2025年1月8日 星期三

國衛院: 長期使用愷他命的腦部損傷比思覺失調症患者嚴重


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2025/01/09 第579期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份  |  北美智權網站
 
 
 
 
專利評析 國衛院: 長期使用愷他命的腦部損傷比思覺失調症患者嚴重
「國衛院×成功大學×安宏生醫」攜手開啟癌症治療神經保護新紀元
   
法規訴訟 專利權人對通路商提出專利侵權民事訴訟時之訴訟標的價額計算
   
深入報導 2024年台灣人工智慧發展概況與未來展望
   
 
國衛院: 長期使用愷他命的腦部損傷比思覺失調症患者嚴重
李淑蓮╱北美智權報 編輯部
國家衛生研究院 (國衛院) 於12月16日舉行了研究成果發表會,讓國人了解長期使用愷他命造成的腦部損傷比思覺失調症患者嚴重。國衛院神經及精神醫學研究中心研究員劉玉麗實驗室團隊與黃名琪教授、陳柏妤醫師、鍾安妮醫師以及瑞士蘇黎世大學BAVATO醫師團隊合作,探討長期且大量使用愷他命之成癮患者 (KETAMINE DEPENDENCE,KD) 若具持續性精神病症狀和腦部功能之相關性,證實愷他命成癮伴隨持續性精神病(KETAMINE DEPENDENCE WITH PERSISTENT PSYCHOSIS,KPP)患者的腦部損傷最為嚴重,並發現KPP患者體內神經絲輕鏈 (NEUROFILAMENT LIGHT CHAIN,NFL) 的濃度,明顯較沒有持續性精神病症狀 (KNP) 患者、思覺失調症患者或健康者還高,可將NFL作為神經軸突損傷的指標。國衛院的研究成果已於今年 (2024)在國際知名學術期刊《ASIAN JOURNAL OF PSYCHIATRY》發表。

從左至右:國衛院研究員劉玉麗、鍾安妮醫師、黃名琪教授、國衛院副院長陳為堅;照片提供:國衛院

美國成癮醫學會 (American Society of Addiction Medicine,ASAM) 對成癮的定義是「一種與大腦有關的慢性疾病,涉及增強、記憶、動機等心理機制,有無法克制的特性,且會造成人際和情緒的功能損傷」,而藥品成癮更是會造成腦部損傷。臺北市立聯合醫院松德院區暨衛生福利部藥癮治療示範中心黃名琪教授曾做過有關愷他命成癮患者的系列研究,顯示部分愷他命成癮患者在長期且大量使用下,可能引發持續性精神病症狀 (KPP),其精神病理學和認知障礙與思覺失調症(schizophrenia)類似,但沒有持續性精神病症狀(KNP)的患者則無此現象。

圖片來源:《長期使用愷他命出現精神病症狀之患者於腦部損傷比思覺失調症患者嚴重》簡報;黃名琪醫師,臺北市立聯合醫院松德院區院長及臺北醫學大學醫學院精神科教授,2024年12月16日

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「國衛院×成功大學×安宏生醫」攜手開啟癌症治療神經保護新紀元
盧頎╱北美智權報 編輯部
國家衛生研究院生技與藥物研究所(國衛院生技藥研所)研究員夏克山與國立成功大學(成大)校長沈孟儒及前副校長張俊彥聯合帶領之新藥研發團隊,歷經十年以上深耕研究,成功將基礎科學創新轉譯為臨床應用,並於12月17日舉辦技術移轉簽約儀式,將技術成果神經保護藥物DBPR168移轉予安宏生醫股份有限公司(安宏生醫),正式邁入產學研合作的新里程碑。

國衛院與成大將技術成果神經保護藥物DBPR168技轉予安宏生醫簽約合照;從左至右:成大校長沈孟儒、國衛院院長司徒惠康、安宏生醫科學長陳淑貞;照片提供:國衛院

周邊神經病變是癌症化學治療(化療)及標靶治療最常見的併發症之一,財團法人癌症希望基金會專員吳至容及國立陽明大學護理學院助理教授王雅容於2016年6月於腫瘤護理雜誌發表的文章[1]顯示,癌症患者在接受化療後產生周邊神經病變的發生率約達20%∼100%[2]。這種神經病變常導致患者感受到持續性的疼痛、麻木及溫度感覺異常,情況嚴重時,患者可能出現平衡失調和步態不穩,不僅影響到患者的日常生活,還可能迫使患者須暫停療程,進一步加重其身心負擔,並同時造成社會醫療資源的沉重壓力。甚至部分曾接受化療的癌症患者即使經歷療程結束多年,仍受因療程所引發的周邊神經病變而困擾。隨著各國癌症發病率持續攀升,紫杉醇及鉑金類藥物等化療藥物的使用需求也逐年增加。據市調機構Precedence Research於2023年11月的推估報告[3],全球紫杉醇市場預計於2032年達到158.8億美元。然而,針對化學治療引起周邊神經病變的副作用仍缺乏有效預防方案與治療藥物,讓癌症患者及醫療系統面臨嚴峻挑戰。

從2022年推估至2032年紫杉醇的全球市場規模;資料來源:2023/11,Precedence Research;翻譯重製:北美智權報/盧頎

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專利權人對通路商提出專利侵權民事訴訟時之訴訟標的價額計算
陳秉訓/政大科管與智財研究所教授
當通路商不販售專利產品而改賣可替代專利產品的侵權產品時,通路商即涉及專利侵權行為。當專利權人欲對通路商提起專利侵權民事訴訟,其必須繳交裁判費,而該費用的計算乃基於個案之訴訟標的價額。本文欲透過智慧財產法院(智財法院)101年民專抗字第8號民事裁定[1](下稱101年民專抗字8號裁定),來介紹該訴訟情境下之訴訟標的價值可如何計算。

圖片來源 : shutterstock、達志影像

訴訟標的價額與裁判費

因財產權而起訴,其裁判費之計算係根據《民事訴訟法》第77條之13而以訴訟標的之金額或價額為基礎(其畸零之數不滿萬元者,以萬元計算)並採累進費率如下:

(1)10萬元以下:徵收1,000元。

(2)10萬元至100萬元(未滿):每1萬元徵收100元。

(3)100萬元至1,000萬元(未滿):每1萬元徵收90元。

(4)1,000萬元至1億元(未滿):每1萬元徵收80元。

(5)1億元至10億元(未滿):每1萬元徵收70元。

(6)超過10億元:每1萬元徵收60元。

本案背景

在101年民專抗字8號裁定中,抗告人(被告)是個人及其所經營之KZT藥局,而相對人(原告,即專利權人)為PFI藥廠。系爭專利為發明專利第083372號「用於治療或預防男性勃起不能或女性性慾官能不良之藥學組成物」;系爭原廠藥為「威而鋼膜衣錠」。被告販賣訴外人NKHS製藥股份有限公司(下稱NKHS,系爭學名藥之製造商)所生產之「美好挺膜衣錠100毫克」藥品(系爭學名藥)。

原告於2012年2月7日向智財法院提起專利侵權訴訟,並針對被告請求排除侵害及損害賠償。本案一審法院就排除侵害請求權裁定訴訟標的價額為382,525元,但被告因不同意該價額而抗告。本案抗告審理法院於2012年5月30日廢棄原價額,並另為計算而得391,805元。本案抗告裁定已為最高法院所維持。

訴訟標的價額之計算

本案智財法院指出「請求排除專利權侵害部分,其訴訟標的價額非屬不能核定」,而「應以『原告因被告停止侵害所獲利益』核定該部分價額,且依法亦應以起訴時之利益定之」。

關於所得利益之期間,本案智財法院於計算時先考慮系爭專利期限係到2016年7月2日為止,並因本件訴訟於2012年2月7日提起,故計算起訴時至系爭專利期間屆滿時約為4年5個月。再者,本案智財法院指出原告於排除侵害之聲明中亦請求宣告假執行,則排除侵害係於本案一審法院「為第一審判決後即能發生執行力」。因而,本案智財法院以司法院所定《各級法院辦案期限要點》之規定而認為第一審辦案期間為1年4個月,故據此計算所得利益之期間為3年1個月(即4年5個月 - 1年4個月 = 3又1/12年)。

在估算所得利益部分,本案智財法院先計算「原告因被告停止販賣系爭學名藥每年所可獲得之利益」。本案智財法院考量被告於2009年至2011年間分別向原告之經銷商以每盒1,520元之價格依序買入480盒、360盒、與480盒之原廠藥「威而鋼膜衣錠」;另被告自2012年1月起才開始販賣系爭學名藥,其售價為每盒1,120元(原告於2012年1月6日向被告所購買之價格)。

其次,本案智財法院參考NKHS人員的證詞,即因系爭學名藥與原廠藥「具有相同品質及療效」,且消費者認為系爭學名藥即為「本土威而鋼」,又價格較原廠藥低廉,因而「具有市場之替代性」。據此,本案智財法院認為「倘容任被告繼續販賣或為販賣要約系爭學名藥,則系爭學名藥將侵蝕系爭專利藥品(即威而鋼)於專利有效期間之市場經濟價值」。

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2024年台灣人工智慧發展概況與未來展望
蘇翰揚╱產業分析師
台灣目前在發展人工智慧(AI)的議題,無論在產業上是否投資新創、政府作為等面向上皆尚待提升。或許,找到下一個能發展的AI大題目是凝聚台灣產業及政府對發展AI共識的方法?本文主要針對2024年台灣在AI產業發展現況,並於國際間AI競爭趨向白熱化的狀況下台灣能掌握的機會、遭遇挑戰及解決方法進行分享。

攝影:北美智權/唐銘偉

台灣AI發展現況

根據國際研究機構Gartner指出[1],2024年AI發展趨勢之重點在於「生成式人工智慧」(Gen AI)的運用及其影響。到2024年底,AI體現在企業上的價值主要基於熟悉的AI技術項目,無論是獨立還是與Gen AI相結合,並透過標準化作業流程(SOP)來幫助實施。同時,根據人工智慧科技基金會(Artificial Intelligence Foundation Taiwan, AIF)發布的「2023台灣產業AI化大調查」資料[2]指出,台灣產業約有近40%業者對將AI運用在企業上尚處於觀望階段,主因在自身企業員工對相關技術的認知程度不高以及企業數位化程度不足等問題。

台灣的下一個機會:瞄準經濟安全導向的「主權AI」

今年AI最大的市場商機之一為「主權AI」(Sovereign AI),在NVIDIA執行長黃仁勳大力提倡下,各國無不卯勁投入資源發展。根據NVIDIA說法,Sovereign AI的定義為「Sovereign AI是指一個國家利用自己的基礎設施、數據、勞動力和商業網路生產AI的能力」[3]。該觀念強調由本國團隊開發AI模型,並在當地資料蒐集上進行訓練的大型語言模型(large language model, LLM),以促進特定地區方言、文化的維持。

舉例而言,我國國家科學及技術委員會(國科會)於2023年發展出「可信任人工智慧對話引擎」(Trustworthy AI Dialogue Engine, TAIDE)[4],歷經一年後,於2024年5月正式發表基於Llama2的TAIDE LX-7B(可商用版本)及TAIDE LX-13B(學研用版本)模型,主要運用於寫文章、寫信、摘要、英翻中、中翻英等五大任務上,TAIDE透過利用台灣政府和媒體資料,加上Meta的Llama開放模型來保護台灣文化與歷史,目標是能與各國進行AI競逐;並於2024年10月,國科會更「以包容為導向之科技計畫」[5]研發出可以幫助保護與推廣原住民語言的族語AI模型。除文化保存的功能外,Sovereign AI在協助應對氣候變遷、提高能源效率與資安防護等議題上也能發揮關鍵作用。

發展Sovereign AI不僅是基於利益的考量而已,還牽涉到國家文化自主與技術安全。Sovereign AI的本質上為透過AI來增強國家保護與創造利益,例如,國防產業應用AI於前線作戰到後勤補給的面向 — 美、中、歐紛紛投入資源於其中;而隨著時間的推移,Sovereign AI的目標是透過發展國內AI來減少對外國AI技術的依賴 — 可以保護國家受到潛在供應鏈中斷的影響,從而加強國家主權與數位適應力。

因此,首先,Sovereign AI的發展基於強大的數位基礎設施,台灣應優先將資源投入數位基礎設施的發展,其中包含建立先進運算能力的資料中心,以能有效地處理和分析大量資料;擬定資料在地化政策以確保境內產生的資料是在本地儲存和處理來增強資料主權和安全性。另外,吸引外部資金投入對於突破AI所能完成的任務至關重要,政府應為AI研究提供獎勵措施並分配資金,以支持基礎和應用的研究以及創新AI的商業化。再者,AI也必須在政府和非政府機構以及投資者的推動下,在包括新創公司和現有企業的產業參與者與學術和研究機構之間建立共生的創新生態系統以促進AI協作、夥伴關係和投資互利,並最終推動國家往全球AI領域向前發展。

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在DevOps導入「右移」策略,來預防軟體上線運作時的潛在威脅


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  科技新知 在DevOps導入「右移」策略,來預防軟體上線運作時的潛在威脅
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在DevOps導入「右移」策略,來預防軟體上線運作時的潛在威脅
FIND研究員:李啟榮

在DevOps循環中,某些開發團隊導入「左移(Shift left)」策略,讓開發流程每個環節導入安全開發方法,希望從源頭把關來減少上線運作前的問題;雖然「左移」可以從源頭解決大部分的已知安全性問題,但軟體進入實際運作過程中,仍可能發生一些未知的風險。

為減少在軟體上線運作中的潛在風險,維運團隊可導入「右移(Shift right)」策略,在可能發生風險的節點進行測試和分析,來補強實際上線環境運作中的安全性。

技術發展背景

傳統的DevOps指的是開發團隊和維運團隊不間斷的協同作業,來找出問題並解決問題;軟體開發最忌諱一步錯、步步錯,造成覆水難收的後果,因此開發團隊會在開發環節上,事先考慮安全性的要素,並進行安全分析與測試,將整體的安全性環節「向左(前)」推移,希望從源頭把關安全性問題、減少後續事故發生機率。

除了開發階段的源頭把關、提升軟體品質和安全性之外,軟體是否能達到真正安全高效率,就需要在實際上線過程中驗證和觀察才能知道;然而,軟體開發過程中雖可在「左移」階段解決大部分的安全隱憂,但也有可能在實際上線運作階段,安全漏洞才會暴露出來,因此監控維運團隊可導入「右移」的概念,將運作過程中暴露出的安全漏洞及時阻斷,並爭取黃金修復時機。

技術介紹與應用現況

開發過程實施「右移」策略的目的,就是為了避免在軟體實際上線時發生意外事故,讓原先「左移」的努力前功盡棄、功虧一簣;而開發團隊也能在實際維運的同時,檢驗功能性、效能、容錯性和使用體驗。

例如RedHat團隊所彙整的「右移」策略,可包含如下方法:

1.SIEM(系統資訊和事件管理)工具,來檢測、分析威脅來源和種類,並做出相應措施。

2.SOAR(安全化統籌、自動化暨回應)工具,利用自動化工具進行維運管理和應變。

3.金絲雀部署(Canary deployment),軟體發布時可先進行少量初期部署上線,若發生問題就可以即時應變和處理,避免在完整版全面上線時,發生牽一髮而動全身的後續錯誤。

4.A/B測試,藉由實驗組和對照組兩相比較的方法,來驗證實際上線部署時可能遇到的問題,並著手預防和排除。

5.故障注入測試,藉由故意執行錯誤動作來判定軟體實際上線的可靠度。

6.API安全防護測試,藉此找出軟體API可能的漏洞或錯誤。

7.混沌工程,一種以人為方式有意無意地干擾、弄亂系統的完整性,讓系統陷入「混沌」狀態,藉此進行整體系統容錯率評估的方法。

8.藍綠部署,採用分流和雙環境部署的方式,先將一部分流量導入至測試中環境(藍色),待測試安全無虞後再導回實際上線(綠色)環境。

另外,DevOps以「右移」策略實施,能帶來如下效益:

1.減少「持續交付(CD)」過程中發生的風險。

2.確保軟體在實際運作版本(Live production)萬無一失。

3.藉由蒐集使用者意見回饋,讓開發團隊及時新增/移除/變更軟體特定機能。

4.增加軟體整體運作效率。

5.提升跨團隊協同作業效率,包含品管團隊、開發團隊、使用者體驗(UX)團隊、客服團隊等。

6.讓交付速率比以往更為快速。

7.及時發現Bug並予以排除,減少後續傷害。

未來展望/挑戰

DevOps團隊可藉由同時發揮「左移」和「右移」兩策略的特長,除了從源頭把關軟體安全之外,更要密切注意上線運作當下的突發狀況,來減少可觀的業務衝擊和災後復原成本。

未來接隨著進一步導入人工智慧,除了當作軟體開發的得力助手,也能及時對潛在威脅作出應變處置,阻斷並排除威脅,並藉由AI輔助下增進DevOps專案各別團隊的協同作業效率。

封面圖片來源: 123RF

參考資料來源:

1.Bernstein, C. (2024, August). What is shift-right testing? Retrieved from TechTarget: https://www.techtarget.com/searchsoftwarequality/definition/shift-right-testing

2.Gunja, S. (2024, May 21). Shift left vs shift right: A DevOps mystery solved. Retrieved from Dynatrace: https://www.dynatrace.com/news/blog/what-is-shift-left-and-what-is-shift-right/

3.(2024年3月19日). 簡單理解測試的左移與右移. 擷取自 RedHat: https://www.redhat.com/zh/topics/devops/shift-left-vs-shift-right

 
您了解您的客戶嗎?AI情緒分析增強企業溝通能力
FIND研究員:林孝鴻

在當今競爭激烈的商業環境中,能與客戶保持有效的溝通是企業成功的關鍵。然而,與客戶溝通僅僅傳遞資訊已經不再足夠,能理解和管理溝通中隱含的情緒也變得至關重要。透過AI的強化情緒分析,可了解客戶在各種場景情境的情緒,將成為企業強化與客戶溝通的有效工具。

AI情緒分析讓企業更貼近客戶需求

情緒分析(Sentiment Analysis),也稱為情感分析,是自然語言處理(NLP)的分支。它主要透過識別和提取文字、語音、圖片、即時影像、生理等數據中人類的情緒訊息,來判斷人想要表達的情緒傾向。這些情緒可以是正面的、負面的或中性的。情緒分析通常應用於社交媒體監控、品牌管理、客戶服務等領域,幫助企業了解客戶的情感反應,提出溝通應對之建議。

CallMiner是一家美國AI情緒分析軟體公司,在企業與其客戶之間發生的活動進行分析洞察,提供溝通應對建議資訊。

圖1:美國AI情緒分析軟體公司CallMiner

資料來源:CallMiner官網

下列整理應用在金融業,與企業客戶溝通相關解決方案之八項情緒分析

一、客戶反饋管理:

客戶反饋是企業了解市場需求和改進產品或服務的重要管道。透過情緒分析,企業可以自動化地處理大量的客戶反饋,快速識別其中的情緒傾向。例如,對於負面反饋,企業可以即時採取措施,解決客戶不滿,提升客戶滿意度。同樣,對於正面反饋,企業可以識別出成功的策略和產品特點,進一步鞏固和推廣。

二、品牌聲譽監控:

現今社交媒體與人們生活已息息相關,品牌聲譽相對於企業的影響更為巨大。情緒分析可以幫助企業監控社交媒體上的品牌提及,了解公眾對品牌的情緒反應。當出現負面情緒時,企業可以迅速反應,進行公關處理,減少潛在的品牌損害。反之,對於正面的品牌提及,企業可以利用這些訊息進行品牌宣傳和市場推廣。

三、員工溝通和管理:

情緒分析可以應用於員工的反饋和內部溝通,幫助管理層了解員工的情緒狀態和工作滿意度。例如,透過分析員工在內部論壇或調查中的意見,企業可以發現潛在的問題,進行管理調整,提升員工的工作積極性和忠誠度。

四、信用風險評估:

情緒分析可以透過分析借貸人或公司在社交媒體、新聞和其他公開平台上的言論或行為輪廓,輔助評估其信用風險。例如,如果某家公司頻繁出現負面新聞報導或負評,可能表明其經營狀況不佳,增加了信用風險。金融機構可以根據這些情緒分析數據,調整對該公司的信貸評級和貸款條件。

五、市場風險監控:

市場風險包括利率風險、匯率風險和股票價格波動風險等。情緒分析技術可以幫助金融機構監控市場情緒變化,即時預警潛在的市場風險。例如,在金融危機或重大事件發生前夕,市場情緒通常會發生顯著變化。透過即時捕捉這些變化,金融機構可以提前採取風險對沖措施,減少損失。

六、客戶服務優化:

金融機構可以透過情緒分析技術,分析客戶與客服於不同頻道互動中的情緒反應,進而改進服務品質。例如,銀行可以透過分析客戶在電話、電子郵件、社交媒體、視訊、臨櫃上的反饋,識別常見問題和客戶不滿,並即時進行改進。此外,情緒分析還可以幫助客服代表了解客戶情緒,提供更有針對性和人性化的服務。

七、客戶滿意度調查:

客戶滿意度是金融機構保持競爭力的關鍵指標。透過情緒分析,金融機構可以自動化處理客戶滿意度調查結果,快速識別客戶的情感傾向。例如,分析客戶對產品和服務的評論,了解客戶滿意度的變化趨勢,並針對性地調整產品和服務策略,提升客戶忠誠度。

八、個性化金融產品推廣:

金融機構可以利用情緒分析技術,了解不同客戶群體的情感需求,進而開發出更具針對性的個性化金融產品。例如,透過分析年輕人對投資理財產品的情感反饋,金融機構可以設計出更符合年輕人需求的產品,吸引更多潛在客戶。情緒分析還可以幫助金融機構制定更有效的市場行銷策略。例如,透過分析不同市場活動的情感反饋,了解哪種行銷手段最能引起目標客戶的共鳴,進而優化市場行銷活動,提升行銷效果。

情緒分析在企業溝通情境下的發展將有巨大的潛力,但其數據越來越多元,也讓此技術面臨一些挑戰與如何驗證AI分析結果帶來的正確性等議題。例如,客戶性格、環境文化、時空背景資訊差異等。此外,情緒的多樣性和複雜性也增加了分析的難度,也有許多學研機構運用更多模態進行情感分析。

未來,AI情緒分析將會改變企業現行的溝通方式。透過自動化和精確地識別和管理情感訊息,企業可以更好地了解客戶和員工的需求和反應,提升溝通效果和品牌形象。隨著技術的不斷進步,情緒分析將在更多領域發揮重要作用,成為企業溝通戰略中不可或缺的一部分。企業應積極探索和應用情緒分析技術,以增強其與客戶的溝通能力,為客戶帶來更好的價值。

封面圖片來源:本文作者自行繪製(輔以Copilot設計工具生成圖片)

參考資料來源:

1.Best sentiment analysis tools for 2024 and beyond

2.Sentiment Analysis: A Comprehensive, Data-Backed Guide for 2024

3.How To Make Informed Business Decisions With Sentiment Analysis In Financial Forecasting

4.Multimodal sentiment analysis: A survey - ScienceDirect

 
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FIND研究員:徐燁儀 繼2023年10月17日公告「金融業運用人工智慧(AI)之核心原則與相關推動政策」後,金管會再於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,該指引以六大核心原則為基礎,加以詳述對應之應注意事項及可行之措施 ...
 
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