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药物计算人工智能的应用-药物计算人工智能的应用有哪些
C0f3d30c8时间2024-09-11 02:05:21分类应用领域浏览40
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于药物计算人工智能的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍药物计算人工智能的应用的解答，让我们一起看看吧。
人工智能技术的应用领域有哪些？
1. 自然语言处理：包括语音识别、文本识别、机器翻译、文本分类、情感分析等，这些技术可以应用于智能客服、智能语音助手、智能翻译、智能写作、智能问答等领域。
2. 机器学习：包括监督学习、非监督学习、强化学习等，这些技术可以应用于数据挖掘、图像识别、推荐系统、预测分析等领域。
3. 计算机视觉：包括图像识别、目标检测、图像分割、图像分类等，这些技术可以应用于自动驾驶、安防监控、智能家居、智能制造等领域。
4. 智能机器人：包括工业机器人、服务机器人、军事机器人等，这些技术可以应用于自动化生产、物流配送、医疗护理、军事作战等领域。
计算机的应用有哪些-计算机在医学方面的应用有哪些？计算机在医学？
2、从事医疗或辅助医疗的智能医用机器人。
5、基于数据处理和芯片技术的智能健康管理。随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。其应用技术主要包括：语音录入病历、医疗影像***诊断、药物研发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。多媒体技术可以集图形、图像、音频、视频、文字为一体，使信息处理的对象和[_a***_]更加接近真实世界。扩展资料1、智能语音录入可以解放医生的双手，帮助医生通过语音输入完成查阅资料、文献精准推送等工作，并将医生口述的医嘱按照患者基本信息、检查史、病史、检查指标、检查结果等形式形成结构化的电子病历，大幅提升了医生的工作效率。2、人工智能助力药物研发，可大大缩短药物研发时间、提高研发效率并控制研发成本。目前我国制药企业纷纷布局AI领域，主要应用在新药发现和临床试验阶段。
人工智能怎么给农作物看病？
人工智能给农作物看病，我应该只是在网上看到过有关知识，具体人工智能是怎么给农作物看病的，还真没有亲眼目睹过。
那么人工智能怎么给农作物看病呢？我只能说说一些个人观点。
1、可能很多的农人对作物病虫害的知识不是很多，大部分时间农作物病虫害的防治各方面知识都是通过到农资出售得地方经过询问购买并或者一些防治知识。
2、人工智能实现给农作物看并，肯定需要***集大量农作物的图片，农作物病虫害的图片，各种害虫，各种杂草等，然后通过数据分析来实现。
3、农作物生长的因素很多，气候、土壤、品种、种植时节，田间管理、肥水管理等，因此这所有的数据都需要进行收集。
4、总之人工智能给农作物看病的保证就是要有海量的数据库，且对数据的***集必须标准，对农作物的问题能进行深度分析。
智能农业管理系统由无线传感器、远程控制终端和信息管理平台共同组成，实现了现代移动通信技术与物联网、移动互联网技术的深度融合，系统实时***集空气温度、湿度、风速等数据，同时还能及时的给用户发出预警信息，而且当用户收到预警信息之后，通过手机就能实现对棚内设备的远程控制。农民还可利用远程控制终端拍摄疑似遭受病虫害的农作物，专家通过系统平台远程诊治，提出防治建议。
可见传感器在农业生产领域当中的重要性。利用传感器可以对土壤、病虫害、农事操作等生产过程中的信息进行***集，然后将***集到的信息传输到网络平台，再通过网络平台进行加工，为生产管理、质量追溯、农技服务等提供了数据支撑！人工智能与传感器的结合除了应用于水稻种植，在水产养殖行业也有应用。通过传感器对水产品的实时监测，***集数据信息，再经过电脑系统的加工传输，水产养殖人员也能实现在室内办公。通过电脑监测视屏，养殖人员就能对水质、水温以及水产品生长情况一目了然。现如今，随着人工智能与传感器的强强联手，智慧农业的发展已如火如荼。为了发展生态农业，提高粮食产量，节约人力成本，不少地区已经开始陆续***用“人工智能+传感器”的模式助推农业生产转型升级。未来，我们相信，农业将会迈入智能化的崭新时代，人们的物质生活水平也将上新台阶。
对現代高科技这玩意，我不太懂，但发挥一下自已的想象，也许能凑合着胡编两句，应付了这道应该由专修信息工程专业的饱学之士回答的问题。
对智能农业的理解，我想应该从不同的角度上加以注释。
其一，信息化产业的深度介入，实现了农业产供销高度透明化，避免了农业生产的盲目性，充分解决了农业市场的供需矛盾(太理想了，便是吹牛)。
其二，实現了农业技术培训与指导的远程控制，农民足不出户便能接受网络智能专家的现场指导与建议。有病不用愁，网面一扫光(智能化的专家的出现，将使学习变得更加无用)。
其三，用大米制作的可降解农膜以其价格低廉，经久耐用，吸光度好，保温性强，又防雾防滴，迅速占领市场，成为农民既环保，又生态，还能增产增收的不二选择(这个有可能实現)。
其四，新型多元智能有机肥研制成功，一举取代了化学肥料，生物肥料，有机肥料的市场地位，彻底扭转了长期以来过度依赖化肥的生产习惯，成为农民种植用肥的不二选择(一用顶六用，经济又实惠)。
其五，以模似各种生物害虫交配繁殖的生殖信息微型诱发器研制成功，携带方便，操作简单，功能强大，威力无比，每百亩只需投放一支，即可达到彻底灭杀各种害虫之功效(有小媳妇的人家小心了，)。
其六，手机面板功能升级，只须将被测土样放在手机面板上，既可迅速分析出土样养分构成以及用肥指导，并会自动给出修正方案(点击即可，但需付费)。
其七，……………
呀，编不下去了，怎么象写科幻小说。
深度学习是一种计算方法，程序员不用确切地告诉计算机该做什么，而是训练计算机识别某些模式。你可以给计算机输入患病和健康的农作物叶子图片，并做上标记。计算机可以以此学会患病和健康的叶子看起来有什么不同，并能独立判断新作物是否健康。
这就是生物学家D***id Hughes和流行病学家Marcel Salathe的研究，他们用感染了26种疾病的14株作物进行了实验。他们在计算机中输入了超过五万张图片，计算机程序通过自主学习，最终能够以99.35%的正确率判断研究人员输入的新图片。
不过，这些是动过手脚的图片，其中的灯光和背景都是一致的，为计算机识别叶片图像降低了难度。如果从互联网上随机下载一张患病作物的叶片照片，让计算机去判断，软件的准确率就降低到了30%-40%。
不太好。不过，Hughes和Salathe希望能使用这项人工智能技术支持他们的APP“Plant Village”，这个APP可以让世界各地的农民给自己患病的作物拍张照片，上传到论坛上，让专家来诊断农作物疾病。为了提高这项技术的“智商”，他们会继续给AI输入更多的患病作物照片。“从各种不同渠道而来的图片越多越好，渠道指的是照片拍摄的方式、季节、位置等等因素。”Salathe说，“软件可以吸收这些信息，不断学习。”
这不只是排除农作物之间的疾病传染，还有很多其他因素会影响农作物。“大部分影响生长的都是生理压力，例如缺钙、缺镁或者盐分太高、热量太高等，”Hughes说，“人们有时候会以为是细菌或者真菌疾病。”误诊导致农民浪费了时间和金钱去买杀虫剂或者除草剂。未来，人工智能可以帮助农民更加准确地定位问题所在。
在那之后，人类将夺回控制权——因为虽然APP可以定位问题，但是没法像人类专家一样，考虑紧气候、突然、季节等因素，给农民提供最适合的解决办法。联合国粮食及农业组织（FAO）认为这类技术是农作物管理的一种“有用工具”，但还是要听专家说了算。因此，FAO的植物病理学家Fazil Dusunceli说，非常欢迎这样的技术帮助，但是“最终病害管理[_a1***_]应该与现场的专家一起合作制定。”
走路“长眼”的拖拉机
到此，以上就是小编对于药物计算人工智能的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于药物计算人工智能的应用的3点解答对大家有用。
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