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基于人工智能应用的案例-基于人工智能应用的案例有哪些
C0f3d30c8时间2024-07-10 03:50:16分类应用领域浏览41
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于基于人工智能应用的案例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍基于人工智能应用的案例的解答，让我们一起看看吧。
举出两个实例说明如何在未来应用人工智能提高人们的生活质量？
人工智能如今已快速的渗透到各个产业之中，为不同岗位的人们提供便利。像苹果Siri、微软小冰等智能聊天类应用;新闻阅读软件依赖人工智能技术向用户推送最适合该用户的新闻内容，还有自动驾驶技术更是我们身边的人工智能技术。它们不仅没有带给我们威胁，恰恰这些应用还会提高我们的生活质量和工作效率。
至于人工智能可能会和人类“抢饭碗”，的确，随着人工智能技术的发展，人工智能在未来确实会替代部分岗位。不过，在目前的科技水平下，相比人类，机器欠缺了原创能力、互动能力和谈判能力。所以，在更多情况下，不是被人工智能替代，而是多一个助手。
总之，机器永远无法胜过人类，因为它没有人类的情感，思考和想法是多变的思维，也不会获得人类那样的智慧和经验。但我们必须重视人工智能，考虑如何应用人工智能，它能够为我们带来什么，让人工智能更好地服务人类。
人工智能在作物育种中的成功案例？
2020年，中国科学院田志喜、梁承志、韩斌等研究者通过全基因组重测序对全球2898份具有遗传多样性的大豆种质材料进行分析和鉴定，进而构建了世界首个大豆泛基因组。
本次泛基因组研究所选用的大豆种质材料具有重要的育种和生产价值，其中“满仓金”“十胜长叶”等种质材料作为骨干核心亲本已各自培育出“黑河43”“齐黄34”等上百个优良新品种，这些品种被各个大豆主产区大面积推广种植。
“分子标记辅助选择、全基因组选择等是分子育种的代表性技术，其旨在对大豆内源基因进行聚合或修饰，赋予大豆新的性状，而这些育种技术的应用都依赖于对大豆功能基因组的深入研究和全面了解。”于彩虹说。
因此，大豆泛基因组和相关自然群体遗传变异的发布为大豆育种技术研究提供了重要的***和平台，也为推进大豆分子设计育种、提升大豆产量奠定了基础。
人工神经网络的应用实例？
人工神经网络是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、[_a***_]估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
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。
到此，以上就是小编对于基于人工智能应用的案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于基于人工智能应用的案例的4点解答对大家有用。
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