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人工智能医疗能帮我们做什么

随着人工智能的发展,逐步成熟的AI技术渐渐向“AI+”的工业应用转变。虽然相比于“AI+金融”、“AI+零售”的蓬勃发展,“AI+医疗”还处在比较早期的阶段,但毫无疑问,智能医疗是人工智能领域最具有发展前景的领域之一。 人工智能医疗 人工智能简单来说,它是把AI系统做得像人类一样,核心能力有三个方面,感知能力、运动控制能力、学习推理能力。 “AI+医疗“之所以有如此大的应用前景,主要原因在于其市场需求是巨大的。在传统的医疗行业中,医生培养周期长、误诊率高,医院资源有限、效率低一直都是难以解决的问题。而随着技术的革新,智能医疗为解决这一问题带来了曙光。 通过AI把医疗案例下放到社区,可以大大缓解社区医疗压力,解放更多人力。如通过大数据汇总来的信息,可以分析出更深层次的信息,例如疾病的分布,患者的特征等等,这样可以做到更好的疾病预防。 目前,医改进入攻坚期,医保控费的压力急需释放,提高医疗服务效率和质量迫在眉睫。正逢大数据、物联网、移动互联等新兴技术突飞猛进,智慧医疗便以高调的姿态频繁出现在行业政策中。我国约47%的医院已经制定全面信息化规划,约95%的医院制定了部分或全面的信息化发展规划...

【玩转数据系列十六】机器学习PAI通过声音分辨男女(含语音特征提取相关数据和代码)

背景 随着人工智能的算法发展,对于非结构化数据的处理能力越来越受到重视,这里面的关键一环就是语音数据的处理。目前,许多关于语音识别的应用案例已经影响着我们的生活,例如一些智能音箱中利用语音发送指令,一些搜索工具利用语音输出文本代替键盘录入。 本文我们将针对语音识别中最简单的案例“男女声音”识别,结合本地的R工具以及机器学习PAI,为大家进行介绍。通过本案例,可以将任何用户的语音数据标记出性别,并且保持高准确率。我们把整个实验流程切分为两部分,第一部分是声音信号的特征提取,通过R的信号处理工具实现;第二部分通过机器学习PAI实现男女声音分类模型的训练,本实验需要事先积累男女声音的录音数据,本文已经提供处理好的3000条语音数据,文章末尾提供下载。 声音信号特征提取 语音数据与图像数据以及文本数据不同,如果经常使用K歌软件或者是语音合成软件,

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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。

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