算法

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人工智能识别“丑小鸭”患皮肤癌

基于深度学习的系统可以让皮肤科医生从智能手机照片中识别出可疑的皮肤病变，从而实现更好的筛查。

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AI在寻找Covid-19治疗方面进行进展

一种可以预测人类基因和药物如何相互作用的深度学习模型，已经确定了至少10种有望用于治疗COVID-19的化合物。

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为机器人定制“大脑”

研究人员已经开发了一种自动设计定制硬件或“大脑”的自动化方式，从而加速了机器人的操作。

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人工智能增强了对新冠疫情结果的预测

研究人员使用“联邦学习”来检查电子健康记录，更好地预测Covid-19患者如何进展。

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我们能控制超级智能机器吗?

使用理论计算，科学家们表明，不可能控制过度智力ai。

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人工智能检测糖尿病眼病不一致

虽然一些人工智能软件合理测试，但只有一个符合人类筛选者的表现。

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生物传感器转换信号来控制假肢

击掌或竖起大拇指?研究人员已经开发出一种可穿戴传感器，可以检测出你想要做的手势。

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自学习算法分析成像数据

人工神经网络在解释耗时的成像数据方面开辟了新的可能性。

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人工智能测试可以在症状出现前几年预测眼病

一种新的眼睛测试可以预测潮湿的年龄相关的黄斑变性，这是严重瞄准损失的主要原因，症状发展三年。

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智能手表可以检测到疾病的早期迹象

研究人员开发了一款智能手表应用程序，当用户的身体出现抗击感染的迹象时，比如心率加快，该应用程序可以提醒用户。

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Ai在肺部看到并听到Covid-19

两种深度学习算法可以从肺部图像和呼吸音中识别COVID-19的模式，可能有助于抗击其他呼吸道疾病和日益严峻的抗生素耐药性挑战。

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人工智能可以通过x光片准确检测COVID-19

研究人员开发出了通过分析肺部x射线图像来检测新冠病毒的人工智能(AI)平台。

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AI揭示了人口健康中种族的缺失信息

阿尔伯塔大学(University of Alberta)的一名研究流行病学家的研究表明，机器学习可以用来填补加拿大与族裔和土著地位相关的公共卫生数据的一个重大空白。

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深度学习能够筛查眼病

研究人员发明了一种新的深度学习方法，使糖尿病视网膜病变等眼病的自动筛查更加有效。

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用机器学习来分类病毒

科学家们开发了一种无需标签的方法，可以根据通过硅纳米孔时电流的变化来识别呼吸道病毒。

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机器学习预测抗癌药物疗效

随着药物基因组学的出现，机器学习研究正在顺利进行，以预测患者的药物反应，不同的个体，从以前收集的药物反应数据衍生的算法。

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利用人工智能追踪大流行对心理健康的影响

研究人员表明，他们可以通过分析人们用来在线表达他们的焦虑的语言来衡量电晕大流行对心理健康的影响。

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预测准确流感预报的人工智能工具

研究人员开发了一种人工智能驱动的预测工具，用于预测流感暴发。

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AI模型通过咳嗽检测Covid-19感染

研究人员发现，Covid-19无症状感染者的咳嗽方式可能与健康人不同。

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机器学习算法检测早期阿尔茨海默氏症

人工智能通过功能性磁共振成像来检测阿尔茨海默病的早期阶段。

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机器学习具有囊性纤维化的年龄

研究人员开发了AI技术，可以一睹未来精确药物的未来，以及前所未有的预测能力对临床医生照顾具有寿命限制条件的个人。

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神经网络可以帮助预测未来的自残行为

研究人员发明了一种人工智能算法，可以根据电子健康记录中的临床记录信息，自动识别出有高度故意自残风险的患者。

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VR允许科学家们在细胞内“走”

虚拟现实软件允许研究人员在内部和分析单个细胞的内部和分析单个细胞来开发疾病的新治疗方法。

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算法可以释放量子计算机的力量

快速前进模拟的新算法可以为电流和近期量子计算机带来更大的使用能力。

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AI模型可以预测创伤中的结果

人工智能在改善由救护车运送的交通事故受害者的生存和预后以及预测肝移植后的生存方面取得了早期成功。

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机器学习接受合成生物学

研究人员开发了一种新工具，适应机器学习算法，以系统地引导开发的综合生物学需求。

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设备实现了对细胞膜电压的前所未有的控制

科学家们开发了一种由机器学习算法驱动的生物电子系统，该系统可以改变活细胞的膜电压，并将其保持在一个设置点10小时。

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人工智能在骨关节炎发生前几年就能检测到它

研究人员发明了一种机器学习算法，可以在骨关节炎症状出现前几年通过MRI扫描来检测其细微迹象。

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通过数字表型评估精神疾病

数字表型和机器学习已经成为监测精神病谱系疾病患者的有前途的工具。

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ai表示可能的疾病复兴

科学家们已经使用机器学习来预测现有传染病的重新出现。

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机器学习系统整理材料的数据库

科学家们使用Machin -Searning为流行的金属 - 有机框架材料组织了在不断增长的数据库中发现的化学多样性。

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受动物鳞片启发的下一代演员

毕业生设计了可穿戴技术，受动物世界发现的保护结构，以保护运动员免受伤害。

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新冠肺炎:机器人监测患者生命体征

研究人员希望通过使用机器人远程测量患者的生命体征，降低Covid-19所带来的医疗工作者的风险。

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机器学习模型可能完美3D纳图

科学家和合作者正在使用机器学习来解决双光子光刻产业化的两个关键障碍。

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神经网络帮助医生解释心力衰竭的复发

研究人员开发了一种算法，不仅可以预测心力衰竭患者的再入院，还可以告诉你为什么会发生这种情况。

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