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AI在医疗领域有哪些应用？

回答

AI 在医疗领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面：

  1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。
  2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。
  3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。
  4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。
  5. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。
  6. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。
  7. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。
  8. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。
  9. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。
  10. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。
  11. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。

此外，AI 在医疗健康生物制药的研究中也发挥着重要作用，例如：

  1. 提前三年诊断胰腺癌。
  2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。
  3. 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。
  4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。
  5. 早期诊断帕金森。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：请问 AI 有哪些应用场景？

[title]问：请问AI有哪些应用场景？人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

问：AI在医疗药品零售领域的应用

[title]问：AI在医疗药品零售领域的应用AI在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景：1.药品推荐系统利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。1.药品库存管理通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。1.药品识别与查询借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。1.客户服务智能助手基于自然语言处理技术，AI虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。1.药店运营分析AI可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。1.药品质量监控通过机器视觉、图像识别等技术，AI能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。1.药品防伪追溯利用区块链等技术，AI可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。总之，AI技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

医疗：健康生物制药的研究

[title]医疗：健康生物制药的研究chatgpt，google bard在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，ai已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用。以下是一些最新的进展：1、ai提前三年诊断胰腺癌，如果当年有这个，也许乔布斯还在世：https://hms.harvard.edu/news/ai-predicts-future-pancreatic-cancerImage:Rasi Bhadramani/iStock/Getty Images Plus2、两名高中生与医疗技术公司Insilico Medicine及其人工智能平台PandaOmics合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要：https://finance.yahoo.com/news/teenage-geniuses-ai-uncover-cancer-163541619.html3、ai帮助抗衰老；由Integrated Biosciences领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过800,000种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质：https://www.earth.com/news/artificial-intelligence-identifies-new-anti-aging-compounds/4、使用ai寻找阿尔兹海默症的治疗方法；亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。https://medicalxpress.com/news/2023-05-scientists-ai-drug-alzheimer.html5 ai帮助早期诊断帕金森；悉尼新南威尔士大学的科学家与波士顿大学研究人员使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在帕金森病的第一个症状出现前几年就可以发现该疾病。

其他人在问
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。其具体应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式： 1. AIGC 由人工智能生成内容，优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC。
2024-10-24
有什么生成海报或者图生图的AI应用工具
以下是一些生成海报或者图生图的 AI 应用工具： 用于工作中出图的有：Labzen、龙飞等。 用于电商应用出图的有：薄荷、刘燕兰等。 用于广告出图的有：朱鹏等。 以下是一些推荐的 AI 海报生成工具： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ 是简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 以下是一些好用的图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 需要注意的是，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-24
成为天工AI主理人可以赚钱么
天工 AI 主理人能否赚钱取决于多种因素。例如，作为主理人，如果能够深刻理解 AI 技术的巨大潜力，并将其应用于企业运营，帮助企业完成数字化转型、优化运营效率，或者协助个人利用 AI 重构知识体系、实现个人成长，那么有可能通过提供相关服务获得收益。但具体的盈利情况还会受到市场需求、自身能力和资源、竞争状况等多种因素的综合影响。
2024-10-24
天工AI主理人是做什么的
天工 AI 主理人的职责包括但不限于以下方面： 作为独立博客 IAIUSE 主理人，深刻理解 AI 技术的巨大潜力，将前沿技术应用于企业运营，助力企业完成数字化转型并优化运营效率。 协助个人利用 AI 重构知识体系，促进个人成长，帮助个人在 AI 时代轻松前行，让更多人因 AI 而强大。 具备央企架构师、外企咨询顾问、互联网产品经理等相关经验和背景。
2024-10-24
AI在医疗领域有哪些应用？
AI 在医疗领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医学影像分析：能够用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：可加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 6. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 7. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 8. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 9. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 10. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 11. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 此外，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等的研究应用中也起着重要作用，例如： 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。 4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断帕金森。
2024-10-24
使用AI功能需要付费吗
使用 AI 功能是否付费取决于具体的平台和服务。 例如，在极简未来（Link.AI）平台配置微信聊天机器人时，其背后使用的大模型等能力是需要付费的。平台的计费规则可参考：https://docs.linkai.tech/platform/funds/price 。AI 大模型相关的功能交互主要以 Token 为单位，不同大模型能力，平台一积分能兑换的 Token 数不同，如 GPT 3.5 能力的大模型，平均每次对话消耗不到 20 积分。不过，每天平台签到可免费领取 50 到几百的积分，充值的话 19 元可兑换 10000 积分，使用成本不算高。 又如 Poe AI 平台，注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。其官网地址是：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心找到具体教程。
2024-10-24
AI在医疗器械方面有哪些应用？
AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-16
医疗影像使用AI的模型有那些？
以下是一些在医疗影像中使用的 AI 模型： 智谱·AI 开源的模型，如 WebGLM10B，它利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B，同样利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。代码链接： MathGLM2B，在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLMLarge，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLM10B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLMChatGLM6B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。
2024-09-10
AI 技术在医疗领域有哪些应用？
AI 技术在医疗领域的应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 在医疗药品零售领域，AI 技术的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来药品需求量，优化库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供相关信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服工作压力。 5. 药店运营分析：分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术，自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：借助区块链等技术，实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在医疗领域，特别是药品零售领域，可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-10
具身智能在医疗行业的应用场景有哪些？
具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式，实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查，并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，方便医疗团队交流。
2024-09-07
国内医疗行业的大模型有哪些，关于慢性病领域的有和进展
在国内医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。 在慢性病领域，AI 随访/答疑助手方面有一定进展。例如腾讯健康智能随访、讯飞家庭医生随访系统等随访系统，目前主要起到数据库的作用，记录患者信息等，主要的随访和答疑工作仍由医护人员完成，但随着就诊人数增长，工作量超负荷。大模型为这类产品提供了基础，预计短期内能够实现 AI 提供大部分建议，医生护士做少量修改即可发送，不过仍需要按照科室进行精调，如骨科关注康复进度、疼痛发炎情况，肿瘤关注用药指导、药品之间的相互作用等。
2024-08-28
AGI里面的应用需要钱吗
AGI 中的应用是否需要钱的情况较为复杂。 OpenAI 方面，其在投入研发时会面临来自股东的压力，公司领导层虽称董事会会确保营收和利润的驱动力不压倒最初想法，但目前也不清楚在后 AGI 世界里钱会扮演何种角色。若公司成功创造出 AGI，所有财务安排都将重新考虑。 在实际应用中，除了 ChatGPT 外的其他应用表现一般，OpenAI 的收入仅能与推理服务成本打平，新模型训练依靠融资。文生图产品虽有发展，如解决了画人手的问题，在细节控制、降低推理成本和生图速度上有提升，但仍存在废图多、细节修改靠人、额外付费买单有限等问题。不过，AI 法律文书是目前在 2B 行业基本成熟的应用。 同时，AGII Web3 和 AI 初创公司成功获得 1500 万美元融资，表明在某些情况下，AGI 相关的项目能够获得资金支持。
2024-10-24
有什么Aitob的应用嘛
以下是一些关于 AI 应用的信息： 在其他 2B 应用方面，基本是雷声大、雨点小。虽然很多公司想与 AI 沾边，但真正用起来的不多，比如“浏览器里加个 ChatGPT 快捷方式”是多数在问卷中回答“工作中使用 AI”的公司的主要做法。 目前 AI 的 2B 能力还存在不足，如最擅长的代码（如 Github Copilot）也只是“实习生水平”，且 AI 写代码的速度比人跟在后面 Debug 要快得多。 “AI 客服”这一应用在实际体验上也未达到大量取代人工客服的预期。 大语言模型（LLMs）已成为主流，生成 AI 应用目前主要集中在信息的分歧，即根据一组指令创建新内容。未来的第二波应用将更多是汇聚信息，例如通过综合可用信息向用户展示更少的内容，如 AI 驱动的知识库，能为人们节省大量时间。 未来 SynthAI 的真正价值在于帮助人们更快地做出更好的决策。例如，AI 能识别目标账户的意愿水平并给出相关建议，为销售代表节省研究潜在客户的时间。 确保合成高质量的根本性转变将是从大规模、通用模型转向利用多个模型的架构，包括更多针对特定领域和用例数据集进行微调的模型。
2024-10-24
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍，但是在开始前，我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分，以及如何将各个部分连接起来，以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
请问现在国内外AI都已实现什么功能？在金融行业都有什么应用？
目前国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举部分主要功能及在金融行业的应用： 主要功能： 1. 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 5. 交通运输：例如自动驾驶等。 在金融行业的应用： 1. 风控和反欺诈：利用 AI 识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：通过 AI 评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出更优的贷款决策。 3. 投资分析：借助 AI 分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：使用 AI 提供 24/7 的客户服务，并回答常见问题。 此外，还有一些具体的应用案例，如东方财富网的投资分析工具利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持；金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险，如股市下跌、汇率波动等。
2024-10-23
以图像识别，为小白科普相关知识和交叉领域，并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
AI在科研领域中的应用有哪些，以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在行政办公领域的最大化高效利用方法
以下是关于 AI 在行政办公领域最大化高效利用的相关内容： 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署了 AI 行政命令，其中提到： 1. 为政府机构使用 AI 发布指导，包括明确保护权利和安全的标准，改进 AI 采购，并加强 AI 部署。 2. 通过更快速和高效的合同，帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员，作为由人事管理办公室、美国数字服务、美国数字军团和总统创新奖学金领导的政府范围内 AI 人才激增的一部分。各机构将为各级相关领域的员工提供 AI 培训。 在其他方面： 1. 推动医疗保健领域负责任地使用 AI 并开发负担得起的救命药物，卫生与公众服务部将建立安全计划以接收和处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践的报告。 2. 通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具，塑造 AI 在教育领域的潜力。 3. 为减轻 AI 对工人的风险，支持工人集体谈判的能力，并投资于所有人都能获得的劳动力培训和发展。制定原则和最佳实践以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处，解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告，并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断（包括来自 AI 的）的工人支持的选项。 此外，AI 在科学领域不断改写着我们对世界的认知，例如在医疗领域，如乳腺癌筛查方面可能带来改进；在农业领域，通过机器人和 AI 应用于田间管理可提高效率等。
2024-10-16
AI在信息检索领域的应用
AI 在信息检索领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为，AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前，在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词，甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题，很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代，AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中，有多种在信息检索方面表现出色的，比如： You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-16
在AI领域，介绍一下智能体和搭建智能体
智能体是建立在大模型之上的，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，可适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端，有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台，如字节的扣子 Coze，2 月 1 日字节正式推出其国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。
2024-10-14