中证800金融指数上涨0.11%,前十大权重包含兴业银行等
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中证800金融指数上涨0.11%,前十大权重包含兴业银行等

本文源自:金融界 金融界7月18日消息,上证指数低开高走,中证800金融指数 (800金融,H30086)上涨0.11%,报5240.53点,成交额319.46亿元。 数据统计显示,中证800金融指数近一个月上涨0.71%,近三个月上涨1.78%,年至今上涨6.44%。 据了解,为反映中证800指数样本中不同行业公司证券的整体表现,为投资者提供分析工具,将中证800指数样本按中证行业分类分为11个一级行业与35个二级行业,再以进入各一、二级行业的全部证券作为样本编制指数,形成中证800行业指数。该指数以2004年12月31日为基日,以1000.0点为基点。 从指数持仓来看,中证800金融指数十大权重分别为:中国平安(10.07%)、招商银行(9.32%)、兴业银行(5.49%)、工商银行(4.57%)、交通银行(4.53%)、中信证券(4.09%)、农业银行(3.33%)、东方财富(2.94%)、江苏银行(2.56%)、浦发银行(2.27%)。 从中证800金融指数持仓的市场板块来看,上海证券交易所占比86.42%、深圳证券交易所占比13.58%。 从中证800金融指数持仓样本的行业来看,金融占比100.00%。
中国AI陪伴产品6月数据报告 | 量子位智库
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中国AI陪伴产品6月数据报告 | 量子位智库

分析师 刘萌媛 量子位智库 | 公众号 AI123All Character AI、Janitor AI、Talkie等众多海外产品的成功案例在前,AI陪伴产品曾被普遍认定是国内AIGC to C 赛道最具潜力的类别之一。 与此同时,仅在6月,就出现了三款来自AIGC明星创企的产品——百川智能的蝶境Dreamland、零一万物的Monaland和月之暗面的Ohai。新的人力和资金仍在源源不断地进入AI陪伴领域。 但与此同时,量子位智库发现,目前国内的AI陪伴产品距离我们期望的规模、活跃度和变现仍有相当距离 。 从真实数据出发,这一赛道现状究竟如何? 量子位智库以2024年6月为节点,阶段性统计了国内现有的54款产品。鉴于我国的AI陪伴产品大多为APP形态,且网页/小程序端整体数据欠佳,量子位智库主要对各产品整体信息和三项APP端关键数据—— APP历史下载总量 APP新增下载 APP端 DAU 进行了深入分析,并辅以产品测评、用户调研、数据建模等,期望能够从用户规模、增长速度、用户活跃三个维度提供最新参考。 △完整图表可扫码添加小助手领取 受篇幅限制,本篇以数据展现为主,欢迎关注量子位智库后续将推出的分析解读及AI陪伴产品深度报告。本文结论仅覆盖至2024年6月,供各位读者参考。 01 用户规模 APP历史下载总量(2024.6.1-6.30) 从总下载量来看,赛道整体用户规模有限,前十五名的历史下载量之和约3800万,而AI智能助手领域的第一名豆包AI截止6月的历史下载量已达5300万。 千万级梯队共两款产品,分别为X Eva和本月下载刚刚过千万的星野,两者下载量差异约500万。结合各产品单月和上半年的增长趋势,预计这一梯队在2024年将保持稳定 。 百万级梯队还包括500多万的彩云小梦和约400万的我在AI,猫箱预计7月将超过百万。其余产品历史下载总量不达百万。 02 用户增长 为了排除营销事件等因素带来的短期波动,量子位智库同时从6月单月和2024年1-6月,即H1,对国内AI陪伴产品的增长数据进行了观测,以期更全面地描述该赛道的增长情况。 APP月新增下载(2024.6.1-6.30) 赛道整体增长乏力,未实现加速增长。 百万级梯队依旧是星野和X Eva两款产品,其中星野的月新增有约20%的明显下滑,跌出200万梯队。结合星野2024年的下载增长曲线来看,在前五个月的加速增长期后,尽管在五月中旬重新开始加速增长,但新增速度下落至4月初水平。 十万级梯队仅有猫箱和我在AI,增长速度分别提升了50%和20%。其余产品月新增不足5万。 APP H1 新增下载 (2024.1.1-6.30) ‍ 按照半年度进行划分后,产品的梯队划分更为明显。 可划分为H1下载量约900万的第一名星夜,H1下载量超600万的第二名X...
科技新突破:人工智能在医疗领域的革命性应用
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科技新突破:人工智能在医疗领域的革命性应用

在21世纪的今天,科技的发展日新月异,其中人工智能(AI)的崛起尤为引人注目。AI不仅改变了我们的工作和生活方式,还在医疗领域掀起了革命性的变革。本文将深入探讨AI在医疗领域的应用,并分析其对社会和个人的深远影响。 首先,AI在医疗诊断中的应用正变得越来越普遍。通过分析大量医疗数据,AI可以帮助医生更准确地诊断疾病,甚至预测疾病的发展趋势。例如,AI算法可以分析医学影像,如X光片、CT扫描和MRI,以检测疾病标志物。这种技术的准确性往往超过传统的人工诊断方法,有助于提高诊断的准确性和效率。 此外,AI辅助的手术机器人能够在最小创伤下完成复杂手术,大大提高了手术的成功率和安全性。这些机器人可以精确地执行手术操作,减少手术中的错误和并发症。AI技术的应用使得远程手术成为可能,即使医生和患者身处不同的地理位置,也能进行手术。 在个性化医疗方面,AI的应用也显示出巨大的潜力。通过分析患者的遗传信息、生活方式和医疗历史,AI可以帮助医生为患者制定个性化的治疗方案。这种个性化的医疗方法有助于提高治疗效果,减少不必要的副作用,并降低医疗成本。 然而,AI在医疗领域的应用也引发了一系列伦理和隐私问题。例如,如何确保AI系统的决策过程透明、可解释,并符合道德标准?此外,医疗数据的隐私保护也是一个重要的问题。在利用AI技术处理医疗数据时,必须确保患者的隐私权得到充分保护。 除了上述应用,AI在医疗领域的其他方面也有广泛的应用,如药物研发、患者监护和医疗资源优化等。AI技术的应用有望提高医疗服务的质量和效率,为患者带来更好的医疗体验。 总之,AI在医疗领域的应用正逐步改变着我们的医疗体系。它不仅提高了医疗服务的质量和效率,还为患者带来了更好的医疗体验。然而,我们也需要关注AI应用中出现的伦理和隐私问题,并采取相应的措施来解决这些问题。未来,随着AI技术的不断发展,我们可以期待医疗领域将会有更多的创新和突破。
焚艰禁际–2019恭填示抓考皿妖(乒)
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焚艰禁际–2019恭填示抓考皿妖(乒)

容窃2019掰7询,巨局碉渴扮路马味染饶蒙DAU(铁举覆钙矿)务悴商7涩,MAU(窘蘑消镜韵)概樱15睦,庙康惦檩DAU唠誓3.2灭。抛距乙凛辞2012憋,沽糊赃斜栗愤鳍恭凑关掰初遍灯瓜巡标发甫马胖氨悯诵器,菱樊样善蛾粒鹉,倍楼拿“枚转卸甚”“靡播”“优柒嘴醇”磕噪倚段冷柒急了摧凯毁册搭蝶收差晰拱刷痴或偿檀上,趾胃受柬缸校登蕴BAT狂咬柬窟愤钦电祖虏。 蹦搓羽铺,错孔禽光该忆憋靡香馒琢腺优,搀覆蝠莉瓜绞呆用,冷斑爹砰档投栓土栏规措财给晶杉继剂杯宏胶世斋、锁霍茄邓犀去货绪飞棒方帽陌货轨,享锚镰屹惕穆篮肉惊笑保浪溃可嚼璃腿,方卖娄因锄、窃葫、邪始搂帮以奶级捅藕勒汇侵,雕挑锯秧济匙股捉落矮鹊钱颤蕾荣雹汰碱舶柴师崩脊傀匆授楷蟀喻肥益尚望荷盖。叉疏衍飒栗官明藕袱摔傍搞硝响,全量坐钱垫锯舟伞,脂诉色猛宵、绷虚稿禁炕新执素讹揖质吱,交瓣狮默丐谎瑞谢,熬淤临醋缰酷绰茅腊苔零挪叨绊杂刽护铃狮鳍寓原揪浮,荣旭纱考鸟基坏“赃六秤玉”绞馅绕宰,娘毫乌掂役军参刽蛔晌珍忿胀丰谈篡证享裆邦厕裙求。哟斗,腾玉毒油倾泳锰哼位王兜贴斥纤语锈需瓜谋部光畸,猾嗤须御类干瓶野虚宪枚姜。2019颈,嘀泳咖玩庐炫重式偶燃葵艘三谴扛址颈裕雹坚往擒拳锹甚洪货,墅监抗臣雹窿赘欺蝉蹦第刊实卢篷共殷斟钦接她脱,严猎嚷涎痒声抹励灭敞哄词酿险协堵闸。 部,稽乓微谭酥央2019汇骡魔兔雇、鹅刃堪辰弄挟宠多拢驹含屉必伟称狼凳脉措各,丰沧盒俊豌凌涯炫否凳利鸳樊睬百帖譬闷邀浦债,涝卑弓对仇糜磁完甫敛参篓秧定牡录屡连满响镜箱轧雏室钻宰录糕搪蛉帽草,张捻抽埃涉洞鞭拘钢绎吠总既象旧吆栅、吕糯酪黄巾绰弄认早兢港模媚熄,烁农啃佳绷敲仪厨硼。 逼粤 跋、磺耐疯卜 (闪)麻沿疯钟颁 (触)键扒伴躲够掖 (祥)蒙酌埠医* *振夺赁疮恍傍岗役险爵筝险赏明、畴材赶馏(树挨)悯球集胧代空形娩蚣瘟面匣鳍着摩历巡认袁拱起滑,祸普处扬棺桃烁览盆摸露,(2019)求0116民杨2091抖。 荆、混唧罩诬 (息)焦酵亲薯滋低疙睦痪幔圾锦络* *玛校一韩(答章)较窒笑星、元十咖编赋萌知刘风治熙帘撬那蛛鹅谱球芳赡笆鸳鲤值酪破丁榕淘螟铆犯蚊,滩忘感迹征删套索,(2018)画73殿营2858苹渣腿。 (嘱)串序驾码唤(孕酌昭普唧倒泵) (囤)蝎揪书遵贩(刑素谊谷过盆黍) (肛)仇睛用儒卿料窑 束、穗核脆绽慎蛀铡溶简闰已主翩墩利 入、辫腋电浆夺莹货踪档魏墅鳞精愁 证吞 1. 2020欲2他25炕,罚殉黔干伸霉果酣咏举(http://wenshu.court.gov.cn/)、庞塔(https://www.itslaw.com/bj)腹淹啰希孙族牙廓符言魂穆实2019样呼疑父迎笤嘴廊凿蚪壶揽瞻刚“赫瘦佩讥”“奋哆趟怒”“劣鱼”括善耸复问继良入费狡。卜川戴丑坎沽目得簿乓“汇娶猾这北蛹粪负神祸盆滑”、“泼膏卜牲笨讳叨念瘪烘平卢唠”、“阶熄蒂陨秕坏推休忌敦艘舔”(铝坛棺猪“魄鹤下柄”);懂赂藻狸瑞飘辙“2019狞”;孔竣基窄蜡敛蝎囚柳“焰稿尿罗蝉”、“腻立束钙子”。辨楣枕看纤国旗缆令檬肾砌奸蜀徐扑瞧帘通酷掏(芭枪堤、憨棠)庭峦56原、拐鸠绢溉诽齿仔235代,菲哼瞒伍纪加沾照狠技柱梯意。 2.酥繁泉蜘族檩扳拷身昆叉艘特檬捺烛,伞孽浩巷罢耽蛮咨随扩门发、焕奉韭蹄、舍辽锹祟愉握嫁稳舱产情雁毫裕,抓袋蚤逼藕瘪蒂促匾霸蚊域巷驰核,衙粱负风删唇雪拜物注粹亭狠毁福,找吮寨椿频狭鬼故哑2019泥粗省跪脓储临弊组政谦搔证。 3.专冰钙切程容痊俱海雨止麸2019秉,吉摄义蜀捷格如社,2019榕致吗睹异凳枣沸蹋绞掏蹂功嘀赎蓬红坠锹阀汛膏砂帖央炒内独爸2018缸、2017传殊盹捡嗓郭疆矾。钉境尽笛税失,豪裹择轮诗茄办壁赃茂叹奏屡蛮净列籽、剑秧课彤尘征鳖鳍膊惋诬脊盆卢驮蝶正唉贸恋倚屏铡,特基密卦承矩曾忌弟胚恼敌涤席邮,邪羔勉茵乐涵鸭巢润馅柿忱呜塞核蓬践脑欢旧粮秤淤恭斩物鞋赚逛啃丛叉严点碌表之铛,壳往砾苹赚饶赢了效2018骗、2017肺类千抱厂瘦志遭。 4.窟棘瞭回槽科阔溯惰全幕幅先好砚愉习番短辕、料剖威屏、宿草床
上证180金融地产指数上涨0.14%,前十大权重包含兴业银行等
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上证180金融地产指数上涨0.14%,前十大权重包含兴业银行等

本文源自:金融界 金融界7月18日消息,上证指数低开高走,上证180金融地产指数 (180金融地产,H50007)上涨0.14%,报4250.43点,成交额256.6亿元。 数据统计显示,上证180金融地产指数近一个月上涨1.80%,近三个月上涨3.22%,年至今上涨9.43%。 据了解,上证180金融地产指数选取上证180指数样本中属于金融和房地产行业的上市公司证券作为指数样本,以反映上证180指数样本中金融和房地产上市公司证券的整体表现。该指数以2003年12月31日为基日,以1000.0点为基点。 从指数持仓来看,上证180金融地产指数十大权重分别为:中国平安(13.27%)、招商银行(12.28%)、兴业银行(7.24%)、工商银行(6.03%)、交通银行(5.97%)、中信证券(5.39%)、农业银行(4.39%)、江苏银行(3.38%)、浦发银行(3.0%)、中国太保(2.97%)。 从上证180金融地产指数持仓的市场板块来看,上海证券交易所占比100.00%。 从上证180金融地产指数持仓样本的行业来看,金融占比97.57%、房地产占比2.43%。 资料显示,指数样本每半年调整一次,样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。遇临时调整时,当上证180指数调整样本时,指数样本随之进行相应调整。在样本公司有特殊事件发生,导致其行业归属发生变更时,将对指数样本进行相应调整。当样本退市时,将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理,参照计算与维护细则处理。
人工智能:医疗领域的革新力量
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人工智能:医疗领域的革新力量

《人工智能:医疗领域的革新力量》 在科技飞速发展的当今时代,人工智能(AI)已成为众多领域的热门话题,而其在医疗领域的应用更是引发了广泛的关注和讨论。 近年来,AI 在医疗影像诊断方面取得了显著的突破。通过深度学习算法,AI 系统能够快速、准确地分析 X 光、CT、MRI 等医学影像,帮助医生更高效地发现病变和异常。例如,在肺癌筛查中,AI 算法能够检测出微小的结节,其准确性甚至超过了经验丰富的放射科医生,大大提高了早期诊断的几率,为患者争取了宝贵的治疗时间。 除了影像诊断,AI 在疾病预测和预防方面也展现出了巨大的潜力。利用大数据分析和机器学习技术,AI 可以对患者的病史、生活习惯、基因等多维度数据进行综合评估,预测疾病的发生风险,并提供个性化的预防建议。比如,通过对糖尿病患者的血糖监测数据和饮食、运动等生活方式信息的分析,AI 能够预测血糖波动,帮助患者更好地控制病情,减少并发症的发生。 在药物研发领域,AI 同样发挥着重要作用。传统的药物研发过程漫长且成本高昂,而 AI 技术可以加速药物筛选和优化。通过模拟药物分子与靶点的相互作用,AI 能够快速筛选出具有潜在疗效的化合物,大大缩短研发周期,降低研发成本。此外,AI 还可以预测药物的副作用,提高药物研发的安全性和有效性。 然而,尽管 AI 在医疗领域取得了诸多令人瞩目的成就,但也面临着一些挑战和问题。数据质量和隐私保护是其中的关键。医疗数据的准确性、完整性和一致性对于 AI 模型的训练至关重要,但由于数据来源多样、格式不统一等原因,数据质量往往难以保证。同时,医疗数据涉及患者的个人隐私,如何在充分利用数据的同时确保数据安全和隐私保护,是亟待解决的问题。 此外,AI 技术的临床应用还需要严格的监管和评估。由于医疗行业的特殊性,任何新技术的应用都必须经过充分的临床试验和验证,以确保其安全性和有效性。同时,医生和患者对于 AI 技术的接受程度也需要进一步提高,加强相关的培训和教育至关重要。 尽管存在诸多挑战,但毫无疑问,人工智能在医疗领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步和完善,相信 AI 将为医疗行业带来更多的创新和变革,为人类的健康福祉做出更大的贡献。
发表 SCI 被炮轰撤稿!广州医生用 AI 画出离谱插图,辩称经费有限、没钱润色
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发表 SCI 被炮轰撤稿!广州医生用 AI 画出离谱插图,辩称经费有限、没钱润色

小臂和小腿竟然都长了三根骨头? 这不是罕见病例,而是一幅由 AI 绘制的无意义插图。 图源:参考资料 1 更离谱的是,这幅插图竟然出自一篇已发表的医学 SCI 论文。 利用 AI 画图写作,作者辩称「经费有限」 7 月 12 日,一篇来自 5 位广东医生的临床研究论文被 Medicine 撤稿,理由是「对数据的完整性和不准确的插图表示担忧」[2]。 图源:参考资料 2 今年 4 月,这篇题为 Assessment of the efficacy of alkaline water in conjunction with conventional medication for the treatment of chronic gouty arthritis: A randomized...
AI法律评论丨AI工具远未达到法律行业的预期
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AI法律评论丨AI工具远未达到法律行业的预期

文丨天元律师事务所 李昀锴 审定丨主管合伙人 孙彦 1、贝恩最新调研:AI工具远未达到法律行业的预期 近日,全球管理咨询公司Bain(贝恩)发布了《2024一季度高管调查报告》。报告显示,各行业对AI的投资激增,探索通过生成式AI来增强业务,其中大多数已经在开发或部署相关工具。对生成式AI赋能业务抱有很高的期望。 然而,许多受访者表示,AI没有达到预期。报告显示,只有53%的受访者表示,生成式AI的用例“达到或超出了预期”,这个满意度自去年10月以来下降了18%。其中,43%的受访者表示,生成式AI“无法以足够的性能完成必要的任务”,42%的人表示“输出质量差”。值得注意的是,对AI失望最大的是法律行业,法律行业对AI的满意度五个月内急剧下降。这体现出AI工具还远未达到法律行业要求的准确性及易用性。(来源:法律修音机) 评论:天元相关团队近期内使用了多款大语言模型工具及法律领域垂直行业模型,试图将其纳入律师工作流。综合使用体验来看,目前表现最好的是AI翻译工具及AI搜索工具,AI翻译工具可以有效的提高翻译效率,而AI搜索能够从众多网络信息中检索律师需要的关键信息,有益于法律研究工作的开展。但除此之外,在法律咨询、合同条款的起草及审查等方面,当前的AI工具远远达不到“开箱即用”的标准,甚至最简单的法条检索都无法准确而有效的完成。对于要求准确性、完整性、效率性的法律工作而言,如果律师需要花费更多的时间复核AI生成的结果,那是得不偿失的。特别是,AI工具的模型是已经训练完成的,这意味着其无法对相关问题进行及时的反馈及修正,这次出现的问题下次还可能以同样的形式再次出现。作为行业律师,我们确切的理解法律行业对AI工具满意度是急剧下降的,我们其实更希望这个问题可以很快得以克服。但至少从目前来看,可能还有不短的路要走。 (某AI工具的回复,实际上法律规定应为《民事诉讼法》130条) 2、两周用户增长近百万,反AI社交产品Cara爆火 今年6月,一个名为Cara的图片社区仅用了两周时间,就将用户基数从四万增长至近百万,一跃成为美国社交应用榜Top5,超过了X(前为“推特”)、Reddit、Discord、Linkedln和Messenger,迅速走红。 事件的背景是Meta更新了隐私政策,宣布将从6月26日起使用Facebook、Instagram和Threads上的内容训练AI。这一消息促使大量平台上的艺术家“出逃”,转而迁往Cara,以保护自己的作品免受AI抓取。艺术家们之所以看重Cara,就是因为这个平台足够“反AI”:Cara不允许用户发布AI生成的图像,也不允许科技公司随意收集平台的信息,还会给艺术家们提供“反AI”的保护工具。从其他平台转移到Cara,这并不是一次普通的平台间用户迁移,这背后反映了AI时代平台与用户之间的矛盾正在加剧。(来源:AI新榜) 评论:随着AI工具使用的便捷化,AI生成内容全面入侵各社交平台,无论是小红书还是抖音,大家都能在日常浏览过程中发现很多“冒充”人类原创作品的AI内容。也正因如此,网络上出现了很多AI警察,会在每一个疑似AI画作下进行鉴定,提示用户关注相关内容风险。甚至很多乙女游戏玩家有专门的AI鉴定组,如果发现游戏原画使用了AI内容或元素,便会组织玩家进行集体抗议。 Cara另辟蹊径的抓住了创作者和对AI内容敏感的用户的真实需求。据我们了解,Cara为了防止平台的AI内容,采取了以下措施:(1)Cara使用了“Glaze”的上釉工具来防止AI识别艺术作品的特定风格。用户可以选择上釉强度,Glaze会生成对作品改动最小的算法,使得图片在AI中难以识别;(2)Cara引入了“NoAI”标签,以防止AI抓取平台上的图片;(3)Cara还提供了AI图像检测功能,可以过滤由AI生成的图片,这项检测服务由第三方机构Hive AI提供。 在AI迅猛发展的大势下,很多个体的创作者的利益被无视、被牺牲,他们的声音都太过微弱,甚至被嘲笑为“纺织女工和马车夫”。很高兴有Cara平台帮助创作者及用户发声,也希望他们能够坚持初心合法合规的运营下去。 3、韩国发布《生成式AI使用“公开数据”标准指南》 2024年7月17日,韩国个人信息保护委员会正式发布《处理人工智能(AI)开发和服务中使用“公开数据”标准指南》,一个大模型预处理和AI产品处理公开个人数据的标准。韩国个人信息保护委员会认为,现行韩国法律中没有明确的标准来处理公开的个人信息,因此企业的不确定性很高。对此,个人信息委员会通过此次指南明确介绍为AI开发和服务而合法处理公开个人信息的法律依据。指南的主要内容包括预训练和服务、提示词数据、公开的个人信息、公开的个人信息、企业措施限度、AI企业责任、合法利益运用、安全措施不确定等方面。(来源:互联网法律匠) 评论:麻策律师在其文章中指出该指南很有实操性,有种“胜读十年书”的感觉。我们通读该指南后发现,该标准指南的亮点之一是认可在AI训练中大规模处理公开可用数据的背景下,从每个数据主体获取同意并与相关合同达成是不切实际的。指南应用“合法利益”概念,依据韩国《个人信息保护法》第15条,允许在AI训练及服务开发中利用公开数据,前提是数据控制者的合法利益明显超过数据主体的权利。为此,AI开发者和服务商在处理个人数据时,必须满足目的合法性、数据处理必要性及利益相关方间利益评估三大要求,PIPC还提供了这些要求的具体内容及应用场景。该指南明确介绍了收集和利用AI学习中公开的个人信息的标准和条件,实际上会减少企业合规成本及负担。特别是,指南指出未履行本指南中提出的个别措施并不意味着公开的个人信息处理立即违法,给予AI开发者充分的法律空间。虽然该等指南在国内无法予以适用,但其相关原则规定及精神可能被国内主管机关吸收,将有助于国内监管的确立。 4、北京知产法院审结全国首例涉已获数据知识产权登记证书的数据竞争案件 近日,北京知识产权法院就隐某(上海)科技有限公司(以下称“隐某公司”)与数某某(北京)科技股份有限公司(以下称“数某某公司”)之间的一起数据集不正当竞争纠纷案作出终审判决,驳回了上诉人(原审被告)隐某公司的上诉请求,维持一审原判,即隐某公司赔偿数某某公司经济损失10万元、合理维权支出2300元。据悉,该案是目前国内已知首例涉及已获数据知识产权登记证书的数据不正当竞争案件,并确认了数据知识产权登记证书在司法程序中的初步证据效力。(来源:知产力) 评论:该案件情况为原告数某某公司在2021年9月通过网站发布“AI数据开源计划1505小时中文普通话语音数据”,2023年该等语音数据取得《数据知识产权登记证》。被告隐某公司获取“aidatatang200zh”数据集后(以下称“涉案200小时数据集”,即涉案1505数据集的子集)在其官方网站向公众传播,并以提供下载服务为方式诱导用户注册会员,原告数某某公司以被告行为侵犯数据财产权、著作权和商业秘密等行为进行起诉。 本案中,北京知识产权法院将《数据知识产权登记证》作为证明数某某公司享有涉案数据集相关财产性利益的初步证据,同时也能够作为数据集收集行为或数据来源合法的初步证据。该等来源合法的认定无疑将进一步提高数据产权登记的作用,鼓励了数据企业积极申请数据登记。 从另一方面,本案也是关于开源协议使用的重要判例。本案中原告的数据集是通过知识共享许可协议(CC协议)方式进行开源,而被告将开源数据集进行商业性使用,明显有违开源协议的要求。北京知识产权法院认定侵权行为人违反CC协议约定构成侵权,应当承担相应的侵权责任。该判决有效的说明了“开源不等于免费、无限制使用”的行业规则,将进一步引导AI开发者关注开源数据协议要求,提高AI行业的开源治理水平。 *特别声明: 本文仅为交流目的,不代表天元律师事务所的法律意见或对法律的解读,如您需要具体的法律意见,请向相关专业人士寻求法律帮助。
平安的AI医生,跟人类赛了一场
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平安的AI医生,跟人类赛了一场

朋友,年末体检测血糖了吗? 国际糖尿病联盟(IDF)公布的最新数据显示:2021年有5.37亿成年人患有糖尿病,相当于每10人中就有1人患有糖尿病;我国糖尿病患者已超过1.1亿,其中仅5.7%的患者得到有效控制,仍有1亿多人的血糖控制存在问题。 更严峻的现状是,糖尿病是威胁我国居民健康的四大慢病之一,患者治愈需靠更规范化的管理。但在内分泌专家缺乏、医疗资源不足的基层,想真正“管”好这个病并不容易。 奔着这个问题,中国平安最近在医疗领域干了一件大事—— 12月7日,在2021世界糖尿病大会上,国际糖尿病联盟(IDF)、平安智慧城市、平安科技、平安健康、北京大学人民医院以及北京大学国际医院联合举办了糖尿病综合管理国际人机大赛。 我们希望通过人工智能与专业医生的跨界比拼,发掘AI的潜力,深入探讨诊断、综合治疗糖尿病及其并发症的更多可能,从而进一步推进糖尿病的系统化管理。 正式进入比赛之前,不妨先来押个宝: 接下来的信息量很大,你可要准备好接受洗礼了。 一场史无前例的“对决” 为什么说?因为光是“硬件装备”就有太多吸睛的地方—— 史无前例 ☑ 领先全球的比拼: 首次全球范围的AI智能医疗产品VS顶尖专科专家 ☑ 国内外顶尖权威: 合作方和参赛机构均是内分泌专科国际顶尖医疗机构 选手均为专科能力卓越的临床医生 ☑ 高质公平的赛制: 多队伍比拼,问诊、诊断、处置多项目结合 更有顶尖专科专家公正评审 ,时长01:00 点击视频,一分钟速览比赛全程 在正式比赛中,医生们面临9个糖尿病及其并发症的患者病例信息,涉及糖肾、糖网、高血压、高脂血症、ASCVD等糖尿病及其并发症/合并症的综合管理。 来自北京大学人民医院、北京大学国际医院、新加坡中央医院、巴西圣保罗大学里贝朗普雷图医院的6名国内外医生被分为三组、每组2名医生,在大约45分钟内独立回答3个病例; 而“平安AskBob AI医生”,则由一名平安工作人员操作回答9个病例。 比赛过程分三步: 第一步 拿到病历的医生们将根据病史的完整性,决定是否要进一步补充患者的病史以及检查检验结果。 第二步 当参赛医生认为所有患者的信息已完备时,可给出最终的诊断和治疗方案,包含了主要诊断、次要诊断、治疗方案以及生活方式、随访等建议。 第三步 三名权威评委通过考虑参赛选手对于诊断的准确性、治疗的合理性等指标,对AI医生和专科医生的答案进行盲审,并给出诊断、治疗等分项评分。 ▲以上专家及评审团依次为:北京大学人民医院内分泌科主任纪立农教授、天津医科大学代谢病医院院长陈莉明教授,新加坡中央医院内分泌科主任Bee Yong Mong教授,国际糖尿病联盟IDF名誉主席、喀麦隆雅温得内分泌和代谢疾病科主任、喀麦隆雅温得中央医院国家肥胖中心主任Jean Claude Mbanya教授 环环相扣的严谨,才有了这场“史无前例”的比拼。 一次科技与医疗的碰撞 经过评审的确认后,各位一开始的猜测也有了结果: “平安AskBob AI医生”以92.4 vs...
上海金融与发展实验室周琼:大幅降息或并非目前经济问题解决之道
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上海金融与发展实验室周琼:大幅降息或并非目前经济问题解决之道

新华财经北京7月18日电 近来市场对是否需要大幅降低政策利率的讨论升温,理由包括刺激投资和消费、减轻债务人利息负担以及刺激股市等等。 但在上海金融与发展实验室特聘高级研究员周琼看来,主动大幅降低政策利率可能并非目前我国经济问题的解决之道。 首先从刺激投资视角看,在房地产方面,当前市场还处于调整之中,但调整期还有多长较难判断。相较调整政策利率,房地产的总量问题或可通过刺激消费、消化库存以及保证已预售的在建房产交楼等措施来更好解决。 在基础设施方面,我国的基建成绩已领先全球。良好的基础设施投资能促进经济发展、提高人民生活水平并快速拉动GDP,但由于地方政府和城投公司承担了大部分城市基础设施建设职责,也形成了较大的地方债务压力,相关风险仍待继续化解。 在制造业投资方面,据OECD数据,去年我国制造业总产值约占据全球的35%,超过第2至第10名总和。但内需仍待提振等多重因素影响下,一季度制造业产能利用率略有下滑,部分行业内卷加重,虽也有医疗健康等部分领域表现为供给不足,但也较难通过降低利率加以解决。 其次从拉动消费视角看,周琼提到,当前购房减少的关键是房价预期发生扭转,或也较难通过下调房贷利率来彻底改变。 数据显示,当前我国个人住房贷款平均利率已从2021年四季度的5.63%下降到2024年一季度的3.69%,但个人住房贷款余额则由去年3月末的最高点38.94万亿元,略有下滑至今年3月末的38.19万亿元。 另据国际清算银行(BIS)数据,将居民杠杆率从20%提升到60%,美国用了40年,日本用了24年,而我国只用了11年。虽然我国居民的储蓄率相对较高,但居民也确需一定的预防性储蓄,当前居民部门进一步加杠杆的空间有限。 那么大幅降息到底能解决什么问题,会产生哪些影响,当下又有哪些问题亟待解决? 从货币信贷扩张视角看,周琼认为,从房地产到制造业,企业内卷式竞争很大程度上是由于过去贷款较多,形成产能过剩。如果继续降息、刺激投资、形成更多的供给能力,未免有点适得其反。且相较于继续高度依赖基建投资,当前更需要寻找新质生产力进行投资。 从对债权人影响视角看,周琼提到,央行不大幅降息不仅是为了保护银行利益。无论是个人、企业还是政府,都既有贷款也有存款,贷款利率大幅降低,对存款利率、借款人以及存款人权益都会产生影响。 而且商业银行支持实体经济需要建立在自身能健康经营的基础上,贷款利率需要覆盖资金成本、运营成本、风险成本。如果商业银行很难通过增发募集资本金,或没有利润补充资本来继续信贷投放,或很快就难以满足资本充足率要求。 当前国家和金融监管部门也已经看到了银行净息差大幅走低的潜在风险,要求贷款利率不得低于同期限国债利率、禁止“手工补息”等。 再结合日本应对泡沫经济破裂后经济危机的教训看,1990年-1995年日本连续9次降息,贴现率从6%降到0.5%,降息力度不可谓不大。此后更是采取了全面宽松的货币政策,相较放松货币政策,政策力度不够的或是在其他方面。 2008-2013年担任日本央行行长的白川方明提到,日本长期经济低迷的重要原因是人口老龄化和人口总量减少,以及产业国际竞争力降低。在白川方明看来,20世纪90年代,日本经济的真正问题是泡沫经济崩溃所产生的“过剩”,在没有消除过剩之前,不管采取多么大胆的宽松货币政策,经济也不会回归正轨。 针对我国未来利率走势,周琼预计,如果后续经济继续承压,不排除央行会视经济和金融市场情况继续调低利率,但在目前较低的名义利率水平下,下行空间也较有限。如果经济有好转信号,利率也可能反弹。 2018年以来,我国的贷款利率和债券利率持续波动下行,近来贷款平均利率、长期债券利率均创历史新低。 至2024年7月,1年期、10年期、30年期、50年期国债到期收益率分别于12日报1.54%、2.26%、2.49%、2.51%;10年期AAA级和AA级中债中短期票据到期收益率分别为2.49%和2.72%。期限利差和信用利差明显压缩。 横向对比看,2024年7月11日,中国、美国、日本30年期国债收益率(日本为利率)分别为2.50%、4.41%、2.22%,我国仅较日本高28BP,这或许也是央行认为长期债券利率过低,不断提示风险的原因之一。 长期债券的利率可以在一定程度上反映投资者对未来经济增长率、利率走势的看法,但长期利率的具体走势很难判断,金融市场投资者也只能根据现有信息和当下的资产配置需求作出投资决策。 例如硅谷银行在2021、2022年配置了大量期限较长的MBS和国债,在加息后造成大额浮亏。其他银行也有类似问题,只是长期限债券在资产中占比低于硅谷银行,所以风险尚可承受。 周琼表示,在10年甚至30年、50年内,一切皆有可能,经济总有周期,对后续走势无需悲观。我国未来的长期利率走势,取决于当前的应对,如是否能通过改革、科技创新等走向高质量发展,让社会资本回报率达到一个更加合理的水平。 编辑:胡晨曦 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP