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搜索结果: 1-15 共查到AI相关记录226条 . 查询时间(0.093 秒)
近日,湖南怀化石油首个AI智能识别技术试点在迎丰加能站正式运行。该站利用视频监控设备,实现对工作区域及高风险作业的实时监控,对人、物、行为、环境等要素进行智能识别,自动识别人员“三违”行为、作业环境风险隐患等异常,并主动触发警报,进一步提高安全管理效能。
香港科技大学(港科大)2024年10月31日召开记者会公布,成功研发四大AI(人工智能)医学大模型,可协助全科及专科医生诊症,为多达30种癌症及疾病提供诊断和预后评估,部分模型的准确度可与拥有5年或以上经验的专业医疗人员媲美。
癌症具有高度异质性,不同病人使用同样药物治疗的效果可能有很大差别。据估计,美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)已批准药物的响应率约在20%至80%之间,此外还有毒副作用和获得性耐药的问题。个体化用药和联合用药能达到提高疗效、减少毒副作用、降低耐药性的效果,是癌症精准用药研究的重要任务,亟需基于大数据的计算模型提供支撑。
在国家自然科学基金项目(批准号:82425104、81825020)等资助下,华东师范大学/华东理工大学李洪林教授团队与华东师范大学计算机学院张凯教授团队、复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷研究员团队、上海市第六人民医院胡晓勇主任医师团队等多个团队合作,在基于人工智能(AI)识别肿瘤新抗原方面取得进展。研究成果以“一种用于预测TCR-抗原-HLA结合的Sliding-Transformer神经构...
“这几年,我们看到各种各样的新技术出现,临床试验的注册数量线性上升,但是每年临床试验的成功率还是保持在一定水平。这给我们的启示是,做药要回归药的本质:安全,有效。技术只是一种手段。”
物质科学的核心问题之一是理解原子间的相互作用。如果我们能建立一个原子尺度的通用力场,便可创造一个原子间相互作用的求解器,从而通过分子动力学模拟诸多物质科学问题。前辈科学家们发明的量子化学/密度泛函理论(Quantum Chemistry/Density Functional Theory)通过求解薛定谔方程造就了一个模拟物质科学的大一统方法。通过此类方法,人们可以精确求解任意化合物体系中原子间相互...
2024年9月13日,湖南大学信息科学与工程学院彭绍亮教授课题组在国际顶级期刊Nature Communications发表了题为Improving prediction performance of general protein language model by domain-adaptive pretraining on DNA-binding protein的研究论文。该研究提出了基于大...
2024年9月9日,集团公司举办2024年网络安全宣传周开幕式暨AI+安全驱动未来前沿交流,党组成员、总会计师周松出席并致辞。他强调,要进一步提高政治站位,切实肩负起新时代网信工作的使命任务,勇当能源革命的推动者和引领者,开拓创新、迎难而上,奋力开创“数智中国石油”建设新局面。
2024年8月28日,随着一体化项目施工现场无源物联网AI云监控管廊高点监控完成施工,广西石化的90个监控点组成的无源物联网AI云监控系统顺利投用。据统计,系统投用后,该系统每日违规违章行为报警数量由测试期的75次降低到上线后的12次。
2024世界机器人大会以“共育新质生产力 共享智能新未来”为主题,为期三天的主论坛和26场专题论坛上,416位国内外顶尖科学家、国际组织代表、院士和企业家聚焦前沿技术、产业动向和创新成果,深入研讨人工智能与机器人技术深度融合带来的新趋势、新机遇,共同打造了一场十分精彩的机器人领域前沿观点盛宴!在2024年8月22日上午的主论坛上,欧洲机器人协会副主席Juha Röning以《欧洲机器人—...
相较于传统的脑影像分析,作为大脑机理探索和脑疾病研究重要工具的脑网络计算,则侧重于不同脑区之间的相互作用和连接模式,能够更好地反映大脑作为一个整体系统的运作机制,有助于从整体角度理解大脑信息处理的方式。此外,脑网络计算能捕捉神经活动中的非线性异常特征,分析潜在的神经机制变化,为开发基于调控大脑网络的创新性治疗手段提供理论依据。
构建更加通用的人工智能,让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能(AI)领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law(尺度定律)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法。这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性,...
构建更加通用的人工智能,让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能(AI)领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law(尺度定律)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法。这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性,...
来自英国东安格利亚大学、谢菲尔德大学和利兹大学的团队共同开发出一种智能计算机模型,可利用人工智能(AI)分析心脏磁共振成像(MRI)检查结果。这种自动化技术不仅能为患者提供快速可靠的心脏健康评估,还能显著节省时间和资源。论文发表于近日出版的《欧洲放射学实验杂志》上。
近日,江西师范大学计算机信息工程学院“AI安全与治理”科研团队在人工智能与软件工程交叉领域取得重要进展,其研究成果“Let’s Discover More API Relations: A Large Language Model-based AI Chain for Unsupervised API Relation Inference”被国际顶级期刊《ACM Transactions on S...

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