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未来智能医疗风口:专注老年人市场

随着中国人口的老龄化,年迈的父母发现晚年时往往不能依靠自己的孩子来照顾自己。针对人工智能医疗,虽然数据获取比较困难,但我国人口基数众多,在这方面仍具有一定的优势,最有潜力的市场,就是老年人市场。 老年智能医疗 目前,为了满足老人的基本需求,抵消部分成本,中国企业正在开发利用人工智能的产品,使得中国在医疗智能这一领域处于领先地位。 中国在高质量的医疗保健方面落后于大多数国家,而人工智能正试图填补这一空白。 中国的三大互联网公司——百度,阿里巴巴和腾讯都处与领先地位。 其中,阿里巴巴健康集团已经与中国三家医院合作,以改善诊断和加快医疗决策,并在医院之间共享信息。 今年7月,阿里巴巴健康公司还发布了一项诊断服务应用,用于读取CAT扫描结果,以识别癌细胞。 去年,百度推出了一位名为Melody的聊天机器人,与病人进行交流并改进诊断方法。 Melody可以通过对病人进行提问,在网上找到相关的健康信息,给医生提供一个假设,医生检查后再跟病人进行沟通交流。 由腾讯资助的iCarbonX公司利用人工智能收集信息,并直接向患者提供医疗建议。 该公司可以通过基因信息和生物样本来预测健康问题。 另外...

使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别。模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法。以下是具体的步骤及代码。 首先导入所需库文件,numpy和cv2。 #导入所需库文件 importcv2 importnumpyasnp 然后加载原始图像和要搜索的图像模板。OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配。然后使用相同的坐标在原始图像中进行还原并输出。 #加载原始RGB图像 img_rgb=cv2.imread("photo.jpg") #创建一个原始图像的灰度版本,所有操作在灰度版本中处理,然后在RGB图像中使用相同坐标还原 img_gray=cv2.cvtColor(img_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加载将要搜索的图像模板 template=cv2.imread('face.jpg',0) #记录图像模板的尺寸 w,h=template.shape[::-1] 这里我们分别输出并查看原始图像,原始图像的灰度版本,以及图像模板。 #查看三组图像(图像标签名称,文件名称) cv2.imshow(...

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