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wipo 关于知识产权 (ip) 人工智能的对话
任何对发明人只能是自然人或多人（在共同发明人的情况下）这一原则的审查都将与关于专利制度作用的政策辩论相关联，包括授予自然人专利以奖励其造福社会的发明贡献这一基本原则。这样的政策讨论需要充分考虑到这样一个事实：专利法及其对人类发明人的要求是知识产权保护体系的一部分，该体系基于全球共享的原则，并在很大程度上在国际层面上得到了协调 5 。还需要认识到，必须在分配给个人权利的更广泛背景下看待发明人问题，而不仅仅是知识产权问题。
引用：Weeks S，Fanstone JW，Marcu V等。关于居住在英国的成年人捐赠已故器官捐赠的对话的障碍：系统的R
抽象目标是探讨有关居住在英国的成年人中已故器官捐赠的对话的障碍。设计系统的综述与叙事综合。数据源PubMed，通过OVID，APA PSYCINFO通过EBSCO，通过Clarivate和Scopus通过Elsevier进行的MEDLINE，涵盖了2006年1月至2023年12月之间发表的研究。搜索于2023年12月1日进行，并于2024年2月2日完成。资格标准研究于2006年1月至2023年12月之间发表，重点介绍了英国成年人对器官捐赠对话的障碍。包括定性研究和定量研究，强调文化和世代因素。非英语研究和与英国无关的研究被排除在外。使用标准化工具由两个独立审阅者进行数据提取和合成筛选和数据提取。使用Joanna Briggs研究所清单进行质量评估，评估研究偏见。一种叙事合成方法用于整合异质研究的发现。结果11研究（6个定性，5个定量），总共包括4991名参与者。出现了四个主要的主题障碍：（1）Jinx因素 - 文化信念将对死亡讨论与运气不好； （2）世代相传的影响 - 年轻人更开放，但对父母不高兴的态度谨慎； （3）对话中的种族差异 - 各种背景和（4）行动的挑战 - 媒体和个人经验引发了对话。主持人包括文化量身定制的沟通和社区参与。关于死亡和器官捐赠的结论对话通常是简短的，并且受到围绕死亡的文化禁忌，态度的代际差异以及家庭动态的影响而阻碍。需要进一步的研究以更好地了解沟通方式，并量身定制干预措施，以鼓励对不同种族的器官捐赠进行公开讨论。Prospero注册号CRD42022340315。
非交流字符的实时多映射显着驱动的凝视行为
摘要 - 视频游戏和虚拟现实体验中虚拟角色的示威行为是现实主义和沉浸式的关键因素。的确，目光在与环境互动时扮演着许多角色。它不仅表明了角色在看什么，而且在言语和非语言行为以及使虚拟字符还活着中起着重要作用。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。 因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。 我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。 我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。 然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。 我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。总的来说，我们认为这些结果将为实时应用程序的现实和连贯凝视动画的更自然和直观设计开辟道路。
在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。
开发“ LVL UP 1.0”：一种基于智能手机的，基于智能的对话代理，以预防非传染性疾病和常见精神障碍的整体生活方式干预
1未来的健康技术，新加坡 - ETH中心，研究卓越和技术事业校园（创建），新加坡，新加坡，2看到Swee Hock公共卫生学院，新加坡国立大学，新加坡，新加坡，新加坡，新加坡大学，3 Neuroscience and Imparty Health，3 Neuroscience and Impartion Health瑞士圣加伦大学，圣加伦大学，管理，技术和经济学系5个数字健康干预中心，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士6号运动与营养科学系，米尔肯学院公共卫生学院，乔治华盛顿大学，华盛顿特区，乔治华盛顿大学，乔治华盛顿特区，美国哥伦比亚特区7号新加坡，伦敦帝国帝国医学院，新加坡8初级保健和公共卫生系，新加坡，伦敦帝国健康学院，新加坡，新加坡10和精神病学系的精神健康研究所9研究院德国，13瑞士苏黎世大学卫生保健实施科学研究所，瑞士圣加伦大学医学院14
心理健康中的人工智能对话剂
结果：样本包括29名成年人（19-66岁），主要不到35岁，非西班牙裔，白人和女性。参与者报告了与AI对话剂的一系列积极和负面的经历。对AI对话代理人的最积极态度，欣赏他们的效用和增加获得护理的潜力，但有些人也表达了谨慎的乐观情绪。大约一半认可了负面意见，理由是AI缺乏同理心，解决复杂的心理健康状况方面的技术局限性以及数据隐私问题。大多数参与者希望人类参与AI驱动的疗法，并表示对AI对话剂被视为替代治疗的风险。一个子组首选的AI对话代理用于管理任务，而不是护理条款。
对话式人工智能的双重人性和信任
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AI-HOPE：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang，博士1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士。2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。高优化和精准医疗人工智能代理 (AI-HOPE) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，无需编程专业知识。AI-HOPE 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：AI-HOPE 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，AI-HOPE 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，AI-HOPE 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 AI-HOPE 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：AI-HOPE 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。AI-HOPE 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
HOPE-AI：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang 博士 1、Enrique Velazquez-Villarreal 医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据同时加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理高优化平台 (HOPE-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。HOPE-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：HOPE-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比等统计输出。通过使用癌症基因组图谱 (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其能力：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者中 TP53 突变的富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，HOPE-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，HOPE-AI 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与现有文献一致，证明了 HOPE-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：HOPE-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者治疗效果的关键资源的作用。HOPE-AI 弥合了数据复杂性与研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
生成式对话式AI：培养轻度智障学生提升英语沟通能力的积极实践
在针对轻度智障学生的教育机构中利用人工智能 (AI) 技术为提高这一群体的学习成果和技能发展提供了有希望的途径。本研究旨在调查使用生成性对话式 AI 对提高轻度智障学生的英语沟通能力的影响。研究涉及 12 名被诊断为轻度智障的学生，他们被平均分成两组。六名学生与 AI 进行引导式对话，另外六名学生与 AI 进行自由对话。这些参与者是从专门从事智力障碍教育的教育机构和主流学校中随机选出的。结果表明，引导式对话显著提高了参与者的英语沟通能力。此外，该研究还强调了参与 AI 应用程序引导式对话所带来的发展收益。统计分析显示，引导式对话和自由式对话方法的效果存在显著差异，引导式对话的效果更佳。这强调了结构化指导对于轻度智障学生理解和参与不同英语沟通技巧的重要性。此外，该研究建议在教育中融入人工智能工具来支持残疾学生，并强调需要定制人工智能应用程序来满足多样化的学习需求。