人工智能学校应用案例-人工智能学校应用案例研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能学校应用案例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能学校应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. ai在建筑行业的实例有哪些类型？
2. 人工智能如何助力教学？
3. 智能医疗产业有哪些应用典型案例？
4. Oppo r17的ai应用有哪些？

ai在建筑行业的实例有哪些类型？

AI在建筑行业的应用有很多，以下是具体的实例：

个人防护装备检测：AI可以检测工人的个人防护装备是否佩戴齐全，以及是否正确佩戴。

激光扫描机器人+BIM模型：AI机器人可以在工地上进行激光扫描，并将扫描数据与BIM模型进行匹配，以检测现场的工作对象是否正确安装。

人工智能如何助力教学？

把AI作为学习对象，内容包括AI的基础知识、基本技能及其对社会的影像等；用人工智能学习，即学生把AI技术与工具作为学习工具，主要包括用AI来处理信息；从人工智能中学习，即教师把AI作为一种辅助的教学工具来***教学、***测试、***备课和管理教学等工作。

随后，赵亮分享了知识追踪、表情分析、智能排课等人工智能应用于教育教学中的实例。围绕着这些内容，与会教师开展交流和讨论，参会教师均表示本次沙龙活动受益匪浅。

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，***做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：

1. 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
2. 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
3. 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
4. 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。

Oppo r17的ai应用有哪些？

R17的AI主要体现在两个方面，其一是拍照，其二是系统。

先说拍照。AI***拍照已经很成熟了，AI通过建立面部模型，提供800万种美颜方案以及立体自定义美颜，达到AI***拍照的效果。这是传统的手动操作无法实现的。譬如面部[_a***_]，296个识别点来建立脸部模型，这样才能通过人种、皮肤、五官等方面，建立专门的美颜方案。这是只有AI才能完成的。

其次是系统。ColorOS 5.2拥有很多AI才能实现的功能，智能负一屏、智能扫一扫、AR步行导航、智能侧边栏、自由收藏等等，都是AI应用场景的实例。但AI技术在系统上最集中的应用场景是TOP应用优化，ColorOS 5.2加入了智能检测优化机制，该机制分别作用于应用端和系统端，可以针对TOP应用做一对一的针对性专项优化，实现回应速度更快、能耗更低的效果。这也是R17在前代R系列的优化功能的基础上，所实现的最先进的AI功能。

到此，以上就是小编对于人工智能学校应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能学校应用案例的4点解答对大家有用。

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