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グジャラート州のエレクトロニクス政策、2022 年から 2028 年 – Lexology

序章 グジャラート州政府の科学技術省は、 グジャラート州のエレクトロニクス政策、2022 年から 2028 年 2022 年 10 月 28 日(「ポリシー」)、グジャラート州で堅牢な電子機器製造エコシステムを構築することを目指しています。 この政策は、インセンティブ(財政的および非財政的)、プロセスの最適化、および電子機器製造部門における最新技術の採用の促進を通じて成長を促進することにより、グジャラート州の電子機器製造部門における製造および投資のための新しい道を開くことを目的としています。 本ポリシーの運用期間は、2028 年 3 月 31 日までです(「運用期間」)。 ポリシーに基づく特典を利用するための資格基準 このポリシーは、(i) 特定された商品 (ポリシーの別紙 I に記載されているリスト) の製造のためにグジャラート州で事業を開始する新しいユニット、および/または (ii) の生産の拡大/多様化を行う既存のユニットに適用されます。識別された商品(「対象ユニット」)。 適格ユニットは、電子製品または中間体の製造、電子製造サービスの提供、または電子に関する国家政策、またはインド政府が随時発行するその他の政策の対象となるその他の電子業界/製品に関与している必要があります。時間。 中小規模の零細企業 (「MSME」)/ グジャラート州政府からの Udyam 登録または小規模産業登録、またはインド政府との産業起業家覚書。 ポリシーに基づくインセンティブは、運用期間以前に支援を申請し、2031 年 3 月 31 日以前に運用を開始した事業体が利用できます。 ポリシーに基づくインセンティブ ポリシーは、以下の (i) 財政的インセンティブ、(ii) 非財政的インセンティブ、および (iii) その他のサポートを適格ユニットに提供します。 を。 財政的インセンティブ: 私。 資金援助: 20 億ルピーを上限として、10 億ルピーまでの資本的支出に対して、適格な資本的支出の最大 20%。 …

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2022年にセール中の38の最高のターゲットサイバーマンデーディール

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米国:ニューヨーク市が雇用決定における人工知能を規制

雇用者アクション コード: モニター 雇用関連の意思決定における人工知能 (AI) の使用の増加により、ニューヨーク市政府は雇用主による AI の使用を規制するようになりました。これは特に、AI のプログラミングまたは機能が原因で求職者が不平等に扱われる可能性があるという懸念から生じています。 ニューヨーク市の 地方法 144 (LL 144) は 2023 年 1 月 1 日から有効であり、採用と昇進に自動雇用決定ツール (AEDT) を使用する雇用主は、バイアス監査要件を満たし、監査結果と AEDT の使用に関する通知と開示を提供する必要があります。 規則案は 9 月に発行され、2022 年 11 月 4 日に公聴会が開催されました。最終規則が 2022 年末までに発行されるのか、発効日が遅れるのかは不明です。 米国内および世界の他の法域でも、雇用関連の AI の使用に対処するさまざまな段階にあります。 主な詳細 ニューヨーク市の LL 144 は、AEDT を「機械学習、統計モデリング、データ分析、または人工知能から派生した計算プロセスであり、スコア、分類、または推奨事項を含む単純化された出力を発行し、実質的に支援または自然人に影響を与える雇用決定を行うための裁量的意思決定を置き換える」が、意思決定プロセスに影響を与えないツール (迷惑メール フィルターやウイルス対策ソフトウェアなど) は除外します。 LL 144 は、次の場合を除き、AEDT の使用を禁止しています。 バイアス監査は、その使用から 1 年以内に完了します 結果は一般公開されます …

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人工知能の特許:主な課題と重要な考慮事項

このブログは、特許と AI 技術に関する 2 部構成のシリーズの第 2 部です。 第 1 部、指数関数的に増加する人工知能特許出願。最近議論されたいくつかの例を含む、出願および付与された AI 特許の数の増加。 このブログでは、人工知能 (AI) の特許を取得する際の課題と、強力な AI 特許出願を起草する際に企業が考慮すべき主な考慮事項について考察します。 AI特許の課題 ほとんどのソフトウェア関連の特許と同様に、AI アプリケーションは多くの重要なハードルに直面しています。 3 つの一般的な課題を以下に概説します。 それは特許可能な主題ですか? 数学的アルゴリズムは いいえ 多くの法域で特許可能です。 コンピュータを使用して数学的アルゴリズムを実装すること自体は、アルゴリズムを特許可能な主題に変換しません。 あるレベルでは、機械学習モデルはコンピューターに組み込まれた単なる数学的アルゴリズムです。 それは新しく、自明ではありませんか? 機械学習モデル、およびその使用または適用は、新しいものである必要があり、そうでなければ、以前の研究の自明でない拡張である必要があります。 十分に説明されていますか? 方法とシステムが「任意の機械学習」を使用していると述べるだけで、それ以上の詳細がない場合、特許出願がクレームされた発明をサポートするのに十分な開示を提供するというしきい値要件を満たす可能性は低い. 強力な AI アプリケーションを作成する際の考慮事項 以下は、上記のハードルを軽減するために、より強力な AI アプリケーションを作成するための重要な考慮事項です。 現実の問題を解決する デモンストレーション どうやって 現実世界の問題を解決する AI は、多くの法域で特許可能な主題を表す重要な要素です。 たとえば、ヨーロッパの特許実務では、特定の技術的問題を改善または解決するために AI モデルがどのように適用されるかを示す「応用 AI」が強調されています。 これは、本発明が技術的貢献を提供し、単なる数学的アルゴリズムではないことを立証するのに役立ちます。 そのために、機械学習モデルがどのように知られているかを示します。 適合しました に 新しいユースケース 目新しさを示すこともできます。 AI …

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