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机器学习
发现
抗生素作用机制
在最新的《细胞》杂志上,麻省理工的研究人员开发了一种新的机器学习算法,他们对大肠杆菌使用了一系列代谢干扰处理,收集了数据后,通过机器学习算法,分析了不同状态与抗生素治疗结果之间的联系。
12-21 15:38
TAG:
机器学习
人工智能
Nvidia利用GPU加速AI驱动的医疗诊断和新药
发现
与美国放射学会合作研究的开放式AI架构和参考实施是针对放射科医生群体的,他们擅长使用医学成像来诊断和治疗疾病,这个参考实施采用了Nvidia Clara AI工具包,提供了三项关键的AI功能包括AI辅助注释、转移学习和联合学习。
12-21 15:37
TAG:
Nvidia
GPU
AI驱动
诺丁汉大学研究
发现
:人工智能可准确预测过早死亡
诺丁汉大学的一项研究表明,人工智能和机器学习可以预测过早死亡,从而彻底变革预防医疗领域。
12-21 15:36
TAG:
人工智能
AI预测
美新型成像技术有助于早期
发现
肿瘤
美国麻省理工学院团队研究出一种新型成像技术,即使小到仅由几百个细胞组成的肿瘤也可被识别,有助于及早发现癌症。
12-21 15:35
TAG:
新型成像技术
AI医疗
Adobe研发AI工具 自动
发现
被PS的人类面部
一些别有用心的人,开始利用人工智能AI的特性,来之作假冒的视频,真的是让人防不胜防。目前一些假冒视频开始起势,其借助人工智能,将视频中主角的脸给换成任意想要对象的,一些好莱坞女明星深受其害,而扎克伯克也被这样的假冒视频恶搞
12-08 01:10
TAG:
AI工具
人脸识别
MIT
发现
AI数据集中存在大量标签错误,并建立查看网站
品玩3月29日讯,据Engadget消息,一个由麻省理工学院计算机科学家领导的小组,研究了十个被引用最多的用于测试机器学习系统的数据集。他们发现,大约3.4%的数据是不准确或错误标记的,这可能会导致使用这些数据集的人工智能系统出现问题。 这些数据集被引用...
12-06 09:03
TAG:
MIT
发现
数据
集中
存在
大量
标签
错误
建立
查看
人工智能是会导致大量失业,还是会创造更多就业机会?
我发现大家思考问题的时候往往会设定太多的基本假设,假定一切是不变的情况下,突然提高某一个指标,然后得出一些结论,这是实验室的方法,但绝不是思考社会问题的路线。一个成熟的思想体系,一定要从挑战原有的基本假设做起,一定要问:新的情景下原来的那...
12-06 08:58
TAG:
人工智能
导致
大量
失业
还是
创造
更多
就业机会
发现
一个求解零和博弈的通用框架:让人工智能自己
发现
算法
「机器之心走近全球顶尖实验室:UCL多智能体强化学习研究团队」系列直播今晚第四期,来自UCL汪军教授团队的杨耀东博士将带来分享:Dealing with Non-transitivity in Two-player Zero-sum Games。 研究动机 如何高效的求解纳什均衡,尤其是大规模博弈的纳什...
12-06 08:54
TAG:
一个
求解
博弈
通用
框架
人工智能
自己
发现
算法
机
新的人工智能工具已经促成了四种新材料的
发现
利物浦大学的研究人员创造了一种协作性的人工智能工具,它减少了发现新材料所需的时间和精力。 在《自然-通讯》杂志上报道,这种新工具已经发现了四种新材料,包括新的传导锂的固态材料系列。这种固体电解质将是开发固态电池的关键,为电动汽车提供更长的续...
12-06 08:49
TAG:
新的
人工智能
工具
已经
成了
四种
新材料
发现
利物浦
AI智能商用的边界究竟在哪里?
编辑导语:我们发现,在2017年以后,在算法能力上似乎出现了瓶颈。当年大量的投资集中在AI项目中,各种奖项排名做了一个又一个,但算法商业化的能力似乎阻塞在了某个地方。经常听到客户吐槽的最多的就是:这个算法好笨啊。AI智能商用的边界究竟在哪里?是不...
12-06 08:45
TAG:
智能
用的
边界
究竟
在哪里
编辑
导语
我们
发现
20
从引力波探测到RNA测序,AI如何加速科学
发现
本篇综述报告主要讨论了机器学习在科学研究中的技术与应用将强大的机器学习方法集成到实验数据处理过程有助于加速科学发现。内容涵盖三个方面:机器学习在多个科学领域的应用;高效训练、高资源利用率算法;用于部署这些算法的计算架构和平台。本文还展示了...
12-06 08:44
TAG:
引力
探测
RNA
测序
如何
加速
科学
发现
机器学习VS机器
发现
有何不同?
机器学习现在可谓是炙手可热。只要应用机器学习,就可以有效丰富数据和知识,促进有价值的任务自动化,包括感知、分类和数值预测等。而它的「兄弟」机器发现,可用于发现照亮和引导人类的新知识。让我们来探讨一下机器学习或者机器发现的最佳应用场景,以及...
12-05 23:51
TAG:
机器学习
机器发现
人工智能
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