丹麦研究人员近日在《放射学》杂志上发表论文说，一款已上市商用人工智能工具用于分析患者胸片时，识别异常征象的灵敏度超过99%，意味着人工智能可望帮助提高胸片诊断效率，减少放射科医生读片工作量。

　　X光胸片广泛应用于与心脏、肺等部位有关的疾病检查，但读片需要丰富的专业知识和经验。提高读片自动化程度，能显著提升医疗机构影像筛查和诊断效率。

　　2021年4月23日，在哈萨克斯坦图尔根村，医疗人员在医疗车内观看患者的胸透照片。（新华社发）

　　丹麦哥本哈根大学和当地几家医院参与的研究小组报告说，他们利用一款已上市商用人工智能工具分析了1529名患者的胸片，同时请3名放射科医生各自对这些胸片进行分析，并将人工智能和医师的读片结果进行比对。

　　结果显示，在放射科医生确定的1100份有异常征象的胸片中，人工智能工具识别出1090份。人工智能识别异常征象总体灵敏度达99.1%，识别严重异常征象灵敏度达99.8%。

　　研究还显示，放射科医生判断有429份胸片为正常，人工智能识别出其中120份，也就是说研究使用的全部胸片中，有7.8%可根据人工智能的判断归为正常，排除进一步诊疗的需求。研究人员表示，未来依靠人工智能可较为保险地自动筛出一定比例正常胸片，减少医生诊断工作量，但还需更大规模研究对此加以验证，以保障患者安全。

　　互联网人喜欢说风口，更喜欢把风口放到一起，好像这样能造成1加1大于2的效果。   而且有些被寄予厚望的技术可能确实有内在联系，于是就更可能被看做有相互刺激的合力产业来对待，期待协同爆发能产生天翻地覆的效果。   比如 人工智能 和 无人驾驶 。     确实，人类利用人工智能技术来处理比如机械操作、驾驶、勘测等工作是毫无疑问的必然。   但是必然不等于马上实现，我们现在所处的只是众多技术在研发和商业化的开端而已。从0进化到10，1和9都是不能迈过的。目前的人工智能和无人驾驶，可能就处在这样一个关系里。   无人驾驶的第一级形态，必然是低速和固定场景应用 首先要知道，到底什么是无人驾驶。   无人驾驶的核心判断点，在于从自动驾驶

　　人工智能 代表了一种与数据(界面)连接的新方式。随着传感器、数据储存和分析的成本大幅下降，现在几乎每个行业都可以从电脑处理器的温度到其轴承的震动，生产出其日常操作反馈出的艾位元组的数据。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 人工智能 也可以处理人类的相关数据。大量的心里指标的数据都来自于我们的社交媒体足迹、购买习惯、娱乐喜好以及我们的日常活动。 人工智能 技术已经被用于研究我们的思考和行动，而且我们现在正在使用的媒体可能是这些算法的产物。通过优化分析过程，人工智能可以简化对人类活动数据的分析。 从人类数据转移到计算机程序，通过将数据优化，人工智能可以快速开发和执行对模式、趋势和应用程序的洞察。人工智能集

　　根据外媒《The erge 》报导，美国公司FDNA 在本月发表了最新研究，发现AI 演算法可以用于识别脸部特征与罕见遗传性疾病之间的关系，不久后脸部识别扫描可能成为医疗检查的一部份，加速诊断时间。 为了训练脸部识别软件DeepGestalt 的演算法，FDNA 拿了超过1.7 万张含有不同症状的图片让该软件进行分析。在前两次测试当中，DeepGestalt 能够识别出狄兰氏症候群、天使人症候群等两种特定的症状，这两种症状都有着特别的脸部特征，且都会影响智力发展及行动能力。 研究人员发现若同时让DeepGestalt 识别两种随机的症状，有超过90% 的准确率，比一般诊所医生的准确率还要高，且当研究人员拿出502 张涵盖

　　创造能够像人类一样思考的无人驾驶汽车，是Waymo、通用汽车的Cruise、优步(Uber)等公司长期以来的追求。英特尔的Mobileye提出了一个数学模型——Responsibility-Sensitive Safety (RSS)，它将其描述为一种“常识”的道路决策方法，将良好的习惯编纂成书，比如给其他汽车让路。 英伟达正在积极开发“安全力场”(Safety Force Field)，这是一种行动计划堆栈中的决策策略，通过分析实时传感器数据来监控不安全行动。 现在，麻省理工学院的一个科学家团队正在研究一种利用GPS之类的地图和可视化数据的方法，使自动驾驶汽车能够学习人类的驾驶模式，并将学到的知识应用到以前从未见过的复杂

　　人工智能（AI）主要包括三大要素，分别是数据、算法和算力。 其中数据是基础，正是因为在实际应用当中的数据量越来越大，使得传统计算方式和硬件难以满足要求，才催生了AI应用的落地。而算法是连接软件、数据、应用和硬件的重要桥梁，非常关键。算力方面，主要靠硬件实现，也就是各种实现AI功能的处理器，而随着应用和技术的发展，能实现各种算力、满足不同应用的AI处理器陆续登场，经过不同的发展阶段，发挥着各自的作用。 在比较成熟的AI平台方面，在2012年出现了AlexNet，一直到最近，2018年出现了AlphaGo Zero，在短短的6年内，算力提高了20多万倍，这完全不同于传统计算硬件（如CPU、MCU等）的演进轨迹，速度之惊人令我们难

　　芯片之间的争夺，未来谁是赢家？ /

　　由高科技行业门户OFweek维科网主办、OFweek维科网·机器人承办的“OFweek 2021（第十届）中国机器人产业大会（简称：OFweek Robot Conference 2021）“即将于4月7日在深圳举办。 大会将以“创新赋能 智造未来”为主题，汇聚两院院士、行业专家、头部企业代表、产业研究代表、行业隐形冠军、系统集成商、行业知名用户等专业人士共聚一堂，共同把脉行业发展现状，剖析技术前沿动态，洞察产业未来及商机。 最新消息，江苏哈工智能机器人股份有限公司确认出席本届机器人产业大会，总经理赵亮将率队参会，并发表机器人与AI共融发展的相关主题分享。 赵亮认为，在智能机器人领域，唯改革者进，唯创新者强，唯改革创新者胜；在其带

　　说起自动驾驶，很多人一定不会陌生了，近几年来，自动驾驶的概念已经越来越深入人心，无论是传统汽车企业，又或是新兴企业都已涉足这一领域。近日，据媒体报道，Uber计划将自动化技术整合到旗下共享单车和共享电动滑板车项目中，这可能让单车与滑板车具备自动驾驶功能。 据悉，此次技术核心是将传感器和机器人技术运用到电动自行车和滑板车中。这样一来，当电动自行车和滑板车的带能量即将耗完，其就可以自行前往充电点充电。此外，有了这项技术，其也可自动前往用户需要到达的目的地。 也有消息透露，Uber新成立的部门名为Micromobility Robotics，在Uber共享电动自行车部门JUMP内部。目前，该部门已经在招募各种设计人才，为推进自动驾驶单

　　科技公司在人工智能芯片的争夺战中又多了一个参与者。微软刚刚在夏威夷的火鲁奴奴宣布将打造人工智能芯片并用于全新的Hololens AR设备。 不过有分析师认为，微软不是一家传统的芯片厂商，投身芯片研发会面临一定的风险。Gartner分析师盛陵海对第一财经记者表示：“微软并不适合做硬件，公司的KPI和流程都不适合。但为什么还是要做?因为硬件中含有软件的机会，任何人工智能芯片的加速都是与软件算法有关。” 应用于新版Hololens 无论是数据收集，还是对数据的分析和传输，半导体芯片都在其中发挥着无可替代的关键作用。不断增长的数据体量对计算速度和设备的要求越来越高，如何让数据处理的过程变得快速而无感，成为硬件厂商的一

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