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人工智能列表
人工智能起源于19世纪50年代,它是研究、开发用于模拟、延伸人的智慧的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.直到19世纪80年代机器学习出现之前,人们都不知道使用何种手段以达成人工智能这个目标.在众多研究人员的努力下机器学习逐渐系统化成为人工智能的核心研究领域之一.
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当前经济的飞速发展导致了一系列心理异常问题[1],在高校中学生心理问题已然成为威胁大学生健康发展的重要因素,抑郁、自杀事件时有发生。由此可见,大学生心理安全预警这一安全问题上人工智能技术的应用是一个必然趋势。故本文将数据挖掘技术及人工智能技术应用于大学生心理安全预警系统中,并给出实现方案。
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根据全球癌症统计报告,肺癌的发病率和死亡率位列所有癌症中的第一位。几乎所有肺癌均由肺结节演变而来。故提高早期肺结节筛查与检出率,有助于早期发现、诊断和治疗肺癌,提高患者的生存率。面对越来越多的影像数据与有限的影像医师资源之间的矛盾,应用人工智能技术对海量CT图像进行初步筛查并标记可疑病变,可以帮助医师减少工作量并提高诊断准确率。
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2019年5月,习近平主席向国际人工智能与教育大会致贺信指出:“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新。”[1]正是基于国家大力支持、技术充分发展,人工智能与教育逐渐走向深度融合,对包括思想政治教育在内的各种教育实践活动产生了深刻影响。
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伴随互联网+医疗健康、人工智能与信息技术的快速发展,临床数据不断累积,如何将技术与数据进行整合,创新中医诊疗模式,是建设智慧中医诊疗模式的关键。概而言之,智慧中医诊疗模式以“诊”“疗”“智慧”三方面为其核心。其中“诊”是利用传感、音频、视频等智能感知设备完成中医远程“望、闻、问、切”,提升专家远程诊疗过程中四诊信息的可靠性与诊断辨证的准确性。
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图像分割是将数字图像分割成多个片段的过程,通常用于定位对象和边界(直线、曲线等)。图像分割技术可分为基于区域、基于纹理、基于边缘的图像分割技术。Amer等根据研究,提出了一种从全景图像中自动提取智齿的方法,用于分类并提取有用的信息,如牙齿形状和阻生程度。这种分割方法将智齿的分割分为预处理、ROI提取以及后处理3个阶段。
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近年来,随着科技与医疗水平的发展,眼科疾病尤其是眼底病在临床中受到越来越多的关注。年龄相关性黄斑变性(AMD)影响着全世界约1.7亿人;糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)被认为是世界范围的流行病,在2.85亿糖尿病患者中,近三分之一有DR。同时这些眼底病患病人数还在增长,在美国和欧洲国家,大约每2500人中就有1人饱受视网膜色素变性(RP)的困扰。
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人工智能(artificial intelligence,AI)的概念最早由John Mc Carthy于1956年提出,是计算机科学的一个分支,利用电子计算机模拟人类智力活动的科学系统。机器学习(machine learning,ML)是人工智能的一个重要分支,于1959年被Arthur Samuel提出,指从数据中自动学习的AI,在大数据分析中得到广泛应用。比如从医院记录中收集选定的一组患者的数据,每个记录根据患者的诊断进行标记。
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糖尿病性视网膜病变、视网膜大动脉瘤和黄斑变性等眼底疾病常常严重危害患者视力,而患者在疾病早期常无明显自觉症状。因此,此类疾病的筛查和早期诊治对于患者的预后具有非常重要的意义。随着分级诊疗的普及,眼底病变的筛查工作一直成为基层眼科、社区医院的重心,而探索一种经济快捷、高效的眼底病变筛查方式,一直以来是广大眼科医师和人工智能工程人员追求的目标。
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人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一门交叉学科,其包含数学、计算机工程学、神经科学、心理学、语言学等多学科内容。当前,人工智能技术飞速发展,在医疗、教育、交通、建筑和服务业等领域普及应用,为人类的生活带来极大的便捷,同时带来了很多触及道德甚至法律的问题。
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无人化装备已逐步取代人类充当战场前锋,目前人工智能技术是军事发展中最活跃、最革命性的因素之一,无人化装备与智能化算法相结合形成的无人智能化装备必将重构从“传感器”到“射手”的各个环节,引起战争形态和作战方式的深刻变革,为各国军事发展注入新的动能。
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当前,人工智能(AI)技术广泛应用于教育领域当中,人工智能在阅读学习方面取得了突破性进展,能够在课前预习、课时教学和课后辅导等各个环节全方位地提升语文阅读教学课堂中教与学的效率,改善学习者的学习体验,使个性化学习成为现实。作为语文课堂教学环节中的关键一环,阅读素养的培养受到重视。
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随着互联网飞速发展,海量信息被生产出来,虚假消息、低俗色情、诈骗广告等内容也随之而来,不但影响平台健康发展,更扰乱了互联网空间。随着国家相关部门对互联网内容的监管力度不断升级,内容风控布局成为各大互联网平台的一项重要工作。“内容风控”是“互联网内容风险防控”的简称,由人民网率先提出。
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近些年科技的发展非常迅速,人工智能的飞速进展使其在医疗领域的应用也越来越广泛:一方面,深度学习、图像识别、神经网络等关键技术的突破,促进了人工智能的发展,让其更好的与医疗相结合;另一方面,传统医疗方式渐渐不能满足人们对于高品质医疗的需求,传统医疗需要改革。
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在人工智能时代,大数据呈现出海量、多样、易变的特点,作为人工智能发展的重要基础,其收集数据的手段也越来越复杂,例如永久保存用户浏览日志、根据用户兴趣或习惯向其推荐商品,这种方式往往会威胁到用户的隐私安全。隐私信息泄露事件的频发使得数据、信息、隐私等迅速成为敏感话题,人们开始越来越重视隐私安全问题。
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