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广州研发人工智能“虚拟医生”准确诊断24种儿科病;阿里机器人批改作文200字文章

※发布时间:2018-11-18 8:41:55   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  原标题:广州研发人工智能“虚拟医生”,准确诊断24种儿科病;阿里机器人批改作文,200字文章看出8处

  原标题:广州研发人工智能“虚拟医生”,准确诊断24种儿科病;阿里机器人批改作文,200字文章看出8处错误 AI 掘金晚报

  雷锋网消息 广州市妇女儿童医疗中心6日称,该医院研发的人工智能“虚拟医生”“咪姆熊”已习了近200万份线种疾病诊断的准确率达到90%以上。

  “咪姆熊”目前已分化成两个版本:简单易用的大众版和专业的医用版。未来,孩子发热生病,家长可以先在手机和电脑网页上,找到大众版咪姆熊医生“咨询问诊”。

  例如,“点额头:发烧?点四肢:肌肉酸痛?”根据孩子出现异常的身体部位,点击咪姆熊身上相应的区域,并选择孩子的症状描述,咪姆熊就会给出初步判断,为家长提供就诊。

  广州市妇女儿童医疗中心临床数据中心主任梁会营介绍,2016年11月,该医院启动“咪姆熊”智能医生的研发,主要用于辅助医生进行诊断,以及后续治疗方案的推荐。

  借助医院的医疗大数据,“咪姆熊”至今已习了近200万份病历,主要通过学习理解医学词汇,提取并理解病历中的信息、专家指南等,其后将医生输入的病情描述等病历信息为自己能识读的结构化文本。

  在‘咪姆熊’六月龄时,我们组织了一场咪姆熊与医生的‘比赛’:给出200份真人病历,输入体格检查、主诉等,结果,‘咪姆熊’的准确率达到76%。”梁会营称。

  梁会营表示,目前,“咪姆熊”仍在“实习期”,跟着带教医生出诊学习,例如“咪姆熊”给出推荐结果后,医生会在线反馈,点击“准确”“一般”“不准”,对“咪姆熊”进行。

  接下来“咪姆熊”要新增学习诊断呼吸科41个目标疾病,预计“咪姆熊”未来将能看73种病,并与患者实现语音交互。

  梁会营表示,目前还在打造“发热熊”“导诊熊”“影像熊”“营养熊”等,其中,“影像熊”专注于具有妇幼医院特色的超声片阅片诊断,帮助进行产检、骨龄检查等。

  记者今日从长沙市执法局获悉,长沙首座智慧型公共卫生间将于本月底亮相天心区贺龙南广场。据悉,该公共卫生间将引入面部识别技术,市民可通过“刷脸”取纸,减少厕纸浪费。

  据雷锋网了解,贺龙南广场智慧型公共卫生间建成后,市民游客只需要站立在特定的识别区,机器屏幕识别面部后就将自动出纸。“这台机器可以手动调节取纸时间,同一人须间隔15秒后再次取纸,同时设置固定取纸长度,这样可大大减少厕纸的浪费。”天心区环卫局相关负责人告诉记者,这座公共卫生间还将设置异味检测系统,对异味进行实时,一旦超标将报警并自动除臭。

  目前,该座卫梦见牙齿松动生间已完成基础施工,整体将采用环保型装配式建筑,外型与贺龙体育馆风格一致。同时,母婴室、蹲位智能显示系统、无线WIFI、中央空调等也将也将配备齐全。

  据长沙市执法局环卫处相关负责人介绍,2017年长沙共将打造五座示范性公共卫生间,分别位于芙蓉区万家丽中、天心区贺龙南广场、岳麓区映日、开福区浏阳河风光带和雨花区圭塘河生态景观区,均将于本月底建成完工。

  最近,在浙江外国语学院国际学院,阿里巴巴AI完成了一次考试阅卷,一篇200字的作文中找出8处错误。

  阿里阅卷机器人先将试卷扫描,在后台图像成文字出现在电脑上,几十秒之后,迅速在一篇200字不到的作文里圈出了8个错误。

  在这份试卷上,阿里AI用代表不同意义的符号在试卷上,圈出多词(Redundant)、缺词(Missing)、错词(Selection)和词序错误(Word Order)等错误。

  阿里巴巴的工程师透露,这款AI学习了几十万的中文语言体系,通过自然语言处理算法进行分析,并识别出错位类型和,最后批注在试卷上。整个过程大概只需约5秒。从目前的测试情况来看,阿里阅卷机器人在准确率和细致程度甚至超乎人类水平。

  6日,记者从深圳市公共交通管理局获悉,目前深圳市有500台电动出租车安装了智能计时计程系统,取代了原有的计价器。据了解,目前西湖出租、运发出租等主要出租车企业已在集中更换,预计今年底前将上不少于5千台使用该智能计时计程系统的电动出租车,上1万台装备安全智能管理系统的电动智能出租车。

  该智能系统支持驾驶员不安全行为预警、远程安全动态、人脸识别、车辆亚健康动态分析、实时掌握和运载信息。如果司机斑马线不礼让、分神、超速行驶、吸烟、左顾右盼、打电话、打哈欠、摄像头遮挡、车道压线、车距过近、其他异常(离岗)等24种不良行为,系统就会主动报警。除提醒驾驶员高危行为,安全员和车队长还可通过本地语音报警提醒、手机APP图片和视频实施远程安全动态,有效提高行车安全系数,提高管理者与驾驶员的沟通效率。

  该系统利用人脸识别技术、整合多平台数据资源,加以人工智能深度分析,可识别驾驶员驾驶动作,建立其画像模型的数据源头。通过画像可了解驾驶能力和驾驶风格,并获得最客观地评估报告和改进,从而帮助驾驶员提升驾驶技术。

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