Hjem > Nyheder > Indhold

Filtrer induktor induktans markedsdynamik

Jul 13, 2017

Filtrer induktor induktans markedsdynamik

I de seneste år, med den hurtige udvikling af nye teknologier såsom mobile Internet og tingenes Internet, er mængden af data produceret af forskellige terminaludstyr blevet større og større. Ifølge prognosen stiger den store datamængder til 44ZB i 2020. Det er underforstået, at op til 80% af disse data er afledt af tekst, billeder, video og andre ustrukturerede data, men på grund af tekniske flaskehalse, den eksisterende IT-system ikke kan identificere disse ustrukturerede data, så dataene som "" bliver værdiløse. Og sin kognitive intelligens i kunstig intelligens er den uundgåelige produkt af æra af store data kan, ikke kun identificere et stort antal ustrukturerede data, men også give data indsigt (kognitive computing er en koncept foreslået af IBM, fra en teknisk visning, kognitiv computing og kunstige intelligens har mange fælles steder, som maskinen læring, dybdegående læring og andre aspekter er meget ens, men kunstig intelligens er kun en dimension af kognitive computing, kunstige intelligens understreger maskinen mere humane, og kognitiv computing mere hvori ræsonnement og læring, og hvordan man kan kombinere denne evne med særlige business-applikationer til at løse forretningsproblemer). IBM'S Greater China hardware system serverløsning Shi Dongfeng sagde at kognitive computing er en slags "som folk" til at tænke og opfatter verden, med forståelse, ræsonnement og læring tre fremtrædende funktioner, for at forstå de forskellige former for ikke-strukturelle Data, som genererer data indsigt, hjælpe virksomhederne hurtigt fra den komplekse massive data i indsigten, og træffe mere nøjagtige beslutninger.

Faktisk er der allerede nogle high-tech virksomheder herhjemme og i udlandet vil være disse kognitive computing og avanceret læring og andre avancerede teknologi for medicinsk billedbehandling, og fremkomsten af "robot læge" til IBM'S "Watson læge" mest repræsentant. I den indenlandske medicinske oplysninger og klassificering af medicinsk baggrund, kunstig intelligens og medicinsk billedbehandling marked er plads stigende.

For læger, hjernens hukommelseskapacitet og tid er begrænset, langt de fleste læger er umulige at læse og forstå de nyeste titusinder af forskningspapirer, det er umuligt at huske menneskelige kan lide af tusindvis af sygdomme, men for kunstig intelligens, "robot læge" gennem dybden af lære-teknologi, kan være uafbrudt fra en lang række medicinske bøger, medicinske tidsskrifter, kliniske diagnostiske manualer, elektroniske patientjournaler, leksika, ordbøger, bøger, bøger og endda scriptet nævnt elektroniske patientjournaler til maskinen læring, næsten alle den nyeste medicinske viden kan være gemt i tid. Og endnu vigtigere, robot læger kan lære at bruge, gennem kognitiv analyseteknikker, med en bred vifte af kanaler fra den massive data indsamlet, hurtigt give "råd" til at guide læger til beslutninger om diagnose og behandling, og ikke på grund af folks følelser føre til manglende diagnose eller fejldiagnosticering, mens patienter kan få lægehjælp hurtigere, og medicinske institutioner kan også spare omkostninger. Tidligere, den kognitive analyse af mere end 90% af ustrukturerede medical imaging data har været tomme på grund af stor medicinsk billede analyseteknikker og computer kognitive computing teknikker, som har høj teknisk tærskler og er baseret på kognitive teknikker denne tekniske mangel, kunstig intelligens inden for medicinsk billeddannelse forretningsværdi ikke kan ignoreres. Ifølge IBMs oplysninger, i udlandet, så tidligt som i 2014, IBM'S "Watson læge" har været i Forenede Stater Anderson Cancer Center (MD Anderson Cancer Center) indlæg, har været kendt som "de bedste kræfteksperter i fremtiden" og "Gud". Det anslås, at Watson's diagnostiske nøjagtighed sats på 73%.