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数据标注服务头部企业云测数据认为AI数据也是推动人工智能持续健康发展的关键，算法的精度与数据的质量有着直接关系，数据的数量和质量会成为AI落地的瓶颈。医疗对于模型的精确程度要求非常高，需要AI数据的精准度和专业度将成为下一步落地的关键所在。
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1、依靠人工智能技术加持，政府可以改善由于信息缺乏所带来的弊端，并且在医疗方面也能做好相应的准备；2、我国现有的医疗资源两极分化，运用AI技术可以对影像和病历规范化管理，严格控制医疗质量；3、依靠AI技术可以升级医疗质量管理意识。
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一系列AI芯片的出现极大提升了芯片计算能力，突破了传统CPU的算力瓶颈，硬件算力的提升以及软件算法的进步都对视觉人工智能的发展起到了推动作用。AI视觉处理就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
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1、自动驾驶：用来实现计算机视觉、对象识别、车道警告。2、医疗成像：其中最突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理。3、智能制造：信息被提取为支撑的制造工序的目的。4、军事应用：减少复杂性和融合来自多个传感器的信息，以提高可靠性。
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传统硬件架构难以满足AI深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。芯片的结构越来越完整，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。能够解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。是计算机视觉深度学习的方式。
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研究人员发明的AI马桶不仅可以通过收集尿液和粪便数据来分析用户是否患有疾病，通过扫描使用者的指纹以及肛门纹理识别出不同用户。通过算法处理，计算排尿的时间和排尿量，和粪便样本的粘度。从而判断使用者是否患有膀胱感染、癌症、糖尿病或肾衰竭等疾病。
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世界各国纷纷紧密出台人工智能规划、政策和投资计划，从国家战略层面强化人工智能布局。在各领域中实现人工智能产品制造，是未来我国人工智能行业发展的主要趋势。但人工智能想要实现完整落地，仍有相当长的一段路要走。技术与场景这两者的支持缺一不可。
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1、疫情期间，全世界科学研究中心开放线性时间算法，以提升新型冠状病毒RNA空间结构预测速度；2、基因组检测分析平台，大幅缩短确诊时间；3、AI 可以在 20 秒内准确地对新冠疑似案例 CT 影像做出判读，大幅提升诊断效率。
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1、AI软件集成了新型冠状病毒感染的肺炎患者同行程查询、全国疫情防控查询等便民功能；2、将红外和AI监控结合，在医用领域可以为特定传染病的预防与监控提供有效帮助；3、AI可在人群密集的公共场所快速部署；4、AI快速有效筛查疑似人员。
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