今日、人工知能はほぼすべてのテクノロジーで使用されています。機械学習とコンピューター ビジョンにより、自動運転車とロボット アシスタントが現実のものとなります。人工知能の最も重要な進歩の一部は医療分野であり、この新しいテクノロジーの応用を日々追求する人が増えています。
新しいウイルスのための新技術
新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、医学者や研究者は、革新的なソリューション計画を迅速に見つけます。展開のスピードは主に、開発中に実装されたテクノロジーに起因すると考えられます。 RNA、ウイルスベクター、スパイクタンパク質のテクノロジーが最大限に活用され、人工知能がワクチンのモデル作成に貢献しました。
研究者らは自然言語処理モデルを使用してウイルスの構造を理解し、潜在的な治療法がどのような免疫反応を引き起こすかを予測しました。このようにしてワクチンの考え方や内容が決まっていくのです。
追跡におけるブロックチェーンの役割
ウイルスの発生源を特定し、世界的に広がる前に早期の流行をターゲットにすることが、新たな感染拡大を防ぐ鍵となりますコロナウイルスの蔓延における重要なステップ。
ブロックチェーン追跡テクノロジーは、保健機関や地方自治体がアウトブレイクを発生源から封じ込めるのに役立ち、日常生活を混乱させ、経済の永続的な機能を妨げる広範なロックダウンの必要性を最小限に抑えることができます。
早期警告システムはウイルスの開始点を迅速に特定する必要がありますが、追跡プロセスには時間がかかり、それを達成するには複数の戦略が必要です。毎日大量の食品が地理的な国境を越えるため、感染源を追跡することは物流上困難で時間がかかります。アナリストはブロックチェーンを通じて通貨取引を感染動物が販売された市場まで追跡し、ウイルスが最初に蔓延した場所と場所を特定できる。
人工知能分析
より多くのデータはより多くのソリューションを意味します。病気の蔓延を防ぐには、リアルタイムの情報と分析が必要です。人工知能によるビッグデータ分析の進歩により、新型コロナウイルス感染症などの健康上の緊急事態におけるデータ収集方法に革命が起きています。 AI アルゴリズムは、スマート デバイス、卓上分析装置、病院や薬局の記録から収集されたデータをふるいにかけ、科学者が分析できる関連データの包括的なネットワークを作成します。人間がこれほど多くの生データを収集し、分類するのに時間がかかると、ウイルスが他の地域に広がり、新たな変異種に変異する可能性があるため、情報は事実上役に立たなくなります。
人工知能と位置追跡テクノロジーを活用したウイルス検出センサーのネットワークを通じて、地域の勧告と隔離をより迅速かつ正確に実施し、命を救い、近隣地域への感染拡大を防ぐことができます。
T 細胞マッピングにおける人工知能の役割
人工知能モデルは既存のワクチンを改善し、これまでマッピングされていなかった T 細胞をターゲットにすることで、新しいワクチンを作ること。
免疫防御は、白血球を使用して体内の病原体を識別し、それらに対して防御反応を開始することによって機能します。免疫系は生物学的な帳簿のように機能し、以前に遭遇した病原体に関する情報を保存します。
白血球、つまりリンパ球には、病原体と戦う抗体を産生する B 細胞と、標的を破壊する T 細胞が含まれています。 T細胞は、ウイルス細胞の表面にあるタンパク質に取りつき、タンパク質を破壊することでウイルスを標的とします。
科学者が効果的なワクチンを開発する際に直面する問題は、どの T 細胞がどのタンパク質に吸着するかを解明することです。
天の川銀河の星の数よりも多くの異なる T 細胞鍵を 1 人が保持していると推定されています。研究者によって開発された新しい人工知能モデルは、既存のワクチンを改良し、以前はマップされていなかった T 細胞の新しいロックとキーの組み合わせを見つけることで、新しいワクチンを作成するための基礎を提供します。 AI モデルは柔軟性があり、十分な実験用のキーロック ペアがある限り、考えられるあらゆる病原体に対して機能します。たとえば、そのようなペアが十分な数利用可能であれば、すぐにこのモデルをコロナウイルス SARS-CoV-2 に適用できるようになるでしょう。
#新型コロナウイルス感染症のない未来 新型コロナウイルス感染症は、誰にとっても特有の課題をもたらします。世界中でさまざまな程度で前例のない公共政策が実施される中、科学者たちは情報がほとんどなく、人々が家族や友人から切り離された状態で世界的なパンデミックを解決することに直面しています。 しかし、さまざまな分野での新型コロナウイルス感染症の流行中に得られた経験と、人工知能やブロックチェーン技術の進歩が組み合わさることで、流行と闘う方法についての新たな理解を促進できる可能性があります。私たちが現在持っているツールを使えば、新型ウイルスの影響を軽減することができ、パンデミックのような規模が再び起こらないことを願っています。以上が人工知能とブロックチェーンが疫病とどのように戦うことができるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

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荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

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人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


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