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独家 | 技术与前景(附PPT)

[导读]2017年6月20日,零氪科技首席架构师王晓哲,清华大“天池疗AI大赛”第一季肺部结节诊断 《肿瘤诊疗中的诊断探索》发表演讲,演讲主题为《辅助者 普惠患者:技术与前景 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:技术与前景》及《行湘:大数据视觉实践及诊断探索》完整版PPT。 ? 表征习有很多,如机器翻译、识别这些问题,都经常使表征习的方法,将、文本或者声音这些比较稀疏、高维度的信号,转换成一个稠密、低维度的向量。 就是这些信号中一种有代表性的形式。很明显必然是一个热点方向。 典型的四大类问题是:影分类、目标检测、分割和影检索等。都到日常临床里的一些痛点的、比较浪费力的问题。

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美国行业报告

近年来,(AI)发展迅速,从AlphaGo连败类棋手,到商场里随可见的机器已经从实验室走向了大众,不论是舆论关注度还是相关的投资,都节节增长。 2017年第一季度及第二季度,美国VC投资AI及深度的资本数量已经达到36亿美元,超过2016年全年的投资额。 更重要的是,技术也到达到了新的阶段,业界、疗、SaaS、农业等等各行各业的都引起了巨大的势。这其中,增长率最高的当属AI疗健康的结合也是“双向驱动”的。一方面,的众多技术疗方面得到了优秀的商价值体现;另一方面,创新型的AI技术也给疗创新带来了新的机会。 尤其是通过把传统的离散生信息通过机器习等技术整合起来,未来的个性化和导向化趋势将更加明确和快速地到来。

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    视频的探索

    热度很高,但泡沫也很大。视频已经走入寻常的生活,脸识别,视频自动抠技术已经比较成熟。除此之外,为视频带来哪些变化呢? 文 / 鲍金龙 序:来生今世 是一个非常广泛的,当前涵盖很多大的科,大致归纳为六个: 计算机视觉(暂且把模式识别,等问题归入其中); 自然语言解与交流(暂且把语音识别 这里值得强调几点: 第一) 目前的都是属于弱的范围,某一个专业内作为被类使具存。 举例来说,不可否认机器计算机视觉发挥着越来越大的作,但是传统意义上,通过建模,分析取得的模式识别,识别,增强仍旧是很成功的技术,并且也是机器习进一步发展的基础。 目前渗透包括预和后,超分辨率,机器视觉等等,这些过程中使具来提升开发效率或者效果。

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    软件开发现状

    我们今天就来看看软件开发里的现状,我们距离传奇还有多远? 有说软件开发是一种艺术,有说软件开发需要匠精神,不管是哪一种说法,软件开发都是一个创造性的作,而机器曾被认为是缺乏创造力的,但是随着深度习的发展,一些创造性的也得到了飞跃的发展。 这个大有可为,想想我写代码的时候,一大半的时间查文档,还有一大半的时间搜google和stackoverflow,可以很好充当码农的好助手。 代码测试 代码测试的市场空间最大,通过大量规则和AI结合定制,解决测试的难题。 ,平台和开发过程,商务,机器习,数据可视化,数据采集,网络管都有涉及。

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    创新50强出炉,达观数据跑文本

    2018年5月10日,全球产品博览会苏州国际博览中心成功举办,大会发布了创业邦《2018中国白皮书》及《2018中国创新成长企业50强》榜单。 本届全球博会由国家科技部、国家信部、江苏省民政府指导,苏州市民政府主办、苏州业园区管委会承办,大会主题为“体验·慧生活”,聚焦产品,力求呈现最前沿、最尖端的产品和科技成果 ,意通过全球博会这个平台,汇聚全球的高端才、技术和产品,活跃产业氛围,沟通企业桥梁,交流创新思想。 达观数据的文本平台准确高效的文字表现,入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今,一直致力于为企业实现文本自动化,是国内首家将自动语义分析技术于企业数据化运营的公司。 创始团队文本挖掘已有10余年积累,多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖,拥有30多项国家发明专利,并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资,成文中国文本跑者

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    已经开始

    这是一个令印象深刻的揭示,画了一个巨大的观众的热烈的掌声山景城的海岸线圆形剧场,加州,但这只是一小块更大的研究机构的技术和疗社区迅速拼凑寻求创造系统,最终可挽救无数的生命——包括你自己的 一个的心脏测试 “我看来,这显然是的下一个自然步骤,”约翰·霍普金斯院奥斯勒培训项目主任桑杰·德赛博士说。 谷歌的视力测试使了一种名为机器习的,它试教计算机系统如何通过将大量数据输入到算法中来做出决策。 计算机视觉技术方面非常有,但它远不是研究使的唯一方法。 据诺尔斯说,美国大约有100万患有FH,但只有10%的被确诊。 乔什·诺尔斯博士正帮助使和机器习来识别潜的心脏病

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    英特尔的AI疗“野心”:AI、云、大数据,三位一体攻破数据孤岛

    疗中最先落地的技术主要集中计算机视觉,例如分割等,这些方面的数据量较大,而CPU凭借对大内存的支持,高速、大容量数据承载和读写力上的优势就格外突显,有望让相关AI推速度得到较大提升 中国各类垂直行业中,渗透较多的包括疗健康、金融、商业、教育和安防等,其中疗健康占比最大,达到22%。 ? 其中,则被认为是AI与疗的融合中,最有可率先实现商业化的。影数据的标准性和大体量为AI这一提供了最重要前提。 而作为计算机视觉技术的重要分支,分割已获得广泛,例如肿瘤和其他病位置定位、计算机辅助手术以及临床辅助诊断等细分。 2017年7月8日,国务院印发《新一代发展规划》,提出要发展疗,推广治疗的新模式新手段,建立快速精准的疗体系。 政策的支持促使更上一层楼。

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    DT君世界大会见闻:疗AI的大时代已至

    中国当前正于行业大规模起量阶段,“AI+传统行业”加快融合,逐渐渗透到安防、疗、零售、交通、制造、家居等众多。 ? 垂直算法和自然语言技术已可基本满足疗行业的需求,辅助诊疗、疾病预测、疗影辅助诊断、药物开发等方面开始发挥重要作。 (片说明:杏脉科技未来诊所) 它是复星首个独立孵化的企业,去年9月启动后,快速与多家疗机构形成合作,专攻疗影诊断,拓展AI技术早筛、疾病预测、疗康复等方向的。 此次亮相世界大会的“未来诊室”展示了AI辅助诊断技术未来疗场景中的。它是一间模拟的扫描室,也是一个打通虚拟与现实的疗角色扮演游戏。 DT君相信,疗AI的春天渐行渐近,随着不断深入,中国城乡疗资源不平衡的问题很可将慢慢缓解,类将享受到共通的高水平的疗服务。

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    值得研究的有哪些?

    的关键技术是深度习,通过模拟类大脑的神经网络来读取、大数据,并找出其中规律,完成特定任务。以深度习为关键技术的现已逐渐成为各国研发投入的重点,目前发展已到阶段。 “有哪些”也是发展的必要环节之一。 与计算机视觉 主要是对片进行还原、切割、匹配、增强;而计算机视觉主要是实现脸检测、模式识别、。 例如疗行业中,技术疗影,主要指通过计算机视觉技术对疗影进行快速读片和诊断,以传统疗手段中采集到的疗数据为根基,自动识别病的临床变量和指标,同时结合相关知识,诊断及识别中为生提供辅助作 博弈机器习的思想很多都大有武之地,比如社交媒体、众包管、交通疏导等等。 除了上述提到的这几点,值得我们研究的远远不止这些,如果大家感兴趣的话,我们下次再细细探究。 不论是生活还是社会,我们都感受科技带来的改变,而类对化的追求,就是真正实现的广泛

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    数据猿·金猿榜丨2017中国疗大数据最具潜力创业公司

    以及数据分析拥有超过10年的跨科的科研和程经验,掌握的分割、识别、分析以及深度习的核心技术。 曾任美国高通公司多媒体部计算机视觉研发组任资深高级程师,是具有十多年研究经验,是计算机视觉与识别、机器习、模式识别与的专家。 业界评价: 软银中国管合伙华平博士:“玛深维是一家创新型疗企业,拥有先的技术,并率先落地。我们相信结合会拥有巨大的想象空间。 经纬投资玛深维之后,公司发展迅速,利先的技术,不断拓展产品线,服务中美放射科及临床生。我们相信技术将引疗器械行业新一轮的技术革命,并首先产生巨大价值。 疗信息专家,掌握以及相关云计算技术,曾经参与广东省自然基金项目《三维全心脏可视化研究及远程疗中的运》,2项心脏CTA分割算法专利的第一发明

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    2018年技术与白皮书(附下载)

    【导读】2017 年发展迅速,产业格局风起云涌。中的已非常广泛,包括、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管、病等众多中的已非常广泛,包括、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管、病等众多。 如今,随着算法、算力等基础技术条件的日渐成熟,行业数据的积累,得以各个。 算力。GPU(器)显著提升了计算机的性,拥有远超CPU 的并行计算力。 GPU 拥有多内核并行计算,适合 3D 中上百万的素。此外,FPGA 也越来越多地 AI 。 我国企业聚焦的场景集中虚拟助、病历与文献分析、疗影辅助诊断、药物研发、基因测序等

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    CNCC | 深度习如何“助攻”?我们来听听界大拿的解释

    疗健康是最热门的之一: Nature 和 Science 等国际顶尖杂志发表了很多相关的作; Google 、 IBM 等公司也开发了的最新产品。 此次论坛上,各位专家、者、生,针对眼底及其眼科疾病筛查和诊断中的问题进行了讨论。 ? 夏勇教授表示,技术脸识别、语音识别等取得了突破性进展,很大程度上要归功于数量庞大的多媒体及互联网数据和力惊的存储及计算设备的出现。 王教授表示,异常检测是和模式识别的重要之一。 利和机器习算法对进行分析,检测出中的异常部分,不仅够减轻作量、克服不同操作员之间的主观性差异,而且还具有灵敏度高、检测率高、误检率低、快速准确等优点,因此越来越多地等不同场合

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    AI疗三年之期:技术、产品、商业的阶段性“方法论”丨CCF-GAIR 2019

    Demetri Terzopoulos: 视觉计算与的作 Demetri Terzopoulos是加州大洛杉矶分校(UCLA)杰出教授,计算机视觉与实验室主任。 姚建华: 诊断中的前沿研究和 姚建华是AI国际级专家,腾讯 AI Lab负责AI+的前沿研究及产品落地。 腾讯AI Lab为腾讯首款将技术运的AI产品——腾讯觅影提供算法技术支持。 自然中比较成功的算法往往中不达到相的效果,因此,员就需要开发特殊的算法。 上跟其他有类似的问题,但更为复杂。“深度习是什么?

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    牙科的未来

    这个被称为大爆炸的时刻,研究12个NVIDIA单元(gpu)计算出了这2000个cpu的深度力。 (另一个副作是,游戏玩家对订单积压和短缺感到沮丧,因为业界抢购了英伟达的芯片供,该芯片也被于挖掘加密货币)。 牙科 总的来说,疗保健是的一个非常自然的客户。 现,随着美国食品和药物管局(FDA)创建监管路径,鼓励疗决策支持软件的开发员,分析士预计,未来5年,将增长10倍。 如前所述,牙科。 通过,整个解释过程可以被自动化来评估整个,以更快更准确地检测出牙齿病变。显然,牙科未来一两年内迅速普及。 我们将继续看到实践管和增长得到迅速。 凭借深度习技术的最新力,将开始临床水平上影响牙科。开发阶段技术的第一手经验(例如)已经日常实践中证明了的潜价值。

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    科技巨头纷纷入局 需要奋起直追?

    关爱健康 疗行业如虎添翼 目前来看,主要包括:辅助诊疗、、药物挖掘、健康管、急救室和院管、可穿戴设备、营养管、虚拟助手等。 据了解,零氪科技凭借疗大数据核心技术优势和技术,目前已与超500家综合及专科三甲院合作,通过对临床数据进行结构化,建立了中国最大规模和体量的的肿瘤互联网疗及数据平台,并凭借核心技术的突破 今年以来,腾讯更是加大了这一的投入力度,成立了公司级的实验室AI Lab,并美国西雅设立首个海外实验室。这个实验室主要做了AI产品。 尽管互联网巨头BAT和疗机构先后布局,使这一风生水起,热闹非凡,但是业内普遍认为,与外国相比,我国这一于落后阶段,面临的技术鸿沟还很长很深,还需要奋起直追。 写最后: 的风潮席卷全球,各方面迎来爆发期。疗结合的服务生态圈将成为未来疗创新的方向标。识别、大数据和深度习等技术都高度

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    解读 - 发展白皮书 产业篇 (2018 年) - 第二部分

    疗各环节效初显 近年来随着疗数据数字化深入,深度神经网络习算法突破以及芯片计算力提升,掀起第二次浪潮,已渗透到疾病风险预测、疗影、辅助诊疗、虚拟助手、健康管 美、英、日等国政府均高度重视金融相关技术主要包括机器习、生物识别、自然语言、语音识别和知识谱等技术。目前的场景还于起步阶段,大部分是机结合式的,对金融业务主要起辅助性作家居助力打造慧家庭 家居场景主要包括家电、家庭安防监控、家居控制中心等,通过将生物特征识别、自动语音识别、识别等技术到传统家居产品中,实现家居产品化升级 围绕语音识别、视觉识别、自然语言等基础业、疗、金融、交通等行业,支持建设高质量训练资源库、标准测试数据集并推动共享,鼓励建设提供知识谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台

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    +疗市场分析及趋势报告

    第二章 +疗发展 随着识别、深度习、神经网络等关键技术的突破带动了新一轮的大发展。+疗属于层面范畴,泛指将及相关技术。 3.3 对于疗健康中的已经非常广泛,从场景来看主要分成了语音识别、、药物挖掘、营养、生物技术、急救室管院管、健康管、精神健康、可穿戴设备、风险管和病共 事实上,国内外已经有一些高科技企业将这些认知计算和深度习等先进技术疗影。 从投资角度来讲,最具价值。 是将技术的诊断上。 主要分为两部分: 一是识别,于感知环节,其主要目的是将影进行分析,获取一些有意义的信息;二是深度习,习和分析环节,通过大量的影数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度习训练

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    我们请了五位大咖,共赴 AI 盛宴 | CCF-GAIR 2018

    但是疗大数据不仅限于影,还包括病、临床治疗信息等,只有这些信息融合一起,我们才建模,才解决真正上的。 田捷教授研究术的同时,也积极探索AI技术的前景。 他认为,AI技术只有跟临床挂钩才有价值,经过企业家的转化才变成生产力。 “现我们需要更多和大数据疗问题上的典型,来拉动产业,拉动进一步深度分析和计算机视觉,沈定刚教授的大名几乎无不晓。 沈定刚教授,是世界上最早开展研究的几位科家之一,并最先将深度,从事分析、计算机视觉与模式识别等的研究近20年。 邢教授的实验室研究范围很广,从基础的影设备、分子影重建和、影和基因组、治疗计划,到临床数据采集分析。这些研究中很多项目都涉及到机器习和

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    预计2020年中国视觉市场规模将达到755.5亿元

    根据国家标准化管委员会指导编撰的《2018标准化白皮书》定义,计算机视觉是使计算机模仿类视觉系统的科,让计算机拥有类似类提取、解和分析以及序列的力。 自动驾驶、机器疗等均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并信息。 2006年以来,以深度习为代表的机器习算法计算机视觉、语音识别、自然语言解等取得了巨大突破,行业进入第三次发展浪潮。 根据汇桔网和胡润百富携手合作发布的《2019中国产业知识产权发展白皮书》数据显示,2019年中国AI企业IP竞争力TOP100企业有16家企业涉及计算机视觉;其次是机器和语言识别与自然语言 计算机视觉技术的也越来越广泛,除较早的安防、金融、互联网等之外,城市治、楼宇园区、疗影等创新正逐步实现,成为计算机视觉技术快速发展的重要支撑,计算机视觉市场规模仍高速增长阶段

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    登上《Cell》封面的AI疗影诊断系统:机器之心专访UCSD张康教授

    机器之心:从者的角度来看,技术里是否会很多媒体报道的那样「超越,甚至代替生」? 张康:上一个问题已经回答了,某些方面的确有可超越生。 也许不久的将来,比较单一的、流水线作业式的将会被取代。但是,现阶段的作是辅助生而非取代生,发展,对疗科的发展、疗水准的提高,都是利大于弊的。 机器之心:如何看待中国和美国发展上的差距或者不同? 张康:个认为,中国其整体发展水平与发达国家相比仍存一定差距,前沿基础论的习、才培训交流、关键性技术的强化,以及对数据收集的优化、质量的提升、档案的系统性、增加数据调的方便性等方面都有待完善 目前,国内大多数于实验研发阶段,其整体发展水平与发达国家相比仍存一定差距,前沿基础论、关键性技术、产业基础平台、才队伍和监管体系等方面都有待完善。

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