人工智能技术流程实例论文-人工智能技术流程实例论文题目

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流程实例论文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术流程实例论文的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果一个人创造了一个AI，AI发了论文，那么论文如何署名？
2. 人工智能对于癌症治疗有没有办法？

如果一个人创造了一个AI，AI发了论文，那么论文如何署名？

其实这个问题很简单，就像是你的父母生养了你，而你写了论文，那么这个论文当然是你自己的名字，而不可能是你父母的名字。

因此放到题目里边，如果一个人创造了一个人工智能，人工智能自己发了论文，那么这个论文当然由人工智能来署名。

当然，这是一种比较理想化的状态，其中有几个要点需要注意，在人工智能写这篇论文的时候，人有没有提供帮助？是完全没有，还是说有一些辅助的行为？

如果人只是发明了人工智能，而人工智能来完成了一篇论文从思考到写作的全过程，尤其是思考环节，也是人工智能完成的，那么这篇论文毫无疑问应该属于人工智能。

不过如果思考环节有人类的加入，他们来帮助人工智能进行按照他们想法的运算和联想，那么这篇论文就不是那么纯粹了。

因此，人以多么高的智能化程度来创造人工智能，决定了这篇文章的归属。

我觉得这篇论文应该署这个AI的名字，其实这样的情况已经出现过类似先例了。谷歌公司的AI围棋软件阿法狗以其高超的棋艺成为了世界最强的棋手，而他的招式已经成为一个流派“阿法狗流”，如此命名已经可以看出，在认识人工智能知识产权上，我们已经承认了人工智能的创造力和其知识产权物，我们不应该剥夺它们的知识产权，只要它受到法律保护。

人工智能对于癌症治疗有没有办法？

这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。

除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？

看病！

是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像***诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。

鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良***变

来自德国、法国和美国的一支团队研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。

前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生

现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而***整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。

肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。

初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司***发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。

该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。

“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”

Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”

是什么使肺癌如此危险？

肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。

美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。

谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总[_a***_]（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了***％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。

这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良***灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查***0倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行***活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“***阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。

到此，以上就是小编对于人工智能技术流程实例论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术流程实例论文的2点解答对大家有用。

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