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机器学习之于IOT浅见

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/80325785 为了更好地服务于目标客户, 嵌入式设计团队也在研究新技术, 如机器学习和深度学习。 深度学习允许这些设计师以有限的资源更快地开发和部署复杂的系统和设备。 通过这些技术, 设计团队可以使用数据驱动的方法建立系统或复杂的系统模型。 机器学习和深度学习不是用基于物理的模型来描述系统的行为, 而是从数据推导出系统的模型。当需要处理的数据量相对较小, 而且问题的复杂性较低时, 传统的机器学习算法是有用的。但是, 如果有更多的数据, 比如无人机, 那么更大的问题又如何呢? 这个挑战需要深度学习技术。 这种技术将把我们推向下一个控制设计和物联网应用的时代。 机器学习在工业资产中的应用 首先, 考虑机器学习技术在工业资产状态监测中的应用。机器学习将基于条件的监测应用从被动和预防性维护的时代过渡到预测性维护。 这些技术用来检测异常行为, 诊断问题, 并在某种程度上预测了工业资产的剩余使用...

人工智能和医疗的深度集合下的新趋势

目前AI大热,人工智能技术日趋成熟,渗透到了各行各业,其中人工智能和医疗的深度集合,为医疗相关产业带来了新的变化。医疗器械行业积极拥抱AI,不少创新性AI产品出现,极大程度上为国内医学发展提供了改革性变化,逐步走在世界前沿。 医学人工智能的目标用可视化的方式做一些简单的工具,让病人可以更加了解自己,让医生更加了解病人,通过多元的数据,相似的案例,个性化治疗方案的推进,让医生更了解患者,让医疗做得更精准,医学知识图谱,进行预测等等。 目前AI+医疗的使用场景主要表现在:虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块。其中的医学影像和疾病风险管理是成为当前最热门的两大应用场景。 当前,人工智能在医学影像领域的应用主要为:病灶筛选、靶区勾画和影像三维重建这三类,其具体表现在: 病灶筛选:通过大数据库的积累、归类、分析,形成病灶数据库, X 线、CT、核磁共振等医学影像的病灶通过数据库系统进行自动识别,大幅度提升影像医生诊断的效率,同时帮助医生发现难以用肉眼发现和判断的早期病灶。 靶区勾画:肿瘤治疗过程中的靶区勾画与治疗方案设计会占用医生大量的...

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