最近兴起的专有医疗名词,通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。换句话说,智慧医疗是指围绕真实的医疗场景来智慧化设备与工作流程依托医疗机构对智慧化的建设,运用大数据、云计算、区块链、AI等技术方式,通过设备载体,比如机器人、AI辅助诊断等,从而向医疗机构和医护工作人员提供综合性技术服务和产品。互联网医疗和智慧医疗又有本质的区别。互联网是有解决特定的医疗信息互联互通的关系,而智慧医疗是基于信息的互通,数据的统计与分析手段增值医疗服务形态。
什么是架构?架构是上文中没有提到的一个概念,就是说这些旋钮并不是一字排开的,他们分成很多层,不同层级的旋钮之间有很多连接。这些层级和关联关系就组成了架构。
各种AIGC应用,包括自动生成文字、图片、视频、代码的“AI打工天团”相继登场,文案、插画师、视频制作人,甚至程序员都陷入“被AI替代”的恐慌。
新思科技认为,5G技术的应用将在2020年为我国创造约920亿元的GDP,间接拉动GDP增长超过4,190亿元;2020年上半年中国人工智能核心产业规模达到了770亿元,人工智能企业超过了260家。而无论是人工智能、大数据、工业互联网、5G基站、特高压充电桩等,这些重要领域的背后依靠的都是电子产业的发展。因此,2021年,电子产业必将站在新的风口之下
工业时代历经百年形成的全球经济体系,因为新冠肺炎疫情造成的影响而加速了变革,技术驱动的条件也已经成熟,5G与人工智能、大数据、云计算带来的大规模应用已经到了即将爆发的奇点时刻,行业融合互相渗透,垂直行业客户对于能够连接数字与现实世界的需求前所未有的增加
未来,AI技术必将渗透到各个行业和应用中,它让我们对未来充满想象。对于新领域、新技术的探索总是充满了诱惑力。这些行业大拿们对新技术的不断探索让人敬佩,但是未来AI技术的发展需要这些技术老兵的引领,也需要后起之秀的创新和奋斗
1月13日,赛昉科技在上海举办新品发布会,推出了全球首款基于Linux操作系统的RISC-V 单板AI计算机“星光”(Beagle-V)系列产品。星光单板计算机的推出,标志着在核心厂商推动下,RISC-V已经逐步建立起较为完善的全开源生态系统,从指令集到内核、芯片和硬件系统都已经有可量产的产品供用户使用。
2020年,FPGA行业今非昔比,5G、AI也为这个行业带来了难得的机会。随着英特尔收购Altera、AMD收购赛灵思,Achronix成为当前全球唯一一家在前沿工艺节点上提供产品的独立FPGA公司。独立的FPGA大厂就所剩无几,FPGA这个独立的种类是否就会彻底边缘化呢?Achronix认为速度、延迟和可预测性都是关键属性
LG8111边缘AI SoC采用CEVA-XM4视觉DSP提升智能家电的性能和功能
智慧医疗以人工智能和医学大数据为基础,赋能传统医疗,涵盖从基础研究到应用研究等多个不同层面,是医工深度交叉融合的产物,对于维护人民的生命健康具有极其重要的作用,随着物联网、大数据等技术在医疗领域的应用,形成了一种新型的智慧医疗服务模式。智慧医疗的建设和发展通过信息化手段实现远程医疗和自助医疗,有利于缓解医疗资源紧缺的压力;有利于医疗信息和资源的共享和交换,从而大幅提升医疗资源的合理化分配;有利于我国医疗服务的现代化,提高医疗服务水平。
纽约和香港2023年1月10日 /美通社/ -- 由端到端人工智能(AI)驱动的临床阶段生物科技公司英矽智能宣布,特发性肺纤维化(IPF)候选药物INS018_055在新西兰临床I期试验中取得积极顶线数据,在安全性、耐受性、药代动力学(PK)方面均表现良好。INS018_055是...
摘要:某火电厂1000MM机组在不同负荷、不同工况下,脱硝精准喷氨系统各分区中有部分分区出口NOX值偏高,造成了精准喷氨系统不均匀度增加,从而直接导致了出口NOX浓度整体偏高,整体喷氨量增大。针对该情况,该火电厂引入神经网络自动控制算法对精准喷氨系统进行优化,使其能够满足日益严苛的环保标准。现针对该优化改进进行分析及讨论,以期为发电公司的技术改造提供参考意见。
“对客户而言,得益于FPGA产品的灵活性、可编程性,以及莱迪思产品在低功耗的定位,这意味着成本的优势,所以我们的产品包括技术支持,可以成为客户很好的创新助推器,这就是我们这个团队的使命。”12月初,在上海莱迪思研发中心举行的一场客户、合作伙伴及媒体交流中,莱迪思亚太区总裁Jerry Xu说到。时隔仅一年左右,莱迪思为FPGA组件CrossLink-NX系列产品进行升级更新,推出了全新产品Mach-NX。
历时两年,多方收集车载用户需求,Imagination推出性能强大的4系列NNA随着汽车向智能化的发展不断深入,车载应用对算力的要求在不断提高。传统的数字驾舱和人机交互功能对算力要求较低,但在高级驾驶辅助系统(ADAS)中,对算力的需求明显增加,比如:车道偏离检测可能需要10 GFLOPS(每秒10亿次浮点运算)算力,行人预测可能需要500GFLOPS。
总是拿来说事儿的一个案例:2018年,一辆“武装到牙齿”的Uber自动驾驶测试车(AV)在自动驾驶模式(L4以上)撞倒一个横穿马路的行人Elaine Herzberg至死,给白热化的自动驾驶竞逐结结实实泼了一盆冷水,也确实打开了OEM、Tier1和Tier2的视野。人们不禁要问,自动驾驶(AD)技术是要改变世界,还是要拯救生命?整个行业开始意识到,实现AV将会比预期的复杂得多,且需要数十年才能达到真正的自动驾驶。