深度学习

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AI屏幕和诊断青光眼

科学家制定了一种新的方法，使用人工智能来筛选青光眼。

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AI和仿真工具打击Covid-19

阿尔贡、工业界和学术界合作，将创新的AI和模拟工具带到COVID-19前线。

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深入学习：用单个3D MRI扫描分类脑肿瘤

华盛顿大学医学院的一组研究人员开发了一种深度学习模型，该模型能够通过一次3D MRI扫描将脑肿瘤归类为六种常见类型之一。

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AI评估皮肤癌症的转移性潜力

使用深度学习算法，研究人员制定了一种准确预测哪种皮肤癌的方法是高度转移的方法。

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“折纸”测试应用程序解决疟疾传播问题

一种应对撒哈拉以南非洲疟疾传播的新方法在乌干达取得了令人鼓舞的早期成果，该方法将负担得起、易于管理的血液检测与机器学习和无法破解的加密相结合。

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基于深度学习的全息照明点传感器

研究人员开发出一种快速且经济高效的粒子凝集的传感器，由全息成像和深度学习提供动力

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消毒机器人借给医院一大堆

研究人员开发了一个智能功能机器人，实现了空气和物体表面的同时消毒。

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深度学习有助于在3D中可视化X射线数据

科学家们已经利用人工智能来训练计算机跟上先进光子源所获取的大量x射线数据。

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人工智能快捷方式在癌症治疗中引入偏差

AI工具模型是癌症治疗的强大工具。但是，除非这些算法被正确校准，否则它们有时可以产生不准确或偏见的预测。

• ＃人工智能
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人工智能迅速计算蛋白质结构

科学家们创造了一种深入的学习方法，RosettaFold，提供高精度的蛋白质结构预测。

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无人机帮助老人逃避燃烧的养老院

Tu Eindhoven的学生开发了世界上第一个可以传播情绪的交互式无人机。

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使用AI预测3D打印过程新利18官方

工程师使用Frontera超级计算机开发用于添加剂制造的物理知识的神经网络。

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深度学习预测病毒感染

利用活细胞的荧光图像，研究人员训练了一个人工神经网络来可靠地识别受腺病毒或疱疹病毒感染的细胞。

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人工智能应用程序可以帮助更准确地诊断艾滋病毒

新技术可以改变准确地解释HIV测试结果的能力，特别是在低收入和中等收入国家。

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神经网络加速了全息成像

研究人员开发了一种全息技术，与现有方法相比，可以快速重建高达50倍的加速度的样品的微观图像。

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当机器人对你微笑的时候

研究人员利用人工智能教机器人做出适当的人类面部表情反应，这种能力可以在人类和机器人同事和照顾者之间建立信任。

• ＃癌症
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深度学习评估心血管疾病的风险

伦斯勒理工学院(Rensselaer Polytechnic Institute)的工程师团队和马萨诸塞州总医院(Massachusetts General Hospital)的临床医生开发了一种深度学习算法，该算法可以帮助评估患者罹患心血管疾病的风险，与用于筛查肺癌的低剂量计算机断层扫描(CT)相同。

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深度学习预测肺癌风险

根据一项新研究，人工智能（AI）计划准确预测筛选CT上检测到的肺结核将成为癌症的风险。

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图像融合方法使用AI改善结果

研究人员开发了一种新的基于监督深度学习的“多模态”图像融合方法，该方法可以提高图像清晰度，减少冗余图像特征，并支持批处理。

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机器语音翻译的新框架

研究人员提出了一种基于深入的学习模型，用于在语音翻译过程中模仿和不断修改扬声器语音标识。

• #machine学习
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混合现实使机器学习升级

大阪大学的科学家们利用深度学习来改善移动混合现实生成。

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算法设计柔软的机器人

深度学习技术优化了机器人身体上传感器的排列，以确保有效的操作。

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使用AI实时生成3D全息图

一种名为Tensor全息术的新方法可以为虚拟现实，3D打印，医学成像和更多创建全息图 - 并且它可以在智能手机上运行。新利18官方

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AI方法可以检测宫颈癌前体

利用人工智能和移动数字显微镜技术，研究人员希望创造出能够在资源有限的环境下检测妇女宫颈癌前体的筛查工具。

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工程师制造智能机器人外骨骼

研究人员正在利用人工智能技术开发能够自主思考和做出控制决定的外骨骼和假肢。

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腕带预测小儿癫痫发作

研究人员已经评估了仅仅来自这些腕带的数据是否能够准确预测儿科患者的各种类型的癫痫发作。

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深入学习工具，彻底改变显微镜

研究人员开发了一个深入的学习工具，为分析用显微镜拍摄的图像提供了新的机会。

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机器人传感器模仿皮肤特征

研究人员开发了一种新的柔软触觉传感器，具有可呈现的特性。

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AI，全息显微镜击败科学家分析免疫疗法

人工智能正在帮助研究人员破译来自一种新的全息显微技术的图像，这种技术需要研究癌症免疫治疗中发生的关键过程。

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