧视性时,数据持有者应证明不存在歧视。数据持有者不得在未经用户要求的情况下,向数据接收者提供排他性的数据访问权限。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【立法提案】欧盟数据法案-英文版.pdf

the manufacturer or data holder.This means that data should only be made availablewhen the user actually wants this.Where automated execution of the data accessrequest is not possible,for instance,via a user account or accompanying mobileapplication provided with the product or service,the manufacturer should inform theuser how the data may be accessed.

【立法提案】欧盟数据法案-英文版.pdf

will be entitled to authorise the data holder to give access to the data to third party serviceproviders,such as providers of aftermarket services.Micro and small enterprises will beexempt from these obligations.Chapter III sets out general rules applicable to obligations to make data available.Where adata holder is obliged to make data available to a data recipient as in Chapter II or in other

【立法提案】欧盟数据法案-英文版.pdf

of the Annex to Recommendation 2003/361/EC,of the data holder,when makingdata available.Where a data recipient considers the conditions under which data hasbeen made available to it to be discriminatory,it shall be for the data holder todemonstrate that there has been no discrimination.A data holder shall not make data available to a data recipient on an exclusive basisunless requested by the user under Chapter II.

Others are asking
编写一个python代码其中附件是一个名为data.csv的CSV格式文件,提取表格中数据,行列保持一致进行如下格式转换:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬ (1)按行进行倒序排列;‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫
以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例: ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中,首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件,然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。
2024-12-12
帮我写一个可以训练的分类器代码, python 代码,目的是将样本的扰动分为 0,0.001,0.003,0.005 四类,按照以下步骤写 第一步:导入需要的库 第二步:加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步:获取数据样本的扰动值 第四步:判断扰动值的大小,比如扰动值为 0,则加一计数 第五步:打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例,用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器: ```python import numpy as np 第一步:导入需要的库 import numpy as np 第二步:加载数据 data = np.load 第三步:获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步:判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步:计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
在comfyui中节点报错UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei
很抱歉,仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息,难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的,比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性,确保 ComfyUI 软件为最新版本,并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在,您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题,以获取更多可能的解决方案。
2024-12-04
Error occurred when executing IPAdapterAdvanced: insightface model is required for FaceID models File "D:\AI\comfyui_20240421\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "D:\AI\co
以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议: 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况,将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分,除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外,还要注意上图中的第二要点,对应安装一些内容,具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接:PulID 全套模型,链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb,提取码:y6hb。否则将会遇到报错:Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分,为了应对没下载大模型带来的报错,需要下载大模型。首先,下载 ollama,网站: 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型,可去这个网址下载:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错,可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外,换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点,这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中,instantID 模型擅长提取图片的高层次特征,包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等,在图中例子是 IPAdpater,用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量,作用是使生成图像时,人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征,包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用,结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。
2024-09-03
我是高中历史老师,我想知道用什么AI模型可以“将自己的PPT变成一篇论文”
目前在将 PPT 转换为论文方面,GPT 模型可能会有所帮助。例如,在“教育:一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中,学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验,并根据要求撰写论文,包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外,Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息,甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外,一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字,这种方式具有一定的创意性,且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是,AI 的预测不一定保证完全正确。
2025-02-22
论文撰写的提示词
以下是关于论文撰写提示词的相关内容: 1. 通用原则: 目标明确:确保每一步的目标清晰,AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性:在所有提示策略中,逻辑性是关键,清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量:在某些情境中尤为重要,需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例: 运用 CoD 将文章做摘要的实验,通过 GPT 的五轮输出,以中英文两种方式撰写提示词,个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好,密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理: 论文内容总结:大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间,如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译:大模型可弥补翻译软件的不足,帮助学生快速翻译论文内容,如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色:可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,生成多样化润色结果,如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关: 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务,能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始,不仅提高了初始人类提示词的性能,还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面,随着更强大 LLM 的出现,专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代,PromptAgent 站在了开创性的步骤上。
2025-02-21
deepseek的论文里面讲的混合专家模型怎么理解
混合专家(MoE)模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例,其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。 在 DeepSeek 的 V3 模型中,引入了多头潜注意力(MLA),将 KV 缓存压缩至新低,从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力,首次验证无需监督微调即可实现推理。 DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeekV2 是 60 位专家混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色,具有 236B 参数,21B 在生成过程中被激活,在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。 您可以通过以下链接获取更详细的介绍:https://xiaohu.ai/p/7468 、https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743 。
2025-02-19
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息: 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文: DeepSeek 领先的(相对)开源模型实验室。 2. DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的: 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,认为其秘方是多快好省也不全面。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,因其多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发小范围轰动,V2 的论文引发了 AI 研究界的广泛分享和讨论。 3. deepseek 论文解读: 直播视频回放及相关论文下载: 技巧分享:万能提示词,可用此提示词来 DeepSeek R1。 官网的搜索不能用,一直崩溃的解决办法:可以用火山的满血版,在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-19
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息: 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文: DeepSeek 2. DeepSeek 不是“中国式创新”的产物:将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,认为 DeepSeek 的秘方就是多快好省也是不全面的。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,它就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新,在硅谷引发了一场小范围的轰动。 3. deepseek 论文解读: 直播视频回放及相关论文下载: 技巧分享:包括万能提示词的使用,以及提示词优化的步骤和方法。 官网的搜索不能用,一直崩溃的解决办法:可以用火山的满血版,在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-18
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息: 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文: DeepSeek 领先的(相对)开源模型实验室。 2. DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的: 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,认为其秘方是多快好省也不全面。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,因其多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发小范围轰动,V2 论文引发 AI 研究界广泛分享和讨论。 当时 DeepSeek 在国内外舆论场的形象有所不同。 3. deepseek 论文解读: 直播视频回放及相关论文下载: 技巧分享:万能提示词,可用此提示词来 DeepSeek R1,基本算万能。 官网的搜索不能用,一直崩溃的解决办法:可以用火山的满血版,在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-18