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通用名称与商标之间有什么需要注意的吗 这篇文章探讨了商标在注册后因保护不力而逐渐成为通用名称的问题，以优盘、微单、酸酸乳和解百纳为例，强调了将通用名称注册为商标以及商标演变为通用名称两种情况的风险。 在我们的生活中，有很多我们现在所熟知的商标，注册时符合法律规定，但是在注册之后的使用过程中，由于保护不力而丧失了注册商标应有的显著性，逐渐成为了通用名称。最为典型的案例就是优盘，优盘本来是朗科科技在上世纪注册的移动存储产品的商标名称，后来由于公众认知中将其看作是闪存盘的通用名称而最终被商标评审委员裁定撤销。相机中的微单商标，是由索尼公司申请，但现在很多人将其看成是同种类相机的通用名称。除此以外，蒙牛公司的“酸酸乳”，以及红酒中的“解百纳”等等，都曾因商标的通用名称问题而成为舆论的焦点，引发关注。通用名称与商标之间两种情况需要格外注意：首先，法律禁止将通用名称注册为商标。这是因为将某商品的通用名称作为商标注册，一方面不能实现商标用来区别商品来源的核心功能，另一方面会垄断行业公共资源，妨碍同行业经营者的使用，不利于正常的市场竞争秩序的良性发展。同时，企业要防止注册商标成为通用名称。商标名称逐渐演变为特定商品的通用名称，说明商标的知名度已经很高。成为通用名称不仅会使商标失去区别其他商品的意义，致使显著性特征消失，丧失法律的保护，还会使苦心经营的品牌价值化为灰烬，前功尽弃。为了避免商标变成通用名称，企业需要采取有效的措施来保护他们的商标。这包括确保商标在使用过程中保持显著性，以及在发现商标被他人侵权时采取适当的法律行动。同时，政府和相关部门也应该加强对商标保护的监管，以维护公平的市场竞争秩序。 -
商标的价值是哪些 商标作为一种有价值的知识产权，其价值随着企业的发展而不断变化。商标的价值主要体现在其使用价值上，不同的商标针对不同的消费群体，反映消费者的不同需求。 1、商标作为一种知识产权是有价值的，商标权一经取得就受到法律的保护，法律赋予商标权独占性，这种独占性使得商标权可以作为一个企业的形象代言。商标的价值不是一成不变的，商标的价值是不断变化的，随着企业的不断发展壮大，商标也就越来越值钱。不同的商标在不同的消费群体中享有各自的盛誉，同样具有自已价值，这方面的价值更多的体现在使用价值上，不同的商标有各自针对的消费群体，反应的是消费者的不同需要。2、商品的声誉决定商标的价值。当商品的声誉达到一定的地位时，商标的独特性就体现的更加明显，在市场竞争的环境中，商标表示的是商品的质量，彰示的是商品的声誉;商品的声誉是不断累积的，商品声誉的顶峰则是一种文化。3、企业的综合实力决定商品声誉。商品的声誉来自生产它的企业，因此直接影响和最终决定商标价值的是企业的综合实力。最终承担商品质量责任的是企业，企业也是商标价值的最终受益者。在商业世界中，商标作为一种重要的知识产权，对于企业的形象和价值有着深远的影响。商标的价值随着企业的发展而不断变化，其独特性和使用价值在不同消费群体中享有各自的盛誉。同时，商品的声誉和企业的综合实力是决定商标价值的关键因素。企业应承担商品质量责任，并成为商标价值的最终受益者。因此，在商业运营中，企业应重视商标的保护和管理，以实现其长期的商业价值和成功。 -
人工智能和物联网如何支持可持续和以人为本的建筑 在排放法规、租户需求和不稳定的市场之间，商业房地产业主面临着优化建筑性能和降低运营成本的巨大压力。 美国能源部 (DoE) 的 HVAC 要求和欧盟建筑能源性能指令 (EPBR) 规定了遵守净零目标的严格期限。 商业地产团队也感受到了来自租户的压力，其中三分之二的租户要求改善舒适度相关问题，例如温度或下班后暖通空调运行。 一些市场的办公室空置率飙升加剧了降低成本的挑战。幸运的是，监管机构和租户的要求往往与业主降低运营成本的需求相吻合，这种融合代表着巨大的机遇。互联设备和控制系统构成高效建筑的数字支柱在许多情况下，业主经营的设施较旧，基础设施老化。 利益相关者必须对这些建筑物进行改造，以符合法规并让租户感到舒适、健康和快乐。 过去，关于实现可持续发展和以人为本的对话是一种权衡。 然而，如今，业主可以使用一系列技术，可以一次性解决监管、租户和长期运营成本问题。许多业主都了解这些改进的重要性。 到 2025 年，80% 或更多的业主计划实施技术来增强可持续性和环境控制、预测性设施管理以及数字连接和基础设施。 连接的智能房间传感器提供提高效率、健康和舒适度所需的数据和控制。通过将互联的物联网设备与机械和电气系统（例如 HVAC）集成，操作员可以通过一个中央系统控制不同的建筑区域。 此外，整个建筑的集中操作系统还允许租户定制从空气到照明水平的一切，同时允许运营团队轻松监控电力、暖通空调和自动化系统。自动化和优化的 HVAC 系统将成为建筑运营商改造的核心。 监控房间或区域占用情况的传感器使现代 HVAC 系统能够从恒定风量的设置转变为需求控制通风 (DCV) 方法。 很容易看出需求控制的气候控制将如何让租户满意。 来自支持物联网的设备的数据还可以让您了解 HVAC 系统消耗能源的方式、地点和时间，从而实现更精确的使用。HVAC 系统的更精确的需求驱动气流将帮助建筑物更有效地利用能源。 更高效的能源利用有助于建筑物满足美国能源部 HVAC 标准和 EPBR 等法规的期望，这些法规提高了能源效率要求或要求建筑物业主实施自动化和控制。智能技术使建筑业主能够更快地适应不断变化的环境物联网与机电系统的结合也不仅仅停留在需求控制通风上。 支持人工智能的平台通过对暖通空调系统进行高度微调来改变范式。 建筑业主可以通过算法传递 HVAC 数据以及能源负载曲线、照明、温度和其他参数，这些算法可以根据占用趋势优化空间使用，同时满足认证和监管要求。传统上，当面临新硬件安装的困难和复杂性时，公司在人工智能方面遇到了最大的障碍。 从熟练劳动力的角度来看，这可能具有挑战性，更不用说额外设备的成本了。 然而，随着最新的物联网解决方案以及随着网络服务的发展而发展的边缘技术，大多数现有建筑物都可以通过边缘技术以有限的增量投资实现人工智能。从根本上说，每个设施经理都想知道“为什么使用人工智能”以及如何有效地利用它来更好地管理他们的建筑物。人工智能能够解决反复出现的 FM 挑战，因为它能够以最高的性能水平提供服务，而无需依赖高技能的技术，并不断适应不断变化的建筑物性质。 人工智能在实现净零建筑的道路上发挥着巨大作用，可以帮助设施管理者简化： 高绩效——股东、租户和员工的期望变得越来越高； 它不仅足以实现能源感知或仅通过分析进行分析，而且对系统进行持续调整以获取最大效率的需求也在不断增长。 熟练技术短缺——许多小型站点无力承担现场技术，而对于大型站点来说，可能会面临一系列压倒性的挑战，需要高度自动化才能发挥作用。 不断发展的系统——变化的时钟周期迅速增加； 建筑用途正在以更加动态的方式发生变化，系统需要人工智能来跟上这些变化。 人工智能赋予设施管理者主动性的力量。 大多数 DCV 方法使用传感器来测量二氧化碳水平，这是房间占用率的一个指标。 当二氧化碳水平达到阈值时，暖通空调系统就会打开，但空气需要时间才能流通，从而导致居住者在此过程中可能感到不舒服。 通过计算房间内的总人数并将该数据与其他传感器配对，人工智能可以提供主动的 HVAC 操作，从而改善空气质量、优化舒适度并节省能源，因为系统根据实际房间使用情况运行。由于人工智能作为一种技术的速度和实用性，它还可以突出那些难以甚至几乎不可能注意到的领域。设施中的人工智能从对居住者的模式和外部因素（例如天气预报）的准确反应中获得了重要意义。人工智能可以在需要时自动加热和冷却空间，并且借助物联网技术，可以适应天气等外部因素，以确保能源使用得到优化并与居住者的舒适度保持平衡。建筑的未来是高效、可持续和以人为本的在未来十年中，人工智能、物联网及其与暖通空调等建筑系统的集成将证明对建筑效率、舒适度和运营成本至关重要。基于传感器的暖通空调可根据实际入住和使用趋势实现主动、自动化和定制的建筑环境。针对使用而优化的系统有助于业主遵守要求更高效能源使用的法规和认证。更高效的建筑反过来帮助业主降低运营成本，即使在市场紧张的情况下也是如此。例如，能源之星估计，能源使用减少10%相当于净营业收入增加1.5%。当改造建筑的员工进入工厂时，一切都无缝运行，无需任何人按动开关。灯光打开，遮阳帘缩回，HVAC系统调节温度，同时避免浪费能源，这一切都是因为该建筑包含物联网传感器并利用旨在提供最佳体验的设备。数字技术与机械系统的融合将开启先进环境控制的新时代，从而改善租户体验，并使建筑物所有者的成本与居住者的需求和监管要求保持一致。随着技术和人类的不断融合，建筑业主可以利用物联网和其他智能技术来创造一个居住者体验独特、舒适和可持续的未来。 作者：Marino 施耐德电气数字建筑业务部的高级副总裁 -
在企业环境中使用人工智能技术 在企业环境中使用人工智能技术 人工智能(AI)与企业世界的融合带来了变革，重塑了企业运营和决策的方式。当组织寻求利用人工智能来提高效率和竞争力时，研究与其实施相关的优势和劣势是至关重要的。 人工智能在企业界的优势是什么？ 人工智能在企业领域的主要优势之一是，其能够简化流程，并提高整体效率。日常任务、数据分析和决策过程的自动化，使员工能够专注于工作中更复杂、更具创造性的方面。 数据分析与洞察 人工智能系统可以实时分析大量数据，为市场趋势、客户行为和运营绩效提供有价值的见解。当涉及到保险承保工作台和其他数据密集型应用时，这很有用。这种数据驱动的决策使组织能够做出明智的选择，并迅速适应不断变化的商业环境。 节约成本 通过人工智能实现自动化，可以减少对体力劳动的需求，并最大限度地减少错误，从而显著节省成本。对人工智能技术的初始投资，被生产力和资源优化的长期收益所抵消。 增强用户体验 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可以通过即时响应查询并提供个性化建议来增强客户互动。这不仅提高了客户满意度，还释放了人力资源来处理更复杂的客户服务问题。 创新解决方案 人工智能通过支持尖端解决方案和产品的开发来促进创新。机器学习算法可以识别模式，并提出改进建议，从而推动组织内部的持续创新。 人工智能在企业界的缺点是什么? 人工智能实施的最大缺点之一是工作被取代的可能性。自动化可能会取代某些角色，导致人们对失业的担忧，以及需要提高劳动力的技能以适应不断变化的工作需求。 道德困境和偏见 人工智能系统的公正性取决于其所训练的数据。如果历史数据包含偏差，人工智能算法可能会延续，并加剧这些偏差。当人工智能做出的决策不公平地影响个人或社区时，就会出现道德考虑。 安全和隐私风险 随着组织越来越依赖人工智能进行数据分析和决策，安全漏洞和隐私侵犯的风险也随之增加。保护敏感信息免受网络威胁成为一项严峻的挑战，需要采取强有力的网络安全措施。 初始实施成本和技术挑战 实施人工智能技术对于组织来说，可能是一笔巨大的前期投资。此外，将人工智能系统与现有基础设施集成可能会带来技术挑战，需要专业知识和资源。 过度依赖技术 一个潜在的陷阱是过度依赖人工智能系统，导致人类在决策中的作用减弱。组织必须在利用人工智能提高效率和保留人类监督，以进行关键判断和道德考虑之间取得平衡。 成功的人工智能集成策略 为了减轻人们对工作岗位流失的担忧，组织应该投资于培训和技能提升计划。这确保员工能够适应不断变化的工作要求，并承担更复杂的任务，以补充人工智能功能。 确保人工智能实践符合道德规范 为了解决道德问题，组织必须优先考虑人工智能系统的公平性、透明度和问责制。对人工智能算法的定期审核和评估，可以帮助识别和纠正偏见，促进道德决策。 优先考虑网络安全措施 组织应优先考虑网络安全措施，以保护敏感数据并防止未经授权的访问。这包括实施强大的加密、定期安全审核，以及及时了解数字环境中新出现的威胁。 逐步实施和整合 为了管理初始成本和技术挑战，组织可以选择分阶段的人工智能实施方法。从试点项目开始，并逐步扩大规模，可以在不让组织不堪重负的情况下识别和解决技术问题。 -
为什么 Cat6a 电缆是综合布线的最佳选择？ 随着高速通信的不断发展，Cat6a已成为最具成本效益且面向未来的产品。 它不仅向后兼容 Cat6 和 Cat5e 电缆，还支持高达 10 Gbps 的数据传输速率和 500 MHz 的最大带宽。 如果您正在考虑新安装或升级现有基础设施并购买结构化布线，cat6a 是您的最佳选择。 它不仅是当前的首选电缆，也是面向未来的布线基础设施的标准。 以下是选择 Cat6a 的八个令人信服的理由。 优化网络速度和覆盖范围 越来越多的网络资源正在迁移到边缘，对数据速度和容量的需求不断增加。 Cat5/6 电缆在操作环境中容易受到通道损坏。 串扰、阻抗失配、外部噪声和回声损耗等问题可能会导致错误，从而降低总体吞吐量。 Cat6a 电缆旨在克服这些挑战，支持高达 10G 的速度，最大长度达到 100 米，几乎是 Cat6 的三倍。 类别 带宽 1G距离 10G距离 Cat 5e 100 MHz 100m _ Cat 6 250 MHz 100m 37m Cat 6A 500 MHz 100m 100m Cat 7 600 MHz 100m 100m Cat 7A 1000 MHz 100m 100m Cat 8 2000 MHz 100m 100m 符合连接设备所需的 PoE 电源标准 企业网络的持续集成将各种网络设备整合到统一的网络基础设施中。 在此过程中，原始设备制造商 (OEM) 正在充分利用更新的以太网供电 (PoE) 标准。这些标准使所有四对电缆能够将大功率应用的电力输送增加一倍，例如需要更多电力的医疗设备，更新的PoE标准需要更高等级的电缆，使Cat6a成为这些要求苛刻的网络布线解决方案的理想选择。 Cat6a的标准化支持和广泛应用 一般室内布线 2008年2月，ISO修订了全球ISO/IEC 11801标准，规定使用cat6a电缆/连接器为链路/通道提供高达500 MHz的频率。 以太网供电 TIA 用于以太网供电应用的 TSB-184-A 平衡双绞线布线建议使用 6a 类布线，以更好地支持 IEEE 802.3bt 四对 PoE。 无线接入点 TIA 的 TSB-162-A 无线接入点位置电信布线指南建议在新安装中使用 Cat6a 进行 WAP 的水平布线。 医疗设施 ANSI/TIA-1179-A 医疗机构电信基础设施标准建议新安装使用 Cat6a（用于主干和水平铜缆）。 支持向后兼容的RJ45用户接口 Cat6a 电缆支持向后兼容的 RJ45 用户接口。 RJ45是一种经过验证的、熟悉的、向后兼容的接口，展现了标准化的强大力量，推动了以太网在全球的发展，成为广泛应用于各种场景的通用接口。安全坚固Cat6a 电缆是当今最安全、最耐用的以太网电缆之一。 护套采用新型环保材料PVC CM制成，具有优异的耐用性、阻燃性和柔韧性。 通过福禄克跳线测试，可以获得指定的测试报告，包括NEXT、PS NEXT、ACR-F、PS ACR-F、ACR-N、PS ACR-N和RL参数。 这确保了能够提供稳定的高速网络连接，保证数据传输的准确性和可靠性。高品质裸铜导体Cat6a 电缆利用裸铜导体来保持其质量。 它们具有强大的耐腐蚀性，可长时间使用而不会磨损，同时提供最佳性能。 裸铜导体的另一个优点是其灵活性和良好的延展性，使其非常适合用作电缆导体； 它们可以很容易地扭曲而不会断裂。 此外，裸铜导体不像其他材料那样发热，从而提高了效率。 当导体不产生热量时，在最理想的条件下，火灾危险就会减少或消除。 更好的性能和投资回报率 Cat6a 的性能是 Cat6 电缆的十倍，容量是 Cat6 电缆的两倍。 它代表着一次重大飞跃，支持 10 Gbps 传输（与 1 Gbps 相比），并将带宽从 250 MHz 增加了一倍至 500 MHz。 虽然 Cat6a 电缆的成本可能比 Cat6 电缆高 10% 到 20%，但它们是面向未来的网络电缆，一旦安装，多年来都不需要更换。 从长远来看，您将获得更好的绩效和投资回报。 来源：FS -
人工智能如何真正改善工业制造 虽然整个社会刚刚开始认识到人工智能(AI)在我们生活的几乎各个方面的潜力，但它对工业维护操作可能产生的影响已经显而易见一段时间了。彻底的安排和执行定期检查的方法将在大多数问题造成严重问题之前发现它们。 人工智能改善工业制造有哪些挑战 尽管人工智能在工业制造中有望带来许多优势，但也存在一些困难和挑战：高昂的实施成本：引入人工智能技术需要巨额的投资，包括硬件、软件、培训和集成等方面的成本。这对一些小型或中小型企业可能是一个重要的挑战。数据质量和可用性：人工智能的成功依赖于大量高质量的数据。然而，在实践中，许多制造企业可能面临数据质量低、数据分散、格式不一致等问题。解决这些问题并确保数据可用性是一个挑战。技能短缺：使用人工智能技术需要拥有相关的技术和专业知识。许多制造企业可能面临员工技能短缺的问题，需要培训现有员工或招聘具备相关技能的新人才。复杂性和集成难题：引入人工智能可能涉及到系统的复杂改变，包括硬件设施、软件系统和业务流程。整合这些变化可能是复杂的，涉及多个系统和部门之间的协调。安全和隐私问题：人工智能在工业制造中的应用可能涉及大量敏感信息，如生产数据、设计图纸等。确保这些信息的安全性和隐私是一个重要的挑战。文化和组织变革：引入人工智能可能需要组织文化的转变和员工的接受度。一些员工可能对新技术持怀疑态度，需要进行有效的变革管理和沟通。标准化和互操作性：缺乏行业标准和互操作性可能导致不同系统之间难以集成，造成信息孤岛。伦理和法律问题：使用人工智能可能涉及到一些伦理和法律问题，例如责任分配、透明度和算法的公正性。确保在人工智能应用中遵循伦理准则和法规是一个挑战。维护和更新：人工智能系统需要不断维护和更新，以适应变化的需求和技术发展。确保系统的可持续性和更新是一个挑战。克服这些困难需要全面的战略规划、投资和组织文化的变革。然而，一旦克服这些挑战，人工智能可以为工业制造带来显著的改善。 人工智能如何真正改善工业制造 人工智能（AI）在工业制造领域的应用有望真正改善生产效率、质量管理和整体运营。以下是一些方式，说明了人工智能如何在工业制造中发挥积极作用：智能生产计划和排程：AI可以分析历史生产数据、市场需求和供应链情况，帮助制定更智能的生产计划和排程。这有助于最大程度地利用资源，减少生产延误和库存水平。预测性维护：利用机器学习算法，可以对生产设备进行实时监测，并预测设备可能发生故障的情况。通过预测性维护，制造企业可以减少不必要的停机时间，提高设备的可靠性和寿命。质量控制和检测：利用计算机视觉和机器学习技术，可以实现对产品质量的实时监测和检测。这有助于及早发现和纠正生产中的质量问题，减少次品率。智能机器人和自动化：人工智能在机器人和自动化系统中的应用，可以提高生产线的效率和灵活性。智能机器人能够执行复杂的任务，协作工作，并根据环境变化做出实时决策。供应链优化：AI可以帮助优化供应链管理，实现更精准的库存管理、供应商选择和订单处理。这有助于降低成本、提高生产效率，以及更好地适应市场需求的变化。自适应制造系统：引入AI使制造系统更具自适应性，能够适应快速变化的市场需求和生产环境。这包括实时调整生产线、变更产品配置以及灵活应对不同订单和规模。人机协作：在工业制造中，AI还能够与人类工作者实现协作。例如，使用协作型机器人（cobots）来与人共同执行一些任务，提高生产效率并减轻工人负担。能源管理：AI可以优化能源使用，监控和管理设备的能源效率，减少能源浪费，降低制造成本。通过这些应用，人工智能可以提高工业制造的智能化水平，提升效率、质量和灵活性，降低成本，并为制造企业创造更具竞争力的优势。然而，也需要注意在引入AI时解决潜在的安全、隐私和伦理问题。 -
人工智能时代版权将如何运作？ 人工智能时代版权将如何运作？ 如今，我们拥有了所有可用的工具，有自由和权力使用人工智能来随心所欲地创作，但这种使用也带来了众多复杂的法律问题。最重要的是，版权是否应该保护人工智能输出？如果人工智能输出确实应该受到创造者的保护，那么谁才是所有者呢？有人认为，人工智能需要开源，任何输出都没有版权。另一种观点是，如果人工智能无法感觉或感知，那么它就不能获得版权；相反，使用人工智能的人可以对这些材料进行版权保护。然而，如果人工智能开始有感知，那么人工智能就会开始撰写文案。对于此类问题的看法，是漫长而多样的，各方都展开了激烈的讨论。关于如何处理这个问题的评论、讨论和法律可能会伴随我们数十年。 法律将如何决定版权作品的结果？现在，小说可以在几天内创作出来，歌曲的制作速度也比播放其的速度更快，绘图可以在几秒钟内完成，这一切都归功于ChatGPT、GPT-4和Dall-E 2等生成式AI系统。这些系统基于大型机器学习模型对已发表作品的经典进行了采样和重新混合。这些和其他发人深省的问题引发了一些具有挑战性的版权相关考虑。目前，人工智能输出尚未受到版权保护。这样合适吗？在这种情况下，谁应该拥有版权——用户、人工智能供应商，还是人工智能接受训练的内容的个人？或者我们给每一个人一个版权?其他问题可能是：我们（或法律）如何确定某人是否在其艺术/文字/或音乐中使用了人工智能？仅仅要求透明度可能行不通。确实，软件开发需要对软件本身进行版权保护，但作者与人工智能及其开发者之间是否会签订合同？谁将为错误负责？某些东西可能是使用人工智能创建的，但一个想法的新表达将是作者，而由此产生的表达需要受到版权保护。但是，通过人工智能系统创建的大量信息或创造者的输出是否会产生大量难以克服的数据需要处理，从而结束人类正在进行的创造？毫无疑问，这些见解和问题将在未来一段时间内困扰人类。以下是人工智能时代的版权运作可能会面临新的挑战和机遇，以及一些可能的趋势和影响： 智能创作与版权归属问题：随着人工智能技术的发展，机器生成的内容可能会变得更加普遍。在这种情况下，确定版权归属将变得更加复杂。可能需要制定新的法律和政策来解决由AI生成的内容的版权归属问题。 数字水印和技术保护：针对数字内容的技术保护将变得更加重要。数字水印技术可能会得到更广泛的应用，以确保内容的版权归属和防止未经授权的复制和分发。 智能版权管理系统：可能会出现智能版权管理系统，利用人工智能技术来监测和管理大量的数字内容。这些系统可以帮助版权持有人追踪其作品的使用情况，并采取必要的法律行动来保护其权益。 新的创作和分发模式：人工智能技术可能会推动新的创作和分发模式的出现。例如，生成式对抗网络（GAN）可以用于生成全新的艺术作品，这可能会引发对版权和创作权的新的讨论和法律界定。 法律和政策的调整：随着技术的发展，法律和政策可能需要不断调整来适应新的版权挑战。这可能涉及到修改版权法律、制定新的规范以及加强对违规行为的执法。 总之，人工智能时代的版权运作将面临许多新的挑战，但同时也会带来创新和机遇。需要持续关注技术和法律的发展，以确保版权制度能够适应新的环境。 -
什么是人工智能语音发生器及其工作原理？ 近年来，人工智能语音生成器已经成为一项强大的技术，它正在改变人们与机器交互和接收数字内容的方式。创新系统通过使用人工智能模仿人类语音模式来工作，从而产生更真实、更自然的声音。在本文中，我们将探索人工智能生成发音的有趣领域，阐明其内部结构以及使其听起来如此自然所需的工具。 人工智能语音生成器的要点 人工智能语音生成器是一种计算机程序，可以将文本转换为语音，听起来就像人类说话一样。这种人类模式是通过文本到语音(TTS)实现的，TTS是一种将计算机输入的文本处理成生成的声音的技术。 人工智能语音发生器的工作原理 人工智能语音生成技术，也被称为TTS，其核心是人工智能和自然语言处理。它可以很容易地将书面文字变成类似人类的语言。他们如何与我们沟通?以下是系统化的步骤： 文本分析： 首先是对文本进行分析。难以入睡的人工智能算法将词性分解为组成句子，解释主语和谓语，并根据语义内容对单词进行分类，所有这些都是为了更好地理解句子结构。 语言处理： 人工智能系统在分析文本后，开始对其进行语言处理。这意味着它涉及从语法到语义的所有内容，以确保它生成的声音连贯并传达某些内容。 语音合成： 在语音合成中，AI语音生成器的主要应用是语音的形成。通过使用通常出现在神经网络和深度学习模型中的先进算法，这些系统模仿了人类的语调。对于强调来说，节奏、语调或音调强度是为声音添加最真实感觉的因素。 情绪变化： 人工智能利用基于神经网络和深度学习模型的先进算法；这些系统模仿人类的声音模式和节奏。这种先进的人工智能语音生成器通常超越计算机语音合成的简单叶，进入情绪控制的语调变化。这意味着人工智能生成的声音可以产生不同的感受，为交流增添了一层表现力。 用户偏好： 市场上有很多人工智能生成的声音。其中一些允许根据用户的需求进行某种形式的定制。他们可以改变所有参数，如音高、速度等，以满足不同人的演讲需求或品味。 持续学习： 一些人工智能语音生成器依赖机器学习来实现增长和改变。随着系统处理更多的数据并接收用户的反馈，它可以适应并提高其语音合成能力。这些步骤共同使人工智能语音生成器，能够将书面文本转换为自然且富有表现力的语音。它提供了一个高度通用的工具，适用于从可访问性和电子学习到动态内容交付和品牌一致性的各个方面。随着技术的不断发展，这些系统已经具备了更加精细和细致的语音合成功能。 深度学习在人工智能语音生成中的作用 神经网络： 深度学习基于神经网络，因为它们的大小和工作原理类似于自然神经系统。然而，在人工智能语音生成的特定领域，这些网络被指示寻找数据中的复杂模式，特别是人类语音的微妙之处。 语音合成模型： 深度学习使用专门的模型进行语音合成。WaveNet和Tacotron等生成模型采用深度神经网络来模拟语音的微妙之处，包括语调、节奏或情绪变化等。 大数据集训练： 深度学习算法在巨大的训练数据集上蓬勃发展，就人工智能语音生成而言，这正是模型所训练的内容。语音合成模型经过数小时的人类语音训练，使模型能够学习极其多样化的自然语言模式。 迁移学习： 深度学习的一个关键概念是迁移学习，它使在一项任务上训练的模型能够重新用于另一项相关任务。在人工智能语音生成的背景下，它使我们能够针对新的语音或语言调整预先训练的模型，从而提高多功能性和效率。 连续的提高： 深度学习的迭代性质意味着这些模型，可以在接触更多数据和用户反馈时不断改进。随着时间的推移，我们的人工智能系统生成的语音听起来会越来越自然。 人工智能语音发生器的应用 出于多种原因，人工智能语音生成器在多个行业中具有重要意义。它们对于可访问性至关重要，可以为有视觉障碍或阅读困难的人提供数字内容。它们出现在Siri、Alexa和GoogleAssistant等虚拟助手提供的交互式和对话体验中。在娱乐行业，他们提供配音、角色声音和旁白，有助于增强沉浸式体验。它们出现在导航系统中，提供逐向导航，同时保持足够的人性化声音，让驾驶员专注于道路。最近，它们出现在电子学习平台上，这些平台将教育内容变成口语，将教育内容转换成可以通过听觉学习吸收的格式，或者只是为不想完成作业的学生提供另一种方式来补习作业。读书。 道德考虑 人工智能语音生成器具有强大的功能，但使用它们通常会让人们思考道德问题。语音克隆、深度伪造音频、合成语音是否会导致令人不快的不当行为等棘手问题，引发了许多关于人工智能发展正确之路的讨论。声音克隆引起了人们对身份盗窃和冒充的担忧。Deepfake音频可能会被操纵来创造欺骗性或操纵性的声音，从而带来欺诈行为、错误信息和社会工程欺诈的风险。有效防止未经授权的声音克隆需要简明的标准，并获得决定谁的声音应该被克隆的人的知情许可。 总结 总而言之，人工智能语音生成器是语言、技术和人工智能的一次重大飞跃，在各个领域都发生了变化。道德考虑对于负责任地构建和使用人工智能语音生成器至关重要。它们可以增加可及性、娱乐性和便利性，但必须采取适当的措施以避免滥用。平衡创新和道德对于人工智能语音生成器增强人类沟通和可访问性的未来至关重要。 -
2024年技术趋势：从云的演变到人工智能的威胁格局 2024年技术趋势：从云的演变到人工智能的威胁格局 技术是推动创新的有力工具，随着生成式人工智能（Gen AI）的爆炸式增长和智能应用的发展，创新迅速加速。 我们生活在一个日益互联的世界，随着创新推动技术行业向前发展，企业比以往任何时候都更重要的是走在趋势的前面，并对挑战保持警惕。灵活性成为云和“即服务”模式的关键近年来，云被广泛认为是寻求降低IT成本的企业的最佳解决方案，使技术领导者能够摆脱昂贵的传统基础设施。然而，展望2024年，随着组织试图通过将某些应用从公共云迁移出去，重新获得控制权，这一趋势可能会明显转向私有基础设施。虽然云对企业发挥着重要作用，但其提供的灵活性成为一个关键考虑因素，无论是转移工作负载还是确保本地数据保护，都需要对其数据需求做出更严格和定制的响应。预计到2024年，公共云和内部部署之间的持续优化平衡将受到更严格的审查。虽然超大规模云提供商始终提供经济高效的替代方案，但对于不是数字优先企业的组织来说，云存储成本可能会迅速增加。迁移到云后，客户现在正在探索可能在财务、计算或数据主权方面更有意义的替代方案，特别是通过边缘计算，以重新获得对其工作负载的控制。为了能够以具有成本效益的方式快速采取这些替代方案，数据灵活性也是必要的。在经济不确定性的情况下，“即服务”模式预计也会增长，从资本支出到运营支出的转变反映了更广泛的业务战略，重点关注提供灵活性和可扩展性的服务。安全成为人工智能推动的挑战2024年，网络安全威胁仍然是最重要的挑战。许多企业在2023年成为攻击的受害者，数百万客户的个人信息遭到泄露。这清楚地提醒我们，网络攻击具有持续性和不断发展的性质，对企业及其客户都产生影响。到2024年，发生更大规模、更严重的攻击的可能性将会增加，而且大多数企业都没有做好充分的准备。最近的勒索软件趋势报告发现，虽然87%的组织拥有推动其安全路线图或策略的风险管理计划，但只有35%的组织认为其运作良好。尽管缺乏信心，但只有大约52%的人正在寻求改进，而这并没有说明剩下的13%的人根本没有既定的计划。在持续炒作的推动下，人工智能和机器学习技术的采用进一步加剧了人们对安全和数据隐私的担忧。政策制定者正在通过加强监管和控制来应对，以确保负责任的人工智能使用。令人不安的深度伪造事件，例如在诈骗中未经授权使用名人肖像，凸显了与这些人工智能生成的创作相关的风险，因为它们提高了网络钓鱼攻击的有效性，从而增加了勒索软件的进入路径。由于企业在道德上可接受的问题上仍存在分歧，前进的道路仍然不明朗。例如，科技巨头Meta通过其“人工智能体验”利用Deepfakes，付费给名人，让其使用其声音和肖像来创建人工智能机器人。超级名模Kendall Jenner的人工智能化身Billie Jenner的诞生，引发了人们对道德影响和滥用可能性的担忧。增强网络弹性仍然是关键为了领先于不断变化的威胁，需要采取全面的方法。对于企业而言，员工仍然是抵御攻击的最有力武器。积极地让员工参与维护一个安全的环境不仅是一种最佳实践，而且是必不可少的。定期培训和技能提升计划可以帮助员工及时应对不断变化的威胁，使其能够识别网络钓鱼电子邮件、标记可疑链接，并在教育和意识方面形成持续的循环。用人工智能补充这种方法已成为对抗网络威胁的强大工具，特别是勒索软件。除了当前在数据保护市场中的应用之外，生成式人工智能还可以用于数据分析和勒索软件检测，获取指向恶意活动的趋势或活动，否则这些活动可能会被忽视。然而，除了个体企业的努力之外，政府和行业团体也发挥着重要作用。例如，政府也认识到网络攻击造成的威胁，其推动企业采取全面的网络安全战略，包括预防、备份和恢复作为防御基础。2024年：寻找平衡当我们步入2024年时，科技领域需要一种微妙的战略。创新要求企业灵活应对变化，云的发展促使人们重新评估公共和私有基础设施，以强调量身定制的灵活性。然而，网络安全威胁的阴影仍然隐约可见。所有迹象都表明，攻击规模更大、更复杂，这使得人工智能集成和员工网络安全教育势在必行。在这种情况下，成功取决于巧妙地平衡创新、灵活性和安全性。当企业规划2024年的发展方向时，这种平衡将成为指南针，引导其穿越科技未来不可预测的地形。 -
机器人与输送机：仓库物流的对决 值得庆幸的是，在仓库分拣操作中手动处理包裹的日子即将结束。输送机可以让大量物品几乎毫不费力地在设施内移动，但它们并不是万能的。当业务快速增长、空间有限或分拣变得更加复杂时，输送机就会显示出明显的局限性。 静态解决方案的局限性 分拣机仍然是运输大量包裹的首选解决方案，但如果操作没有这样的吞吐量或可用空间，那么输送机就没有意义。输送机本质上是静态的且不灵活。这意味着除非进行昂贵的改造，否则它们无法真正扩展业务，这对于电子商务等快速增长已成为常态的市场来说是一个障碍。在指定输送机时，运营商需要考虑未来几年的客户需求，因为设备只能优化一次。空间是另一个考虑因素。输送机很大，在与有限的空间竞争时，这并不理想。如果拣选或分拣目的地范围广泛，这个问题会进一步加剧。使用传送带将包裹运送到所有这些区域会导致设备复杂混乱，在紧急情况下给仓库人员造成障碍，阻碍逃生。最后一个问题是输送机停机时间可能会对分拣操作产生不成比例的影响。系统任何部分出现不可预见的故障都有可能导致整个流程陷入停顿，从而导致交货延迟、收入损失和客户不满意。 未来的替代方案现在可用 机器人灵活且非静态，被证明是输送机的新型多功能替代品，适用于各种物流作业。通过机载光检测和测距系统实现引导，使机器人能够避开障碍物和人员。通过预先绘制机器人将操作的空间，所有单元都将在其中无缝导航。通过扫描包裹上的条形码，机器人将识别预定目的地并计算到达目的地的最佳路线。总体车队管理系统绘制每个单元的位置，然后偏离任何可能与另一个单元交叉的位置，从而减少延误。因此，任何机器人都可以独立高效地行驶到任何拣选或分拣目的地，确保卓越的灵活性。 应用机器人的优势 凭借此功能，机器人比静态输送机具有多种优势。只需向机队引入新设备即可实现业务扩展。因此，与输送机相比，更容易适应快速增长或需求高峰时期。此外，如果需要添加新的拣选或分拣目的地，机器人可以快速编程以行驶到这些目的地。机器人可以同时应对增长和增加的复杂性。虽然机器人仍然需要操纵空间，但它们所需的空间远不及传送带那么多。这意味着它们非常适合小型设施中的分拣操作。此外，与输送机不同，机器人可以轻松重新定位。凭借这些固有的品质，它们非常适合在交货点附近建立的本地或临时设施，使企业能够优化最后一英里的物流。从安全性角度来看，机器人也更受欢迎。只需按一下按钮即可停用单个机器人或整个车队，如果发生紧急情况，人员无需使用大型传送带来阻挡潜在的逃生路线。机器人也比传送带更坚固。可以轻松更换单个出现故障的机器人，或重新安排其他单元以弥补不足，而无需停止整个分拣操作。可以在不中断任何服务的情况下进行维护并使机器人恢复服务，从而节省时间和成本。最终，选择机器人而不是输送机可以使操作更具弹性。对于高容量和复杂性都是因素的分拣来说，机器人可以轻松地与输送机配合使用，结合各自的优点来克服分拣过程中的传统痛点。机器人不仅克服了挑战，还与固定基础设施集成。 仓库选择采用 仓库操作员现在认识到机器人的好处。在2022年的一项研究中，23%的受访企业表示，他们目前正在其设施中使用机器人，另有21%的企业计划在未来三年内使用机器人。显然，机器人将在未来的分拣作业中继续发挥越来越大的作用。