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关键词

、强、超

文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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《柳叶刀》:可识别九类急性脑 CT 异常

【 图片来源:Nature 】雷锋网消息,在新的研究中,深度学习算法够准确识别头部CT扫描中9种不同程度的异常。 结果显示算法够准确识别头部CT扫描中9种不同的严重异常。 研究员表示,这些结果需要尽快传达给医生。算法的AI自动化系统应用在偏远地区,可方便放射科医生作使用。 应用脑CT诊断技术已经应用于胸部X光、胸部CT、脑CT等多种成像结果异常的检测中。据雷锋网了解,在脑CT检测领域,早已有诸多玩家入局。 总部设在以色列特拉维夫的医疗公司Aidoc,其基于AI的作流程优化组合产品,可与放射科医师合作,用于标记脑部CT中的急性颅内出血(ICH)病例。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。

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    助力新冠CT检测,依图4天上线AI系统!准确率达97.3%,已服务数万

    利用系统辅助医生对医疗影像进行诊断,一直是在医疗领域落地的重要方向。被称为国家队的依图科技迅速看到了这一需求,在除夕当天,接下重担。 从立项到第一版产品上线,依图产品、研发等相关部门一百余名同事投入到作中,依托上海市医疗图像与医学知识图谱重点实验室进行了相关产品的研发。 上海市公卫中心医生在使用“新型冠状病毒性肺炎评价系统”截止2月16日,依图胸部CT新冠肺炎评价系统已经服务数万次。 在对外宣布之前,胸部CT新型冠状病毒肺炎评价系统就已在临床环境中迭代一周,期间产品性已获得权威机构认可。 依图医疗副总裁系统石磊告诉大数据文摘,依图针对新型冠状病毒的辅助诊断系统采用了全肺定量分析,为临床专家提供基于CT影像的化新型冠状病毒性病灶定量分析及疗效评价等服务,为临床医生的医疗决策提供依据

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    国产AI助力全球抗疫|FDA许可科亚医疗「肺炎分诊系统」应用于新冠肺炎临床

    “CuraRad肺炎分诊系统“,是在科亚医疗另一项获得FDA认证“CuraRad-ICH”出血性脑卒中影像诊断系统的基础上,对CuraRad系列影像分诊系统进行的功添加与技术升级。 其不仅是国内唯一FDA许可应用于临床的新冠肺炎相关临床AI影像产品,也是国际上首个使用“+医疗影像”基于CT肺炎征象分诊的影像产品,填补了基于胸部CT影像的肺炎临床分诊应用产品的空白。 尤其当无典型症状的新冠肺炎患者因其他疾病进行胸部CT排查的时候, 比如定期肿瘤CT检查,这种预警够大大提早对新冠肺炎病的诊断和干预。 CuraRad肺炎分诊系统通过与PACS(医疗影像传输系统)和作列表应用程序的有效集成来改善临床作流程,帮助缓解积压的病毒检测问题,提高患者检出及收诊效率,为协助前线员有效防治新冠肺炎提供技术支持 此外,还通过对患者不同时期的CT影像学特征进行分析,为病情变化提供定量参数及治疗依据。“CuraRad肺炎分诊系统相关研究成果在3月份发表于国际顶级医学期刊《放射学》杂志。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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    AI医疗影像的春天“又”来了?

    相对论(ID:aixdlun)作者 离离?近日,AI医疗影像企业纷纷传出“捷报”。专注于超声动态医学影像分析的初创公司深至科技在上周宣布完成B轮亿元级融资。 据健康界的不完全统计,2020年,国内医疗健康领域共完成了65次融资,其中医疗影像约占总融资数的三分之一,AI医疗影像逐渐成为医疗健康领域的热门赛道。 柳暗花明2019年底,新冠疫情的突然出现给了医疗影像表现的机会。防疫措施与大量的诊疗需求快速推动了各医院设备、系统的化发展,AI+医疗的相关鼓励政策出现。 在医疗资源紧张、医生超负荷作的情况下,超量的CT影像检查对一线抗疫作形成了巨大的医疗资源需求挑战。在这种状况下,的引入可说是雪中送炭。 汇医慧影也基于云计算、大数据与,搭建了慧医学影像整体解决方案,包含NovaCloud®慧影像云平台、Dr.Turing®辅助诊断平台和RadCloud®大数据科研平台三大产品体系

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 会威胁到类吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 超计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。

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    (Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    整合全球新冠数据,华中大等开源联邦学习医学AI计算框架|Nature子刊

    、国家药物筛选中心等国内外权威科研机构联合开发的联邦学习开源医学(AI)计算框架(Unified CT AI Diagnostic Initiative , UCADI)。 技术正在变革传统医疗。但当前模型普遍泛化性差:模型在训练过的数据集上表现优异,但是对于未曾见过的数据,表现差别大。 由于医疗数据受到个隐私,知识产权,数据尺寸等多方面的限制,无法实现大范围、集中式的数据融合,当前医学模型通常只在有限,甚至单一的数据集上训练。 为了解决这个根本性问题,华中科技大学学院夏天教授与白翔教授团队提出基于联邦学习(Federated learning)开源医学计算框架(UCADI),并发表在了《自然 - 机器》上。 基于中英 23 家医院近万张的胸部 CT 扫描数据,研究团队验证了 UCADI 够在保证用户数据隐私的情况下,多快好省地进行辅助诊断模型的训练和推理,实现跨国多中心的新冠病毒诊断。

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    MICS最新“新冠肺炎+AI”讲座:武汉协和放射科副主任与5家AI公司解读疫情最新进展

    Medical Imaging Computing Seminar,MICS)创立于2014年,由医学影像领域的顶尖学者沈定刚教授发起,聚焦于最近医学图像计算领域的原创研究,欢迎医学图像处理、计算机视觉、等新理论 2 第二位演讲嘉宾是联影美国分公司计算机视觉方向负责吴子彦博士,他分别介绍了联影两款针对新冠肺炎的防治产品:天眼CT平台和uVision。 吴子彦博士表示:“天眼CT平台可以通过无操作避免医护作者被感染,利用安装在CT扫描间顶部的摄像头获取图像,再通过算法分析患者当前体位定位出扫描区域,之后对患者进行自动移床,在最后扫描范围确认阶段 最后,张树表示:“深睿在整个2019年科研有很多投入,在CV和领域发表了60多篇文章。”6 第六位分享者是推想科技科研产品负责武江芬今年1月31日,推想科技宣布推出针对新冠肺炎筛查产品。 武江芬还表示:“目前,推想新冠肺炎AI系统正在不同省份做项目申请,最近也刚刚中标新冠肺炎相关课题,中华放射学杂志的首篇新冠肺炎相关文章,就使用了我们的这套系统。”

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    预测肺癌免疫治疗成功

    编辑 | TGS发布 | ATYUN订阅号 《癌症免疫学研究》上发表了一种利用算法发现CT扫描中此前未见的模式变化,并确定肺癌患者从免疫治疗中获益的研究。 基于此,拥有一种可以匹配患者免疫治疗方式的具,无疑是够显著降低医疗成本的。 这表明,CT扫描实际上似乎捕捉到了肿瘤对癌症入侵的免疫反应,而免疫反应最强的肿瘤,对免疫治疗的反应最好。该算法不仅确定病灶的大小,还可以记录特定病灶的纹理、形状和体积的变化。 对此,研究员表示:“这很重要,因为当医生仅仅根据CT图像来判断病是否对治疗有反应时,通常是根据病变的大小来判断的。但实际上,质地的变化可以更好地预测治疗是否有效。” 有了这个,就可以准确判定这一点,而不是因为表面的病情恶化停止治疗,以至于让病情真正恶化,从而危及到患者的生命。研究团队对此非常自豪:“生命是无价之宝。作为该研究开发者,我们深感荣幸。”

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    RSNA 2018 有哪些亮点?多位行业精英为你深度解读

    Rao在其发表的主题演讲中重点探讨了和深度学习等热点技术对未来放射学发展的影响,今年来参加大会的企业、参展的产品也已形成一定的规模,可以说今年的RSNA将是放射学与深度结合并共同发展的重要节点 柏视医疗创始 陆遥与去年相比,过去一年行业发展迅速,特别是在放射学中的应用。 一是企业和产品数量持续增加,传统大企业纷纷推出产品,如三星展示了多种基于AI的成像诊断软件,飞利浦则升级了其IntelliSpace Discovery平台,展出了3.0版本,众多初创企业也首次来 视见医疗CEO 陈浩政策方面,国家出台的《新一代发展规划》等文件将医疗推到了非常高的战略位置。这个领域的发展越来越受到国家和社会的关注,越来越多的企业也开始投身这一领域。 其中,癌症筛查平台以影像处理引擎和自然语言处理引擎为动力,基于钼靶、CT、病理等多模态数据,覆盖了肺癌、乳腺癌、宫颈癌等中国高危高发癌种的病灶检出、形状描述、临床决策等临床诊疗流程的各个环节

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    AI+医疗「最佳掘金案例」榜单出炉,致敬寒冬中的“持炬者”

    5枚勋章,让探路者不再踽踽独行 作者 | 李雨晨 如果说过去四年是商业化进程的上半场,那么即将结束的2019年,已正式把这个行业领入至下半场。 特别是全肺产品,属于单器官多病种的影像系统,改变了目前AI胸部CT应用仅局限于肺结节自动筛查,其他肺部疾病仍然需要医生诊断的现状,将AI应用由单病种检测拓展至单个体部位-全肺的多病种检测 2017年的北美放射学年会上,依图医疗就发布了“医学影像科研平台”,联合世界顶级科研机构,加速影像类应用从科研到产品的转化 。 推想科技希望用最顶级的医院技训练,最终提供给偏远地区的医院,提升基层医院医生的力。目前,推想科技绝的肺癌全周期解决方案已经在十几家医院里进行应用,未来会在更多的地方医院进行推广。 日前,微软亚洲研究院代表微软公司与辉瑞生物制药集团正式签约,使用云计算和技术,以图片识别方式来帮助基层医生识别不同种类的真菌,开发‘AI+感染甄别’新模式以协助提升感染病原的检出率,共同推动基层感染性疾病的诊疗水平及抗菌药物的合理使用

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    AI医生看CT准确率达96%,将上岗百家医院

    文章还重点介绍了AI在CT识别领域发挥的重要作用。 AI医生20秒分析CT图像,准确率达到96%中国不仅是这次疫情的中心,而且在利用帮助控制COVID-19疫情方面也发挥了巨大作用。 北京一家公司Infervision使用其算法从肺部图像上识别出COVID-19。 “手动读取CT扫描可需要15分钟,可以在10秒钟内完成图像读取。”英国剑桥大学病毒学家Velislava Petrova表示:“随着越来越多的扫描完成,该算法将与病毒一起学习并提高准确性。” 她解释说:“的价值是通过在当前的COVID-19疫情等情况下减轻临床医生的负担而发挥作用的。” 未来,研究员打算将CT图像的分层特征与其他因素(例如遗传,流行病学和临床信息)的特征链接起来,以进行多模型分析以增强诊断力。

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