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智慧医疗时代 人工智能医疗成新亮点

在全球往高龄化社会迈进之际,新型态的智慧医疗将以资通讯技术优化、促进医疗资源配置整合及安防管理,从云计算到大数据,医疗领域为了加快医学研究的进展和技术的突破,与越来越多的技术的结合,云计算与AI其实不可分割,医疗大数据的形成是人工智能的基础。 智慧医疗 随着应用的深入,远程临床教育、远程护理、远程手术、远程会诊、远程探视等医疗业务的延伸将会日益普及并逐渐成为常规手段。这些在推动医疗水平提升与共享的同时,也让更多的患者受惠于高科技带来的好处。以人脸识别、RFID、智能分析等为代表的新智能化技术将会进一步提升医疗整体信息化水平。 在辅助诊疗方面,人工智能显现出比人类更高效的优势——海量、快速收集医学知识,进行医学方面结构化数据与非结构化数据的处理,迅速成为某一医学领域的专家。并且模拟诊断思维,凭借超高的诊断准确率,辅助医生对患者进行诊疗。 智慧医疗应用场景 医疗机器人 机器人技术在医疗领域的应用并不少见,比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体,医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前实践中的医疗机器人主要有两种: 一是,能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人,也成为“智能外骨...

深度学习方法在机器视觉领域的发展

随着各个行业信息化程度的普及,任何行业所积累的数据会越来越多,但当真正面对海量数据时,各行业才意识到数据处理能力远远不够。目前大多数机器视觉处理系统可以很好地采集、传输和存储图像视频,但是缺乏对其图像视频内容高效准确的分析、识别和挖掘方法。有了深度学习,机器学习才有了许多实际的应用,它还拓展了AI的整体范围。 深度学习将任务分拆,使得各种类型的机器辅助变成可能。 深度学习.jpg 目前,深度学习已经在人工智能的多个应用领域如图像分类、语音识别、自然语言理解等取得了突破性的进展。深度学习由于其优异的效果,也引起了工业界的广泛兴趣,以谷歌、脸谱、微软、百度等为代表的互联网企业已经成为深度学习技术创新的重要力量。 今天,在某些场景中,经过深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好,比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。谷歌AlphaGo学习围棋,它自己与自己不断下围棋并从中学习。深度学习还在图像恢复和超分辨率、图像质量评价、语义分割与解析、图像内容文本生成、医学图像分析等许多任务中取得了较传统方法更好的结果,大大推动了相互领域技术和方法的发展。 目前的深度学习方法...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。