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传感器是否可以借助人工智能技术重回“巅峰时期”

 尽管传感器在研究层面展现出引领AI产业驶入蓝海的潜力,但在产业界却不温不火。相较于应用层面和系统层面,这个起着支撑作用的“栋梁”元件没能入得大多数投资者和产业者的眼。 新一波创新浪潮将数字智能化扩展到了如个人电脑、平板电脑和智能手机等专用设备之外的其它领域。如果某设备的功耗性能优异,它就可成为物联网或如联网汽车、可穿戴技术、智能建筑及城市等任意自动化系统中的智能联网节点。 人类获取信息,80%是通过眼睛;在人工智能捕获信息的过程中,视觉传感器也占据着相当重要的地位——目前主要有雷达、视频两种方式。视频相较于雷达来说,是整体展现,呈现情况不易受干扰,而雷达对周围环境进行3D建模,会比一般的照相摄像头能包含更多深度信息。 传感器(transducer/sensor)是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。 随着物联网技术的发展,对传统传感技术又提出了新的要求,产品正逐渐向微机电系统(MEMS)技术、无线数据传输技术、红外技术、新材料技术、纳米技术、陶瓷技术、薄膜技术、...

智慧医疗将给医疗行业带来革新

随着互联网到移动互联网再到物联网的演进,使得数据的积累量达到了前所未有的规模,以大数据为基础的智慧医疗可以给医疗带来的革新主要包括三个方面:降低医疗成本、辅助诊断以及帮助解决医疗资源分配不均与短缺的问题。 降低医疗成本 根据世界银行数据,美国与医疗相关的开销可以占到GDP的17%-18%,并且呈逐年上升趋势,预计到2020年将会达到GDP的20%左右。在中国看不起病、因病致贫的例子也并非罕见。导致医疗成本过高的原因主要有两个:高昂的药费与诊疗费。药品开发成本过高与医生的培养成本过高似乎给了药品价格与治疗费用居高不下很好的解释。 人工智能系统通过阅读专利数据库、医疗数据库、医学论文,学习从分子结构、基因组序列和图像的一切信息,建立关联,形成假设,寻找可用于制造新药的分子或配方。人工智能算法可在几周内阐明数据之间的强相关性,提供新的思路,可以很大程度提高新药的研发进度,降低药品的研发成本与风险。而人类要想得到同样的成果,除了需要大量专业人员花费大量时间外可能还需要医药专家们的灵光一现。 辅助疾病诊断 在很多患者心目中,看病要找有经验的年长的大夫。老大夫的经验积累来源于一个病例一个病例的学习...

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