TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај

Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML. Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что: 🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат 🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека 🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек Но есть и минусы 🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки) 🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты) 🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...) 🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда) 🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи. Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳. 🔸 очень быстрая запись 🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд 🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки 🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память 🔸 можно извлечь любую часть данных независимо Из минусов 🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата) 🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию. 🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии. (Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно) Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого f15d cd29 a564 4578 ... 09e2 9bc4 a696 1253 ... 84e9 4de1 3b23 c24a ... 2534 5161 28e0 709d ... ... Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла. К чему это я? Читайте в следующем посте... #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 5 слични објави

Пребарај: #patentlaw

当前筛选 #patentlaw清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #196 · 21.12.2023 г., 08:04

UK Supreme Court finds AI is not and never was an inventor for patent purposes Hello everyone! The UK Supreme Court has ruled against granting patent rights to artificial intelligence in a case where a U.S. computer scientist sought patents for inventions created by his AI system named DABUS. Stephen Thaler's attempt to register AI-generated patents was rejected by the UK's Intellectual Property Office, stating that, under UK patent law, an inventor must be a human or a company, not a machine. The UK Supreme Court unanimously upheld the rejection, emphasizing that an inventor must be a natural person. The ruling doesn't address the broader question of patentability for technical advances powered by autonomous AI. Thaler's lawyers argue that this ruling renders UK patent law unsuitable for protecting AI-generated inventions, affecting industries relying on AI for technological advancements. Thaler faced a similar outcome in the United States earlier this year, where the Supreme Court declined to challenge the U.S. Patent and Trademark Office's refusal to issue patents for AI-created inventions. The UK Supreme Court's decision aligns with similar rulings in Europe, Australia, and the U.S., providing clarity that inventors, for now, must be natural persons. #AILaw#AIInnovation#PatentLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #523 · 11.03.2025 г., 08:04

🇺🇸USPTO Withdraws AI Strategy Amid Policy Shift The U.S. Patent and Trademark Office (USPTO) has officially withdrawn its AI strategy document, published in January 2025. Acting Director Coke Morgan Stewart cited that the strategy was influenced by Biden-era executive orders, which have since been rescinded by the Trump administration. The new AI policy direction focuses on deregulation and strengthening U.S. global AI dominance—though specific implementation details remain unclear. Key legal questions now come to the forefront: Will the U.S. redefine AI inventorship, potentially allowing corporations to be named as inventors? And how aggressively will the USPTO integrate AI into the patent examination process? These issues could reshape both intellectual property law and AI governance in the years ahead. #AI#PatentLaw#USPTO#AIGovernance#AIRegulation

AI & Law

@ai_and_law · Post #713 · 01.12.2025 г., 08:04

🇺🇸USPTO Reframes AI-Assisted Invention: Human Inventorship Remains the Rule The U.S. Patent and Trademark Office has issued new guidance confirming that AI may support invention but it cannot share or replace inventorship. The USPTO rescinded last year’s AI-specific guidelines and returned to a uniform standard: the same inventorship test applies to all inventions, regardless of whether AI was used in the process. Generative AI is now formally treated as “laboratory equipment” or any other research tool that assists a human creator, not as a co-inventor. Notably, the Office rejected the prior administration’s “joint inventorship”-based framework for determining patentability of AI-assisted inventions. Instead, examiners must ask a single question: did a natural person conceive the invention under traditional doctrine? Courts have already held that AI systems cannot receive patents, but they have not yet ruled on the boundaries of human inventorship when AI is deeply embedded in R&D. This updated guidance will likely shape that future litigation. #AIandLaw#IntellectualProperty#PatentLaw#AIRegulation#USPTO#AIGovernance

AI & Law

@ai_and_law · Post #368 · 06.08.2024 г., 07:04

English Court of Appeal Decides Artificial Neural Network is Not Patentable In a landmark decision, the English Court of Appeal has ruled that an artificial neural network (ANN) is not patentable, reversing the High Court’s earlier decision. This decision aligns with the UK Intellectual Property Office’s (IPO) initial rejection of the patent application on the grounds of unpatentable subject matter. The case, Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks v Emotional Perception AI Ltd [2024] EWCA Civ 825, highlighted key issues about the nature of ANNs and their patentability. The Court clarified that both hardware and software ANNs are considered computers and that their "weights and biases" are equivalent to a computer program. This means they fall under the computer program exclusion from patentability unless they can demonstrate a "technical contribution" outside the computer program itself. Importantly, the Court concluded that the training of the ANN, as part of the program's creation, does not constitute a technical contribution. Additionally, the outputs of the ANN, such as improved music recommendations, were deemed non-technical and subjective, thus not contributing to the patentability of the AI system. This decision has significant implications for the patent claims of generative AI systems, where training is a crucial part of development. #AI#PatentLaw#GenerativeAI#IntellectualProperty#TechnologyLaw#AIRegulation#UKLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #321 · 04.06.2024 г., 07:04

AI vs. Patent Law: Tokyo Court Upholds Human Inventor Requirement A recent ruling by a Tokyo court reaffirmed that patents can only be granted to human inventors, not AI systems. This decision was part of a global legal case led by Professor Ryan Abbott, who sought patents for inventions created by an AI system named DABUS, developed by Stephen Thaler. The Tokyo District Court upheld Japan's Patent Office's rejection of the patent application, stating that current laws only recognize human inventors. This case highlights the ongoing debate about the role of AI in innovation and whether AI can be considered an inventor. The court's ruling emphasized the need for legislative review to address the implications of AI-generated inventions as AI continues to play a significant role in technological advancement. While South Africa has granted patents for DABUS' creations, countries like the UK, Europe, and the US are still deliberating on the legal frameworks regarding AI-generated patents. #AI#PatentLaw#TokyoCourt#Innovation#DABUS#IntellectualProperty#LegalTech