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人工智能列表
当前,医疗人工智能已经深入参与到医疗决策过程中,微妙地改变着诊疗决策过程甚至结果,构成了“患者—医疗人工智能—医疗机构”的医患关系[4]。在此背景下,《民法典》侵权责任编所建构的责任体系出现了一定程度的失衡。如何平衡患者利益、医疗服务公益属性以及医疗人工智能产业的发展,成为了一个亟需回答的问题。
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第四次工业革命推进了数字技术的发展,近年来,会计行业越来越重视各种技术的应用,人工智能作为数字技术不可或缺的主力军之一为会计行业发展产生了极大的推动力。在人工智能技术的推动下,传统的会计模式发生变更,新型的"智能+数据""智能+会计核算""智能+会计报告""智能+会计教育"模式日益成熟,传统会计正努力突破传统工作的边界,不断向智能会计的领域开拓。
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随着社会的发展和科技的进步,计算机网络技术已经渗透到我们生活的各个方面,当今时代已经逐渐从互联网时代向物联网时代转换,这也就意味着人们对计算机网络技术提出了更高的要求。人工智能作为计算机网络技术当中不可或缺的一部分,有着极为重要的作用,要想在新时代里对计算机网络技术进行进一步的突破,不可避免要推动人工智能在计算机网络技术当中的应用。
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人工智能正在迅速推动乳腺癌诊疗进入精准诊疗时代。由于深度学习算法的出现、计算硬件及算法的进步以及大规模数据集的可用性,使AI在乳腺癌诊疗各方面的应用呈指数级增长。本文对当前AI在乳腺癌精准诊疗中的发展历程以及在包括筛查与预测、病理诊断、治疗和药物研发等方面的主要应用作一综述,并简要展望该领域未来发展方向。
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随着互联网经济的发展和人工智能时代的来临,企业财务会计向管理会计转型成为财务管理工作的必然趋势。本文通过阐述人工智能背景下财务会计向管理会计转型的意义,分析财务会计向管理会计转型的现状、问题及原因,提出促进人工智能背景下财务会计向管理会计转型的优化对策。
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人工智能为高校实施劳动教育的主体提供着丰富的教育工具,拓宽了教育主体实施教育的路径,丰富着劳动教育的内容。人工智能与高校劳动教育的融合日益深入,这为高校转换劳动教育的范式提供着新的可能性。在新的教育背景下,教育主体和学习主体都应当调整观念,探究人工智能在劳动教育中发挥的功能,不断推进劳动教育的创新性发展。
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“人工智能技术”课程讲授人工智能的基本原理及其应用。人工智能技术已经成为国家重要发展战略,授课时融入思政元素,帮助学生塑造正确的世界观、人生观、价值观,培养学生的民族自豪感和勤奋刻苦、努力拼搏、锐意进取和创新的精神。
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心电图应用于临床已有120年历史,至今仍是临床最重要的常规检查之一。远程心电、便携心电和云心电平台的加速普及给心电插上了翅膀,把心电技术从医院推向社会、家庭乃至每一个人。体表三维电解剖标测的问世使抽象的心电图形得以可视化呈现,能清楚揭示心律失常的起源和心电信号的传导过程,相当于为心电图做了“病理解剖”般的金标准验证诊断。
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近年来,随着人工智能的快速发展,社会各行各业对人工智能技术和人才的需求不断增长。2017年7月8日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》的通知,明确规定人工智能的三步走措施,将人工智能发展提升到国家战略层面。2020年教育部新增高职院校人工智能专业,促进了人工智能应用型人才的加速培养。
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危及器官(organ at risk, OAR)的勾画是放射治疗工作中重要的一环,勾画是否准确直接关系到放疗计划的设计优化和评估。PV-iCurve人工智能(artificial intelligence, AI)自动勾画技术在放疗领域的应用日益增加,大量研究表明,基于深度学习AI勾画技术在OAR自动勾画方面能达到比较满意的勾画效果,减轻了医生的工作负担、提高了工作效率。
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人工智能是新一轮科技革命中的重要驱动力量,正成为当代产业发展和产业变革不可或缺的一部分,人工智能催生了大批新产品、新技术、新产业和新模式,也为教育现代化带来更多可能性。大数据、数字化、智能算法等人工智能技术与教育的融合度也越来越高,教育系统在人工智能的影响下,教育技术、教育精准度以及受教育者发展的信息化、智能化正迎来新的生态体系。
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中医古籍是中华传世古籍的重要组成部分,在中医药传承与发展中具有重要地位。中医古籍除一般古籍所具有的历史文献价值、文物价值外,还具有重要的学术价值,这些因素决定了中医古籍保护利用的迫切性与重要性。
随着以大数据、人工智能、区块链等为代表的数字技术的快速更新迭代,智慧党建应运而生,高校党建工作呈现出全新的样态。当前,“加强党的全面领导与治理体系改革成效”已被正式列为高校“双一流”评价的前置性维度,党建质量评价成为检验党对高校全面领导和党建引领赋能基层治理的关键标尺。
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中医药是中华文明的瑰宝,包含了中华民族几千年的健康养生理念及实践经验,为增进人民健康做出了重要贡献。习近平总书记对中医药工作做出重要指示,强调要遵循中医药发展规律,传承精华,守正创新。近年来,中医院校根据国家《关于深化医教协同进一步推进医学教育改革与发展的意见》《关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见》等要求,不断深化医教协同教学改革。
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对于错畸形患者,存在正畸掩饰或去代偿手术治疗这两种方法,而方案的选择最直观取决于X线头影测量标志点等影像学资料的分析。传统模式下的人工定点存在误差较大及耗时较长等问题,针对全自动定点软件的需求不断增高[11]。2020年,Wang等[12]提出了一个利用贝叶斯卷积神经网络用于定点侧位图中不确定性区域的新型算法模型。
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