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图片侵权_线上申请_电子证据的概念

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回到Fish诉讼博客 2019年12月10日,公证网上办理,Phillip Goter和Joseph Heriges主持了网络研讨会"Autonomous Vehicles:Technical Advancements and Legal Consultations"。如果您未能参加网络研讨会,您可以在下面的问答中找到部分内容摘要。自动驾驶汽车(AVs)是如何工作的?AVs的工作原理是检测、识别、预测和响应运输系统元件的移动,而无需人类驾驶员的直接输入。本文中的交通系统要素包括其他车辆、行人和骑自行车的人,以及车辆的环境,如道路基础设施、建筑物、标志、路面标线和天气状况。AV的安全运行需要车辆和运输系统的其他元件之间的连接。工程师已经确定了五种关键的连接类型:V2I:车辆到基础设施(道路、红绿灯、里程标志等)V2V:车辆对车辆(其他AV)V2C:车辆到云(数据驱动导航系统、娱乐系统等)V2P:车辆到行人(从行人到AV的被动通信)V2X:车辆到一切(自行车、建筑物、树木等)AVs由人工智能系统和连通性实现。AVs使用的人工智能系统的一个例子是神经网络。神经网络是一种基于软件的人工智能机器,它模仿人脑分析信息的方式。AV神经网络使用算法来检测模式,并对来自车辆传感器的数据进行分类和聚类。然而,在神经网络完全运行之前,必须使用一组由人类标记和分类的数据来训练神经网络。换言之,人工智能系统在正常工作之前必须先"输入"数据。例如,考虑AV将用于识别停车和让行标志的算法。一个工程师首先要创建一个由数百万张不同类型标志图像组成的数据集,确保在白天和晚上从不同角度捕捉图像,以获得具有代表性的样本。然后,工程师会检查所有这些图像,并将它们标记为停车标志、让行标志或其他标志。一旦数据被分类,工程师将通过告诉它一些图像是什么(停止信号、屈服信号或其他)来启动神经网络。然后,神经网络将被允许独立运行数据集,对每个图像进行分类。完成后,工程师会告诉它它的分类是否正确。然后,通话怎么录音,这个过程将再次重复运行,直到神经网络达到100%的准确率。影音市场的现状如何?与大多数新兴技术一样,AV市场正处于扩张和快速创新的状态。从频谱上考虑AV技术的发展是很有帮助的。根据美国汽车工程师学会(SAE),驾驶自动化分为六个级别:无自动化:零自主;驾驶员执行所有驾驶任务。驾驶员辅助:车辆由驾驶员控制,但车辆设计中可能包含一些驾驶辅助功能。部分自动化:车辆具有加速和转向等综合自动化功能,但驾驶员必须始终参与驾驶任务并随时监控环境。条件自动化:驱动程序是必需的,但不需要监控环境。驾驶员必须随时准备好控制车辆,并发出通知。高度自动化:车辆能够在特定条件下执行所有驾驶功能。驾驶员可以选择控制车辆。全自动:车辆能够在所有条件下执行所有驾驶功能。驾驶员可以选择控制车辆。美国汽车市场的绝大多数是SAE 1级,广泛采用具有安全性和有限自动驾驶任务的车辆,但仍需要人类驾驶员对车辆进行主要控制。实现更高的自动化水平正在推动该行业的增长,预计其价值将从2019年的540亿美元扩大到2026年的5770亿美元。美国专利商标局(USPTO)的AV相关技术专利申请也反映了这一进步,自2016年以来,每年的申请量增长了20-30%。展望未来,业内分析人士预测,具有一定自动驾驶能力的汽车可能会在20世纪20年代初上市,而完全自主的汽车可能会在20世纪20年代末问世。发展影音技术面临哪些挑战?AV技术的发展和实施面临的主要挑战是驱动因素和环境的变化。AV和传统车辆(或"非连接车辆")之间的相互作用构成了一个特殊的挑战,因为非连接车辆缺乏帮助AV避免碰撞的V2V通信系统。为了补偿,AVs必须承担试图预测驾驶员行为的艰巨任务。交通基础设施由于缺乏统一性以及环境和结构的频繁变化,也带来了挑战。例如,AVs必须被教导认识到一些道路使用油漆线来标记其中心点,而其他道路则没有。他们还必须学会适应变化,例如,即使旧标记仍部分可见,也要识别新绘制的道路标记。他们必须认识到在雨雪等恶劣天气下的交通基础设施。企业可能面临哪些知识产权问题?专利资格问题是视听公司面临的知识产权挑战的前沿和中心问题。根据《专利法》第101条和最高法院的Alice和Mayo判决,美国专利商标局可以驳回以前由人类完成的任务的软件实现技术的申请,认为这些发明在§101法律的现行状态下是不可专利的抽象概念。从业者面临的挑战是起草索赔要求,其中包括"比抽象概念更多的东西",或是背诵"创造性的一步"——有时模糊不清的标准可能会给申请者带来难以逾越的障碍。许多AV和AI技术都是基于软件的,因此很容易遭到拒绝。复制人类大脑功能的技术——比如神经网络——尤其难以申请专利,需要仔细起草专利申请,才能通过Alice/Mayo专利资格测试。人工智能技术也提出了专利侵权责任的问题,因为目前还不清楚法律体系将如何处理人工智能系统的侵权行为。在这种情况下,实际的"侵权人"可能是人工智能系统本身、人工智能系统的原始编码者、其所有者,或者训练或操作人工智能系统的任何其他实体。影音领域有哪些商业秘密问题?商业秘密可以作为专利保护的有效替代品,因为它们不需要冗长和昂贵的起诉,也不会让所有者面临专利挑战。商业秘密,实用新型侵权,是指商业秘密所有人在内部认定为商业秘密并采取合理努力维护的商业秘密,从而使其具有经济价值的商业秘密。这些信息可以包括源代码、研发、设计、原型、流程和营销计划等。为了确定商业秘密的存在,身份证公证,提议者必须证明信息:有价值;不为其他可能从中获利的人所知;以及以合理设计的保密方式处理。商业秘密在AV领域可能被证明是特别有用的,以保护消极的专有技术,即知道什么不起作用,而不是什么有效。负面技术在AVs等新兴行业尤其有价值,因为它可以让拥有它的公司比竞争对手拥有研发优势。然而,将知识产权作为商业秘密而不是专利并非没有风险。数据传输的便捷性增加了员工窃取或泄露商业秘密的可能性,商业秘密案件中的原告很难证明自己被挪用。产品责任考虑因素是什么?涉及AV的碰撞造成了独特的责任问题。传统上,非AV车之间碰撞的责任主要基于过失法,如果碰撞是由有缺陷的产品(如刹车故障、轮胎爆裂等)引起的,则偶尔会出现产品责任问题。产品责任法可能在确定AV之间碰撞的故障方面发挥更大的作用,因为这些碰撞更有可能是软件故障或机械故障造成的,而不是人为错误。作为分配故障的主要方法,产品责任取代疏忽的程度将取决于车辆的自动化程度,因为在人类驾驶员对车辆进行某种程度的控制时,北京授时中心,疏忽仍可能发挥作用。联邦立法目前发生了什么?截至发表之日,还没有专门的联邦立法来规范视听产业。然而,有37个州通过立法、行政命令或两者兼而有之。许多州级法规允许影音公司使用该州(或其中的特定地点)作为试验场。有关自动驾驶汽车和人工智能的更多信息,以及影响这两者的法律,请参阅"自动驾驶汽车:技术进步和法律考虑",或联系Phillip Goter或Joseph Heriges。所表达的意见是作者在上述日期发表的意见,并不一定反映Fish&Richardson P.C.及其任何其他律师、客户或其各自附属公司的意见。这篇文章只作一般资讯用途,不作任何介绍

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