[导入]引荐一篇文章,关于网络搜索引擎著作权!

信息时代用户查找信息与查询工具
信息时代互联网技术促进用户数量增长,网上信息量膨胀。用户需求信息各异,面对海量信息,除已知网址直接键入外,需充分利用网络查询工具,记住所有所需信息网址去访问不现实。还提及临时链接可能侵犯著作权。
网站搜索引擎提供者著作权侵权风险的法律分析


郭宝明 上海大学知识产权学院

自从人类进入信息时代以来,日新月异的互联网技术极大地促进了网上用户数量的迅速增长。随之而来的就是网上信息量急剧地膨胀。对于每个计算机最终用户而言,其所需的信息可谓各不相同、各有侧重。那麽面对浩如烟海的网上信息,用户要想省时、简便、快速地查找出自己所需的信息,除了事先已经知道所需信息已所在的网站或网址,而直接键入外,另外重要地就是必须充分利用网烙中的查询工具。因为让用户记住其所需信息所在的所有网址,从而通过在地址栏上键入地址的方式去访问所需网站的做法,几是不可能的,也是不现实的。

http://www.cnipr.com/zsyd/xslw/copyright/t20030918_19526.htm


其中关于临时链接的分析还是可以继续深入的!

临时链接也完全可能侵犯著作权,即那些内部资源的链接!详见

http://clasky.com/cblog/seasky7/archive/2004/07/03/264.aspx

296.aspx
文章来源: http://clasky.com/cblog/seasky7/archive/2004/07/08/296.aspx

转载于:https://www.cnblogs.com/seasky7/archive/2004/07/08/22271.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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