人工智能技术实例和应用-人工智能技术实例和应用有哪些

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术实例和应用的问题,于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术实例和应用的解答,让我们一起看看吧。
人工智能应用领域案例?
1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知,自主控制,系统协调,个性化定制,检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中,标准化技术要求,例如特殊传感器,网络和预测数据模型,以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。
人工智能应用?
人工智能主要应用领域包括:1、农业方面。2、通信方面。3、医疗方面。4、社会治安方面。5、交通领域方面。6、服务业方面。7、金融行业方面。8、大数据处理方面。
1、农业
农业中已经用到很多的AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料***购,数据收集,灌溉,收获,销售等。通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业的产量,大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、通信
智能外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),骚扰信息拦截等
ai的实际应用?
人工智能的实际应用包括:
2、机器翻译;
1、人脸识别 人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
找出相应的在旅游和酒店应用方面的案例,说明人工智能技术在应用过程中的利和弊?
在旅游和酒店应用方面,一个案例是使用人工智能技术的智能客服系统。这种系统可以通过自然语言处理和机器学习算法,提供24/7的在线客服支持,帮助用户解答问题和提供个性化建议。这样可以提高用户满意度和效率。然而,人工智能技术也存在一些弊端,比如可能出现误解用户意图的情况,导致服务质量下降。
此外,依赖人工智能技术可能会减少人际[_a***_]的机会,影响人与人之间的沟通和互动。
智能医疗产业有哪些应用典型案例?
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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,辅助做出诊断。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。
到此,以上就是小编对于人工智能技术实例和应用的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术实例和应用的5点解答对大家有用。
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