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利用移动 AIGC 实现人类数字孪生
移动人工智能生成内容 (AIGC) 是指采用部署在移动边缘网络的生成人工智能 (GAI) 算法来自动化信息创建过程，同时满足最终用户的需求。移动 AIGC 近来引起了极大的关注，并且可以成为新兴应用人体数字孪生 (HDT) 的关键支持技术。由移动 AIGC 赋能的 HDT 有望通过生成罕见疾病数据、建模高保真数字孪生、构建多功能测试平台以及提供全天候定制医疗服务来彻底改变个性化医疗。为了促进这种新范式的发展，在本文中，我们提出了一种移动 AIGC 驱动的 HDT 的系统架构，并强调了相应的设计要求和挑战。此外，我们还说明了两个用例，即移动 AIGC 驱动的 HDT 在定制手术计划和个性化药物中的应用。此外，我们进行了一项实验研究，以证明所提出的移动 AIGC 驱动的 HDT 解决方案的有效性，该解决方案在虚拟物理治疗教学平台中具有特殊应用。最后，我们通过简要讨论几个未解决的问题和未来方向来总结本文。
亚洲气候变化投资组（AIGCC）
亚洲的投资者处于气候行动的最前沿，表明他们的投资组合与净零未来的未来有明确的承诺。但是，为了加速进步并确保公正，公平的过渡，更强大的政策支持和协作至关重要。AIGCC呼吁COP29的政府和政策制定者优先考虑该英国人中概述的建议，以释放投资在推动气候行动和建立可持续发展未来的全部潜力。通过共同努力，我们可以为可持续投资创造一个有利的环境，加速向低碳经济的过渡，并为亚洲和世界建立富有韧性和繁荣的未来。
移动AIGC的跨模式生成语义通信：联合语义编码和及时工程
于2023年12月20日收到； 2024年6月18日修订； 2024年8月20日接受。出版日期2024年8月26日；当前版本的日期2024年11月5日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会（NSFC）的一部分，根据赠款62102099和授予U22A2054的赠款，部分由Guangzhou基础研究计划，根据Grant 2023A04J1699的赠款，一部分是由Guangdong Basic和Grant Indied Basic Research Foundation下的Grant 2023A151515151514 01137。这项研究也得到了新加坡国家研究基金会的一部分，部分由InfoComm媒体发展局在其未来的通信研发研究和发展方面的一部分，部分由国防科学组织（DSO）国家实验室根据AI新加坡计划，根据Grant FCP-NTU-RG-2022-010和Grant FCP-ASTRORE的GRANT FCP-ASTRASTAR TAIRISTION，在Grant FCP-NTU-RG-2022-010和下第1层在赠款RG87/22下，部分由NTU金融计算技术中心（NTU-CCTF）。这项研究也部分得到了Sutd SRG-ISTD-2021-165的支持，部分由Sutd-Zju的想法在Grant Sutd-Zju（VP）202102下的一部分，部分由新加坡教育部，新加坡教育部在SMU-SUTD下的22-SISSIS-SIS-SIS-SIS-SMU-048和STAIRITY pactiatiatiatiatiatiatiatiation in. Smu-sutd pransiatiatiatiatiatiations praintiatiatiatiatiatiations pransiatiatiatiatiationnif。NSF在Grant CNS-2148382下部分支持Shiwen Mao的工作。建议接受J. Ren。（通讯作者：Jiawen Kang。）
人工智能生成内容的语义通信（AIGC）涉及有效的内容创建
人工智能生成的内容（AIGC）服务在数字内容创建中具有巨大的潜力。AIGC的独特能力，例如基于最小输入的内容生成，具有巨大的潜力，尤其是与语义通信（SEMCOM）集成时。在本文中，开发了一种用于集成AIGC和SEMCOM的新型综合概念模型。，在语义级别上引入了内容一般级别，该级别介绍了AIGC和SEMCOM如何相互作用以产生有意义有效的内容。此外，考虑到针对AIGC服务量身定制的语义提取和评估指标的关节，提出了采用AIGC技术的新型框架作为语义信息的编码和解码器。该框架可以适应所产生的不同类型的内容，所需的质量和使用的语义信息。通过采用深Q网络（DQN），提出了一个案例研究，该案例研究提供了对优化问题及其收敛特征的可行性的有用见解。
医学领域的人工智能生成内容 (AIGC)
摘要：近年来，人工智能生成内容（AIGC）受到越来越多的关注，并呈指数级增长。AIGC 是由生成式人工智能（AI）模型根据人类提供的指令提取有意信息生成的。AIGC 可以快速自动生成大量高质量内容。目前，医学领域存在医疗资源短缺和医疗程序复杂的问题。由于其特点，AIGC 可以帮助缓解这些问题。因此，AIGC 在医学中的应用近年来受到越来越多的关注。因此，本文对 AIGC 在医学中的研究现状进行了全面的综述。首先，我们对 AIGC 进行概述。此外，基于最近的研究，从医学图像处理和医学文本生成两个方面回顾了 AIGC 在医学中的应用。本文对基本的生成式人工智能模型、任务、目标器官、数据集以及研究贡献进行了探讨和总结。最后，我们还讨论了人工智能生成式人工智能所面临的局限性和挑战，并结合相关研究提出了可能的解决方案。希望本综述能帮助读者了解人工智能生成式人工智能在医学领域的潜力，并获得一些该领域的创新思路。
人工智能生成内容 (AIGC) 综合调查
最近，ChatGPT 与 DALL-E-2 [ 1 ] 和 Codex [ 2 ] 一起引起了社会的广泛关注。因此，许多人对相关资源产生了兴趣，并试图揭开其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。事实上，ChatGPT 和其他生成式人工智能 (GAI) 技术属于人工智能生成内容 (AIGC) 类别，涉及通过人工智能模型创建数字内容，例如图像、音乐和自然语言。AIGC 的目标是使内容创建过程更加高效和易于访问，从而能够以更快的速度生成高质量的内容。AIGC 是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。近年来，大规模模型在 AIGC 中变得越来越重要，因为它们可以提供更好的意图提取，从而改善生成结果。随着数据和模型规模的增长，模型可以学习的分布变得更加全面和更接近现实，从而产生更现实和高质量的内容。本综述从单模态交互和多模态交互两个角度全面回顾了生成模型的历史、基本组成部分以及人工智能生成模型的最新进展。从单模态的角度介绍了文本和图像的生成任务和相关模型。从多模态的角度介绍了上述模态之间的交叉应用。最后，我们讨论了人工智能生成模型中现有的开放问题和未来的挑战。
对AI生成的内容（AIGC）的全面调查
最近，Chatgpt以及Dall-E-2 [1]和Codex [2]以及社会引起了人们的重大关注。因此，许多人已经对相关资源感兴趣，并试图揭示其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。实际上，Chatgpt和其他生成AI（GAI）技术属于人工智能生成的内容（AIGC）的类别，涉及通过AI模型创建数字内容，例如图像，音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效，易于访问，从而可以以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人提供的指示中提取和理解意图信息来实现的，并根据内容的知识和意图信息生成。近年来，大型模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据的增长和模型的大小，模型可以学习的分布变得更加全面，更接近现实，从而导致更现实和高质量的内容产生。本调查对生成模型的历史和基本组成部分进行了全面的综述，这是AIGC的最新进展，从单峰交互和多模式相互作用中。从单程性的角度来看，我们介绍了文本和图像的生成任务和相对模型。从多模式的角度来看，我们介绍了上述方式之间的交叉应用。最后，我们讨论了AIGC中现有的开放问题和未来挑战。