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      平安科技于數(shù)據(jù)洪流時代,實現(xiàn)人工智能進階

        人工智能就像長生不老和星際漫游一樣,是人類最美好的夢想之一。計算機科學之父、人工智能之父艾倫·麥席森·圖靈在著名論文《機器會思考嗎?》里提出圖靈測試的設(shè)想,對計算機能否具有人的意識這一命題提出思考。

        勤快又認真、會思考還連軸轉(zhuǎn)的員工,請給我來一打

        近年來,怎樣讓計算機系統(tǒng)具有人的學習能力,即“機器學習”(Machine Learning)愈發(fā)成為人工智能方向的科研人員研究的重點??萍季揞^們也將更多的資源投入到該領(lǐng)域,從而顛覆了原有的決策和運營模式。站在變革的路口,如何在這場龐大的數(shù)字戰(zhàn)爭中取勝?平安科技選擇“順勢而為”。

        機器學習是指機器在現(xiàn)有的知識中找到空缺,繼而效仿人腦并模擬進化,系統(tǒng)化地減少不確定性,識別新舊知識的相同點,并完成學習。機器學習包括多種模式,比如可以用基礎(chǔ)算法將數(shù)據(jù)聚類分析,發(fā)現(xiàn)分組數(shù)據(jù)內(nèi)存在的隱藏模式,從而實現(xiàn)計算機自動學習。

        舉個例子,假設(shè)要構(gòu)建一個識別貓的程序,傳統(tǒng)上我們需要輸入一串指令,例如貓長著毛茸茸的毛、有胡子等,然后計算機根據(jù)這些指令識別。但如果我們展示一張老虎的照片,程序該作何反應呢?更何況通過傳統(tǒng)方式要制定全部的規(guī)則,必然會涉及到一些困難的概念,比如對毛茸茸的定義。因此,更好的方式是讓機器自學。我們可以為計算機提供大量的貓的照片,系統(tǒng)將以自己特有的方式抓取特征,隨著數(shù)據(jù)的增多,系統(tǒng)會不斷學習更新,最終能夠做出準確判斷。

        比如平安云RPA安小蜂,它是一個軟件工具平臺,能根據(jù)既定規(guī)則模擬人操作,與計算機交互處理作業(yè),從而代替人工實現(xiàn)流程的自動化,是提升企業(yè)效率的低成本、高效解決方案。而平安科技以AI賦能安小蜂,搭載了機器學習能力,使其在運行過程中可以積累關(guān)鍵的流程數(shù)據(jù),通過分析各節(jié)點運行數(shù)據(jù),挖掘其背后反映的流程問題,進行流程診斷和優(yōu)化,為客戶提供端到端的一站式流程智能自動化解決方案,由RPA朝著IPA邁進。有了機器學習能力, RPA能在流程運行中不斷進行自我調(diào)優(yōu),實現(xiàn)持續(xù)的、動態(tài)的智能化。安小蜂負責人曾表示,以前是我們告訴安小蜂流程怎么走,逐漸會變成安小蜂告訴我們流程怎么走會更好。

      平安科技于數(shù)據(jù)洪流時代,實現(xiàn)人工智能進階

        本來就是個王者,然而王者還會自己升級

        當安小蜂推動企業(yè)效率提升和利潤增長、賦能整條產(chǎn)業(yè)鏈之時,隨著大數(shù)據(jù)的完善與強勁的硬體運算能力,讓機器學習有了突破性進展,而其中發(fā)展最為快速的一項關(guān)鍵技術(shù),就是“深度學習”(Deep Learning)。深度學習是“更深層次”的機器學習。它的靈感來源于人類大腦的工作方式,還是以識別貓的程序為例,深度學習不會以人類提供的信息來區(qū)分貓和老虎,而是會掃描圖像中的所有像素,以發(fā)現(xiàn)可用于區(qū)分二者的邊緣,之后,它會將邊緣和形狀置于可能重要的排序中以確定這兩種動物。因此它需要更多的數(shù)據(jù)量以及能夠處理數(shù)字和巨量大數(shù)據(jù)的獨立顯卡的高端計算機才能工作。

        平安在過去31年間,通過醫(yī)療相關(guān)業(yè)務,積累了大量的數(shù)據(jù)庫和知識庫,為實現(xiàn)醫(yī)療領(lǐng)域的深度學習奠定了堅實的基礎(chǔ),由此構(gòu)建了醫(yī)學大腦,將數(shù)據(jù)文獻知識轉(zhuǎn)變?yōu)獒t(yī)療知識圖譜,從而實現(xiàn)智能化的診療。隨著有效的治療案例和數(shù)據(jù)的不停儲備,具有深度學習能力的醫(yī)療圖譜可以不斷累積經(jīng)驗,持續(xù)學習。從治療初步的癥狀詢問、到檢測項目,從診中的判斷確診,到診療用藥方案、診后的治療效果隨訪,賦能診療全流程,類似“老醫(yī)師”式的成長模式,時間越久“越吃香”。 如今已成為廣大醫(yī)生工作神器的AskBob也是運用該技術(shù)達成賦能基層醫(yī)生的目標。

        每一次精度的提升,都意味著有無數(shù)人免于疾病之困

        一直以來,平安還在智能疾病預測方向耕耘不輟,AI深度學習在實時流感預測過程中有何價值呢?目前傳染病的預測主要依賴傳統(tǒng)的時間序列ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model)模型,數(shù)據(jù)源單一且預測精度有限。隨著深度學習和人工智能的逐漸興起,對時間序列的分析也有了很大的進步和提升。平安融合了多個數(shù)據(jù)源(包括歷史發(fā)病率,死亡率,百度搜索指數(shù)和季節(jié)信息)和多個方法(包括非時間序列模型Ridge Regression, XGBoost和時間序列模型ARIMA,LSTM)對中國的傳染病進行預測。科學表明,深度學習中的LSTM模型有更加優(yōu)越的性能。

        前不久,平安與重慶市疾病預防控制中心、第三軍醫(yī)大學、清華大學聯(lián)合發(fā)表的智能疾病預測論文首次在國際四大醫(yī)學雜志之一《柳葉刀(Lancet)》子刊EBIOMEDICINE發(fā)表。該文融合多種前沿人工智能算法,創(chuàng)新性地建立了一個自適應人工智能模型(Self-adaptive AI Model,SAAIM),動態(tài)調(diào)整參數(shù),可準確捕捉流感不規(guī)律的季節(jié)性趨勢,并對流感流行的特征進行分析,揭示出了流感流行的相關(guān)因子??梢詭椭畽C構(gòu)對公共衛(wèi)生資源進行科學的、前瞻性的配置,并使得醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)能夠在流感季中提前準備,提高疾病防控效率、降低政府醫(yī)療財政負擔和個人疾病經(jīng)濟負擔。

      平安科技于數(shù)據(jù)洪流時代,實現(xiàn)人工智能進階

        當今時代,無限拓展的存儲能力和驟然爆發(fā)的數(shù)據(jù)洪流的組合拳正在使“機器會思考”這一命題從幻想變?yōu)榭赡埽恳淮渭夹g(shù)的革新都會對時代產(chǎn)生不可估量的推進作用?,F(xiàn)如今,人工智能是否可以借助機器學習亦或是更深層次的深度學習實現(xiàn)下一步的技術(shù)飛躍,我們拭目以待!

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