简介：

简介：   摘要：人工智能和机器人技术是两个截然不同的学科，它们都是独立发展以取得理想的研究成果。同时，人工智能和机器人技术在某些领域相互融合，取得了令人满意的结果。世界上主要的工业和技术强国都以此为目标。新兴的和知名的公司不断涌现，新的成果也不断出现，风险投资不断增加。各国政府将机器人和人工智能的开发作为其经济发展战略的重要方向，并提供了足够的政策和财政支持。在软件开发的新时代，人工智能与机器人之间的关系非常紧密。可以看出，对人工智能技术和机器人的深入研究具有重大的现实意义。

简介：摘要：建筑安全是社会发展和人民生活的重要组成部分，而人工智能作为一门先进的技术，正在为建筑安全提供全新的解决方案。随着人工智能技术的迅猛发展和应用领域的不断拓展，将其与建筑安全相结合，可以实现更高效、准确和智能的安全管理。

简介：摘要：本文旨在探讨人工智能与深度学习之间的关系。通过对两者的定义、发展历程和应用领域进行分析，揭示了深度学习在人工智能领域中的重要性和优势。通过逐步阐述深度学习的基本原理和常用模型，以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用案例，展示了深度学习在实际应用中的强大能力。本文还讨论了深度学习面临的挑战和未来的发展方向。通过本文的研究，读者将更好地理解人工智能与深度学习的联系，并对深度学习的应用和发展有更深入的认识。

简介：摘要：2019年3月政府活动报告再次提及人工智能。报告指出，做强数字经济，要深化人工智能研究开发和应用，培育新一代信息技术。这不仅表明我国人工智能的发展已从萌芽或初步发展阶段进入快速发展阶段，也表明人工智能的研究水平已迅速上升到国家战略层面。

简介：摘要：人工智能在很多领域都有广泛的应用，一般都需要大型的服务器和大量的训练数据，随着新时代的发展，轻量化、前端化的人工智能将会越来越多地出现在人们的面前。本文首先对轻量化人工智能进行了分析，然后对其进行了简单的介绍，以期对有关人员有所帮助。

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简介：摘要：人工智能是一种模拟人类智能的技术，它的发展已经影响了各个领域，包括经济。人工智能的应用可以提高生产效率，降低成本，创造新的市场和就业机会。本文将探讨人工智能如何改变经济格局，并讨论其发展的挑战和未来趋势。

简介：摘要：尽管当下许多人担心人工智能的深入发展会威胁人们的主体性地位，认为人工智能不该继续发展，但随着时代的进步，科技的发展，人工智能已在我们的生活中发挥着至关重要的作用，人类社会也将因对人工智能的使用和不断研究变得更加先进和文明。当下人工智能还没有被广泛地应用在工业生产和日常生活中，但未来的人工智能技术必然更加先进和成熟，为人类社会的进步提供技术支持。

简介：摘要：随着计算机技术的快速发展，人工智能在教育领域的应用显著增加，本文综合分析了人工智能在中学教育中的多方面应用，包括构建学习者画像、优化学习环境、丰富学习资源以及实现虚拟教师。这些应用促进了教学方法和学习方式的革新，对教育效果产生了积极影响，且对于教育公平和个性化学习具有重要意义。旨在帮助教育者理解人工智能技术在教育中的应用，从而促进其在未来教育的创新。

简介：摘要血细胞形态学检查是血细胞分析的重要复检手段，也是以细胞病变为病理改变的血液病诊断的基础。人工智能辅助血细胞形态学检查可有效弥补人工显微镜检查方法的不足，极大提高细胞形态学检验的工作效率，很大程度上解决人力不足和劳动强度的问题，明显提高检验结果的重复性，便于检验结果的审核及复检，可以实现远程在线血细胞形态学检验和诊断等。但我国目前血细胞形态学检查方法仍是以人工显微镜检查为主要方法，为促进和拓展人工智能辅助血细胞形态学检查的临床应用，自动化血细胞形态分析仪研发生产商及临床检验专家应共同致力于推动自动化血细胞形态学分析的标准化，加强其性能评价及验证，不断提高其分析性能，拓展其临床应用范围，推进我国血细胞形态学数据库的建设。

简介：摘要近年来人工智能的实用化取得了重大进展，随着计算机运算能力及数据传输速度的提高，人工智能已经开始应用于医疗卫生领域。在结直肠领域，以减少漏诊，提高结肠息肉检出率，鉴别息肉性质为目的计算机辅助诊断模型逐渐趋于实用化。本文对人工智能模型辅助结直肠镜下息肉实时诊断的相关情况作一综述。

简介：摘要近年来人工智能的实用化取得了重大进展，随着计算机运算能力及数据传输速度的提高，人工智能已经开始应用于医疗卫生领域。在结直肠领域，以减少漏诊，提高结肠息肉检出率，鉴别息肉性质为目的计算机辅助诊断模型逐渐趋于实用化。本文对人工智能模型辅助结直肠镜下息肉实时诊断的相关情况作一综述。

简介：摘要目的评估HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统在创面测量中的准确性及实用性。方法根据入选标准选取北京大学第三医院成形外科2019年1至8月诊治的慢性创面患者20例，男12例，女8例，年龄20～76岁，其中术后愈合不良创面9例，糖尿病足创面6例，压疮4例，肿瘤创面1例。分别采用传统的透明膜勾边法和HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统对20例创面面积进行测量。对2组创面面积测量结果进行配对t检验，应用Spearman简单相关分析、Bland-Altman评价以及变异系数，对HaiMed系统的准确性、稳定性进行统计分析。P<0.05为差异有统计学意义。结果HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统与传统测量工具相比，在创面面积测量中差异无统计学意义(t＝1.997，P＝0.060)，2种方法的Spearman相关系数r＝0.998，两者一致性好。Bland-Altman评价示所有散点均落于95%一致性界限内，HaiMed系统准确性可靠。透明膜勾边法组变异系数最小0.41%，最大4.03%，平均1.67%；HaiMed组变异系数最小0.15%，最大2.31%，平均0.60%，HaiMed系统较传统测量方法有更高的稳定性。结论HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统测量创面面积准确性高、稳定性好，尤其对于浅表创面，可进行简便快捷的创面评估，是一套新型、可靠的创面测量工具。

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简介：摘要目的构建人工智能辅助诊断系统，自动发现胃溃疡病灶，鉴别胃良性溃疡与恶性溃疡。方法收集武汉大学人民医院消化内镜中心2016年11月—2019年4月拍摄的胃镜图片1 885张，其中正常胃黏膜图片636张、良性胃溃疡图片630张、恶性胃溃疡图片619张。其中1 735张为训练集，150张为测试集，分别将图片输入基于fastai框架的Res-net50模型、基于Keras框架的Res-net50模型和基于Keras框架的VGG-16模型进行训练。分别构建正常胃黏膜与良性溃疡、正常胃黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡3个单独的二元分类模型。结果VGG-16模型表现出了最好的结果，验证集验证模型区分正常黏膜与良性溃疡、正常黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡的精确度分别为98.0%、98.0%和85.0%。结论本研究获得的模型在发现溃疡病灶上具有较好的能力，有望应用于临床辅助溃疡病灶检出并鉴别良恶性溃疡。

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简介：摘要:该研究目的是探索人工智能ChatGPT辅助人体解剖学混合教学模式。首先对目前ChatGPT应用于人体解剖学教学的现状进行分析，阐明传统教学和AI辅助教学结合的必要性。其次对融合ChatGPT过程中遇到的一些重大问题进行了辨识与探讨，其中包括教学复杂性与学生适应性等。最后为了解决这个问题我们提出了以下策略，构建一个具有高度适应性的混合式教学框架，并开发与ChatGPT兼容的教学资源。该研究为人体解剖学教学方法优化提供一个新视角，为今后创新教育模式打下基础。