人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
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要知道哪些工作容易被人工智能(AI)取代,要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的,大概会是图像识别,毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实,现在图像识别技术已经非常强大,除了用来认脸之外,根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵,也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低,短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容,转成文字的效果就勉强。美中不足的是,嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”,但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外,AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高,计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出,需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作,AI经过一定的训练,都能做得非常好,而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员,已经不太有用武之地了,而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作,也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作,比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等,在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube,就配有自动生成的字幕,还能自动翻译成其他语言,可见速记和简单的翻译工作,也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”,对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服,他们的工作,也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代,顶级咨询公司麦肯锡这两年来,在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失:自动化时代的劳动力变迁”报告中,就有这么一张图,描绘了对于到2030年,6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
棕色、橙色调的表示岗位减少,蓝色调的表示岗位增加。
从图上可以看出,麦肯锡对中国的整体情况还算乐观,但有几类工作岗位呈现减少的趋势:起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位:生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。
而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看,社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作,也面临减少。
那十几年后,我们还能做什么工作呢?
去照顾病人、孩子、或者普通人,去学校教书,都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作,可能也都是不错的选择。
1、打开手机进入微信,在聊天列表中向下滑动手机屏幕;
2、弹出小程序列表,点击腾讯健康小程序;
3、点击右上角的三个点,底部弹出小程序功能菜单,点击成长守护防沉迷;
4、进入成长守护防沉迷系统,进行退出即可卡宣誓。
医疗这种关乎民生大事领域,作为中国互联网科技代表,阿里腾讯百度三巨头当然是不能缺席其中。所以,这里我们可以简单看看他们的布局:
阿里阿里旗下本身就有阿里健康平台布局在医疗行业,帮助更多人通过阿里健康平台联系到合适的治疗方案。但既然是谈人工智能在医疗领域,我们就看看阿里的AI+医疗如何。
阿里ET医疗大脑是阿里在医疗领域最新的成功,致力于同医疗领域的参与者一起,专注,谨慎,聪明的应用数据智能,来协助医生,护士为患者提供更好的医疗服务,挽救更多生命。其中大致包含但不限于:
阿里云-医疗数据中台:阿里集团自主研发的医疗数据通信及集成平台,将金融级别的数据安全标准和电商级别的数据集成和通信能力应用于医疗专业场景。该产品致力于一方面促进医院内部的数据互联互通,同时帮助各类数据智能应用(CDR,ODR,CDSS,各类医疗AI能力等)能快速,安全的集成到各类医疗业务场景中。
面部皮肤检测分析-宜远智能:基于3D成像和重构的医学级皮肤检测,能根据手机摄像头拍摄的图像做皮肤综合分析,包括:面部分割和识别/毛孔,痤疮,黑头等皮肤健康评价/湿疹,银屑病等皮肤病识别/护理建议。
医疗语音识别-阿里巴巴iDST:语音录入能取代打字,通过说话的方式,就可轻松与电脑、iPad、移动查房设备进行录入。说话时,内容会被转录成文字并显示在对应的HIS系统、PACS系统、EMR系统等希望输入文字的位置。能力支持:实时语音识别/录音文件识别等。同时,我们支持为各个医院定制特定的医疗语音模型,支持私有云部署。
以上,通过统一的应用部署和对接方式,安全,高效保障应用在院内的测试验证,使用和后续维护。为医疗数据智能保驾护航!同时提升各项医疗技术的能力。
腾讯腾讯方面也投资很多了公司,自己的腾讯云也提供智能医疗方案。腾讯云帮助医院突破传统医疗的局限,解放医疗大数据,一站式的全新医疗生态系统,便捷省力,助力医疗行业革新。主要放在了医院数据管理和分析上。
构建医疗生态系统,加速医疗互联网应用的信息化建设,丰富医疗云生态,并优化看病流程,提高医生诊疗水平。远程直播打破地域限制,突破时空限制,提高医患时间灵活性,提供医患远程快速沟通协同的能力,快速搭建多种远程医疗视频场景。
分析医疗大数据,帮助实现数据驱动的见解,剖析医疗大数据价值,精准识别场景,便捷又省力,提高病人满意度。解决医疗云存储问题,实现远程影象、远程病理、远程会诊等业务数据存储和交互;数据多重备份并保证就医数据的连续性。
百度百度的医疗主要布局在大数据方面,同时也有一个百度医疗大脑问答自助系统。大数据方向是百度AI医疗的主要方向,通过百度医疗大数据平台来做疾病预测,疾病与药物分析,疾病预警和人群健康报告以及个人的健康评估等方面。
同时还有一个百度医聊APP,还有百度医疗大脑,通过大数据疾病预测和及时给出防理方案会是未来的发展方向。
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当然,这里并不能体现各自在医疗领域的能力强弱,BAT都各有各的特点,希望他们能共同支撑起中国未来更好的医疗条件。
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初始值、发布。
一种是游戏的健康识别,一般到18岁就可以了,还有一种系统健康人脸识别一般的情况下,只要你注册了以后基本上不会自动消失的,只要你在用的话一直都会存在。我们玩游戏的时候会出现实名认证,如果你不认证的话,我们玩游戏的时间会被受到一定的限制。这就导致我们很多人都会去实名认证,而只有当我们成功实名认证通过以后,人脸识别就会在当天消失,实际上是你识别之后它就会消失,如果你点击暂不验证的话,下一次上线下下一次上线都是存在的,等于你不实名,他就一直在你一实名以后它就会消失。
关于腾讯 健康 人工智能的内容到此结束,希望对大家有所帮助。