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医疗人工智能的中国时代已经到来

从2013年到2017年,国务院、发改委、FAD连续发文,多次提及医疗影像走智能化、云化的趋势,为推动智能医疗领域保驾护航。中国人口基数大,医疗资源分布不足,让人工智能医疗落地应用成为一种刚需, 人工智能在各领域的技术积累达到了一个爆破点。基于利好大背景环境下,人工智能+医疗市场也将愈发成熟。 智能医疗 作为健康数据的采集基础,可穿戴设备可以说是作为人工智能的先锋来到大众视野。但是由于数据的准确性、标准化等诸多因素成为了“鸡肋”产品。而随着人工智能技术的快速发展,以及对医疗数据的采集及应用情况的完善,伴随着物联网大环境的促进下,可穿戴设备也将再次发力,为人们的健康保驾护航。 有效缓解医院三大明显的痛点:效率、安全、数据。因为病历书写工作量大,很多医生写病例的时候就选择复制粘贴的方式,夸张的有些把左右腿都搞混,这种的结果就造成了医院误诊率提高,甚至出现医疗事故,安全问题不容忽视。语音识别能够很好的与现有电子病历系统相结合,在记录每个病人病情时,通过语音录入的方式极大的提高了效率。将医生从机械的文案录入工作中解放出来,提升就诊效率和患者体验度。 智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的...

深度学习及其在语音处理中的应用综述

版权声明:本文为博主原创文章,原文均发表自http://www.yushuai.me。未经允许,禁止转载。 https://blog.csdn.net/davidcheungchina/article/details/78243340 1.前言 人工智能是当前的一个热点话题,从当前Google旗下的AlphaGO到智能汽车,人工智能已经步入我们生活的方方面面。 机器学习是一种实现人工智能的方法,这种方法是用算法来分析数据,然后从中学习,最后对现实做出预测和决策。而深度学习,则是机器学习的一种技术。从上个世纪七八十年代BP算法的出现及其在神经网络中的应用,很大推进了机器学习的发展。这种算法基于梯度下降法基础之上,并且适合于多层神经网络之中。这个阶段只包含一层隐藏层节点,因此此阶段被称为浅层学习。到2006年以后,随着研究的继续深入,模型包含层次越来越多,深度学习在工程方面的应用得到巨大发展。 2深度学习 深度学习,与浅层学习相比,顾名思义,其包含隐藏节点的层数往往在5层以上,并且其是通过提取每一层特征,将样本在原来空间的特征变换到一个新的特征空间来表示原来的数据。 深度学习主要分为以下几...

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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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