人工智能技术实际案例研究-人工智能技术实际案例研究报告
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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际案例研究的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术实际案例研究的解答,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。
人工智能的隐私问题及解决方法案例?
2017年,研究人员证明,可以训练GAN来生产私人套装的原型样品,从而揭示该套装的敏感信息。在另一项研究中,一个团队使用GAN来推断用于训练图像生成机器学习模型的样本, 在“白盒”设置中,他们可以访问目标模型的参数,成功率高达100%(例如,选定的AI技术用于调整数据的变量)。
***的是,诸如联合学习和差异隐私之类的方法形式存在希望。
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。
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[_a***_]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。
- 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。
到此,以上就是小编对于人工智能技术实际案例研究的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术实际案例研究的4点解答对大家有用。
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