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使用机器学习在日常项目图像上的研究正在提高检测呼吸系统疾病的准确性和速度,降低了对专业医学专业知识的需求。
机器学习是一种人工智能,可以描述为数学模型,其中计算机被培训,以便学习看到连接并使用不同的数据集解决问题。
研究人员表明,一组小型自主,自学习机器人可以轻松适应不断变化的情况。它们在一条线中连接了简单的机器人,之后每个单独的机器人都教授尽可能快地前进。
研究人员发现,超过300多个Covid-19机器学习模型不适合从标准医学成像检测或诊断Covid-19。
机器学习系统在工作中学习。通过不断适应新的数据输入,这种“液体网络”可以帮助决策在医学诊断中。
NIH脑倡议科学家使用机器学习重新设计了一种可实时监测脑血清素水平的细菌'Venus Flytrap'蛋白。
在机器人学习,机器学习和物理仿真交叉口的专家共享计算机模拟如何加速“智能机器人”的发展,“可能与人类互动”