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论文中Data availability是not applicable什么意思

回答

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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参考资料

【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.

其他人在问
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
我的论文aicg率太高了,我如何降低aigc率
以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具,以及它们的功能和使用方法,可帮助您降低论文的 AIGC 率: 1. Turnitin: 功能:是广泛使用的学术剽窃检测工具,最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2024-12-20
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词
以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议: 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词: 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程,直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤: 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。 不断重复上述步骤,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示,需要注意: 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物,保持原始提示词的意图,优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景,确保指定关键特征,如性别和种族,且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述,进行谨慎的修改,用通用描述替代,不泄露其身份信息,除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室,用对其风格的描述替代名称,或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标,并推断出能生成满意图像的内容。
2024-12-19
关于workflow有什么著名的论文
以下是一些关于 workflow 的著名论文或相关内容: 1. 5 月 9 日艾木分享的《Workflow》,其中包含关于 workflow 的理论探讨、对 AGI 的正确理解与思考、如何客观看待大语言模型的基础表现、人工智能在编程领域的应用及挑战、从提示词工程到 flow 工程:AI 在代码生成领域的研究与应用、人工智能在开源项目测试集中的表现与工作流的重要性、关于 workflow 的介绍与案例演示等内容。 2. 艾木的《如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot(含 Workflow 的基础用法)》,提到 Coze 的 Workflow 为制作 Agents/Bots 提供很大的灵活性和便捷性,对 Workflow 中的函数进行了分类,并提出了超函数(Hyperfuction)的概念。 3. 2024 年 8 月 20 日的更新中,有《[AI Agent 产品经理血泪史(二)欲知方圆,则必规矩【Workflow 篇】》,聚焦于工作流(Workflow)在 AI 智能体中的重要性,回顾了集成平台的演变,探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 4. 还有《[张梦飞:【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程》和《[ComfyUI 工作流:黑猴子悟空换脸报错解决大法》等相关内容。
2024-12-18
写论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,为写作者提供了多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可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的软件,有助于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 AI 写作论文时,可以这样做: 1. 草拟初稿:让 AI 生成博客文章、论文、宣传材料等的初稿。 2. 优化写作:将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子,以激发自己写出更好的作品。 3. 完成任务:把 AI 当作实习生,让其帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 保持动力:当在写作任务中遇到困难挑战而分心时,利用 AI 给自己提供动力。 此外,在撰写论文时,要从宏观上考虑将实验结果与领域背景相联系,确保论文结构清晰、逻辑流畅,遵循学术写作规范,使用清晰准确的语言,避免模糊或含糊的术语,并请同事或导师审查以获取反馈和改进建议,同时要保持耐心和恒心。在论文发表后,要通过在 Twitter 上宣传工作、发表演讲、在会议上发言、撰写后续论文、录制 YouTube 视频、撰写博客文章等方式最大化工作的影响力,开源代码、数据或模型也很重要。
2024-12-17
论文提示词
以下是关于论文提示词的相关信息: 论文内容总结: 阅读完整篇文章后总结和梳理文章内容费时费力,大模型结合有效的提示词可迅速概括,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结,提高梳理效率,并有总结结果示例。 论文内容翻译: 学生阅读文献常因语言差异需依赖翻译工具,市面上翻译软件有字数限制,大模型可弥补不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助快速翻译,提高阅读效率,并有翻译结果示例。 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,如针对小红书的口语化、轻松愉快氛围,将论文结论部分润色成适合分享的生活化内容,并有润色结果示例。 论文关键信息抽取: 学生梳理文章引用文献通常较难,大模型结合合适提示词能帮助快速整理文献部分,获取引用文献相关信息,并给出文献提取结果。 个人类论文提示词示例: 如“学术论文阅读总结”,作者为“小七姐”,分类为“教育”,相关提示包括角色设定、目标、限制、技能和工作流程等,具体可参考链接
2024-12-17