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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。

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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.

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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
关于ai的最早的论文文献
以下是关于 AI 最早的一些论文文献相关信息: 《报告:GPT4 通用人工智能的火花》:文中提到智能是一个多方面而难以捉摸的概念,1994 年一组心理学家对其进行了定义。现代 AI 研究的创始人在早期著作中提出了理解智能的宏伟目标,几十年来 AI 研究人员不断追求智能原则。“通用人工智能”(AGI)一词在 2000 年代初流行起来。 《游戏中的生成式 AI 革命》:介绍了生成式 AI 是一种机器学习类别,能根据用户提示生成新内容。AI 在游戏中并非新鲜事物,但早期游戏中的计算机对手只是简单脚本程序,如今因计算能力提升可构建大型神经网络。 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》:包括了对 AI 大模型原理的解释,如相关技术名词,如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等,还提到了技术里程碑,如 2017 年 6 月谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文。
2025-01-16
写论文的ai网站
以下是一些用于写论文的 AI 网站和工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 此外,还有一些 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 较受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-01-14
如何利用ai做卷烟营销工商管理类论文的选题
利用 AI 做卷烟营销工商管理类论文的选题是一个具有挑战性的任务,因为卷烟营销受到严格的法律法规限制。然而,您可以从以下几个方面考虑选题: 1. 基于 AI 的卷烟市场需求预测模型研究:探讨如何运用 AI 技术分析市场数据,预测消费者对卷烟的需求趋势。 2. AI 在卷烟品牌形象塑造与传播中的应用策略:研究如何利用 AI 技术优化卷烟品牌的形象塑造和传播方式。 3. 运用 AI 提升卷烟营销渠道管理效率的研究:分析 AI 技术在优化卷烟销售渠道、提高配送效率等方面的作用。 需要注意的是,卷烟营销必须严格遵守相关法律法规和道德规范。
2025-01-13
哪个AI网站可以根据论文内容生成ppt?
以下是一些可以根据论文内容生成 PPT 的 AI 网站: Kimi.ai:可以将思维导图图片转成 PPT。 tome、gamma:配图可由 GenAI 根据页面内容生成。 付费工具百度文库:可以自定义格式模板,实现格式自动调整。 AI 辅助生成 PPT 的原理和作用通常包括: 1. 减轻排版工作的压力。 2. 生成打底的内容,减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT,让 AI 帮忙摘要内容,生成大纲列表。 主题生成 PPT,让 AI 根据主题扩充成大纲列表,乃至具体内容。 在特定的场景下不用改直接用,如学生快速为小组展示配 PPT。 其流程一般为: 1. 用户输入。 2. AI 输出。 3. 排版。网站往往提供了各种形状和样式,把 AI 输出的文本丢给 LLM,让它根据内容,在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线,每页 PPT 的文字,选出整个 PPT 中,每一页的 UI 组件。呈现 AI 生成的 PPT 结果,用户不满意可以自行选择模版。
2025-01-13
你会撰写论文吗
在论文写作方面,AI 可以提供帮助。例如,如果向 LLM 提供背景信息和指令,它可以帮您写论文,比如:“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。” 在论文写作领域,有一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需要注意,虽然可以用生成模型做某件事,但不意味着这是正确的事情。如果您是接收方,最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是,对于像上述例子中概述的情况,已经有努力正在进行以检测 AI 生成的内容。 此外,提示词是通过结合指令、问题、输入数据和示例来构建的。为了得到结果,必须包含指令或问题,其他元素则是可选的。更高级的提示词可能包括一些关于模型应如何回答问题的指令,例如询问如何撰写大学入学申请论文,同时提出希望在答案中听到的不同方面的建议。
2025-01-11
论文提示词
在学术场景中,论文提示词具有重要作用。以下是关于论文提示词的相关内容: 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。例如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容,提高梳理效率。 论文内容翻译:由于语言差异,学生阅读文献常需翻译。大模型能弥补翻译软件的不足,如 GLM 结合良好的提示词可帮助快速翻译论文内容,提高阅读效率。 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,把复杂学术知识普及化。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,如针对小红书的使用场景调整提示词,将论文结论部分润色成适合分享的生活化内容。 此外,还有以下具体的文本类论文提示词示例: 学术论文阅读总结:角色设定为资深学术研究者小七姐,具备高效的学术论文阅读、总结能力,遵循“二八原则”进行总结,输出阅读的总结文字。 大学教授&学术阅读(读论文):角色设定为大学教授李继刚,有“三轮吃透法”的论文阅读方法论,遵循该方法进行阅读并输出每轮阅读的总结文字。
2025-01-10