名为EVE的人工智能模型显示出非凡的能力，可以将人类基因变异的意义解释为良性或致病。
我们可以进行测试和实验，但我们不能总是预测和理解人工智能为什么会这么做。
根据一个国际专家小组的说法，人工智能的发展已经达到了一个关键的转折点。
研究人员设计了一种芯片打印的“电子鼻”，作为医疗保健中使用的低成本和敏感设备的概念证明。
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”可以帮助医疗诊断决策。
人工神经网络为解释耗时的成像数据开辟了新的可能性。
研究人员开发了一种方法，可以让深度学习神经网络快速估计其输出的置信水平。
数字表型和机器学习已经成为监测精神病患者谱系疾病的有希望的工具。
科学家们利用机器学习来预测现有传染病的再次出现。
一个联盟正在开发一种适合日常使用的移动神经传感系统，它可以自动检测癫痫发作。
研究人员开发了一个人工智能系统，通过分析语言模式来预测青少年实施校园暴力行为的风险。
目前，我们过于关注人工智能的话题。然而，为了利用人工智能技术，我们必须掌握一些挑战，并建立一个适当的框架。
新的机器学习研究表明，至少存在9种性别“表情”。
人工神经网络可以揭示大量基因表达数据的模式，并发现与疾病相关的基因组。
本网站使用cookies给我们的读者最好的网站体验。请参阅我们的隐私政策来了解我们如何使用cookie以及如何编辑您的首选项。
