人工智能(AI)

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人工智能是一个在过去几年中重要性突飞猛进的技术领域,其许多应用已得到广泛使用。然而,就人工智能的专利性而言,仔细考量发明的核心所在至关重要。例如,可获得专利的发明可能体现在人工神经网络(ANN)的创建及其应用中,但必须谨慎界定此类发明的范围,以降低因计算机程序本身专利性问题而遭到异议的风险。 英国最近的判例法已确认,人工神经网络被视为计算机程序,因此需要像其他计算机实施的发明一样进行评估,特别是要确定该发明在技术效果方面提供了什么。这一原则同样适用于与人工智能相关的其他领域。

人工智能的应用可涵盖许多不同的技术领域。人工智能可发挥作用的领域包括数据分析,尤其是模式识别,该技术可广泛应用于众多领域。医疗保健领域,特别是医学诊断,已从人工智能的应用中获益,例如在图像分析、生物标志物诊断、医疗数据分析及数据管理等方面。 物理学中还存在一些更具普遍性的问题,可以通过机器学习方法作为经典数值方法的替代方案来辅助解决,例如用于粒子测量的光散射分析、计算机辅助断层扫描以及编码孔径高光谱成像等。

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卡莉·达克沃思

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我们的专利律师团队在处理人工智能相关发明方面拥有丰富的经验,涵盖范围从人工神经网络(ANN)的硬件实现,到人工智能在不同技术领域的应用。

艾米·比什顿 曾与在医疗保健、农业和计算机安全领域应用人工智能的客户合作,并在检测对抗性攻击、作物监测、伤口分析以及利用行为特征进行身份识别等领域的发明方面拥有丰富经验。

卡莉·达克沃思 曾为致力于开发纳米级成像和机器学习模型的公司从事人工智能相关应用开发工作,包括与训练数据集生成、动态训练、人工智能过程控制、深度学习模型以及一般机器学习模型相关的应用。

大卫·科姆布斯 在起草和办理与应用人工智能相关的专利申请方面拥有丰富经验,涵盖的申请领域包括:用于医学图像分割的机器学习架构、通过机器学习分析生物标志物进行癌症检测、应用于光谱学的机器学习、应用于颗粒粒度测定的机器学习、心电图分析、手术规划、自适应光学以及其他诸多领域。大卫与一家领先的颗粒分析仪器制造商合作,并与多家英国顶尖大学及其衍生公司保持合作。

弗朗切斯科·迪·拉洛 拥有人工智能与机器学习领域的专业知识,并持有该领域的硕士学位。弗朗切斯科在起草和办理专利申请方面经验丰富,涉及领域包括:自动驾驶辅助系统的改进、医学成像(包括图像采集与分析的改进)、应用于光谱学的机器学习、大型语言模型架构、点云聚类与分割,以及神经网络稳定性和安全性的改进。

约翰·劳伦斯 在与微波系统中的材料处理相关的人工智能发明方面拥有丰富经验。

马林·凯泽·伯格奥 曾为多家瑞典公司起草、申请并成功获得人工智能专利,其中包括利用机器学习实现和改进相关功能,例如通过采用对抗性训练策略和图像梯度差分损失函数,利用全卷积神经网络将磁共振(MR)图像转换为计算机断层扫描(CT)图像。

马修·菲尔波茨 主要与高校及企业客户合作,致力于将人工智能应用于各种实际场景。具体应用案例包括:人工智能在心电图分析、半监督医学影像处理以及粒子检测与分析等领域的应用。

斯科特·金 曾起草并办理过人工智能和机器学习领域的专利申请,涉及的发明包括欺诈检测、医学影像和牲畜监测等。

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弗朗切斯科·迪·拉洛

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从最初构想到长期保护,采用清晰、有条理的方法。

发现并确定哪些值得保护。

以清晰明确的意图提供安全保护。

随着业务的增长,保持实力。

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