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人工智能训练使用视网膜扫描发现心脏病风险
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谷歌及其子公司Verily的科学家们发现了一种利用机器学习来评估一个人患心脏病风险的新方法。通过分析病人眼睛后部的扫描结果，该公司的软件能够准确地推断出数据，包括个人的年龄、血压，以及他们是否吸烟。这些信息可以用来预测他们患心脏病的风险，比如心脏病发作，与目前的主要方法大致相同。 使用神经网络进行图像识别的优势是，你不必告诉它在图像中寻找什么，你甚至不需要关心它寻找什么。有了足够的训练，神经网络应该能够找出使其做出准确识别的细节。 就像要弄清楚图像中是否有猫一样，神经网络并不能提供比我们视觉系统中的实际神经
人工智能快报
2018-04-17
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