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学习之后,机器人可以用正确的行为响应用户的服务请求。“演示学习”将机器人的观察引入到学习过程中,有利于获取不能完全用语言表达的知识。 随着网络化的发展和普及,互联网上已经存在并将继续增加大量各种各样的知识,这些知识主要以网络文本的形式出现。...
Soltaninejad等使用基于三维超体素的机器学习算法分别对2个临床数据库(样本量分别为11例和30例)的MR图像进行分析,Dice系数分别为0.84、0.89,准确性较高,研究中采用了传统MR序列如T1W、T2W、液体衰减反转恢复序列(fluid attenuated inversion recovery,FLAIR)等,作者未来将加入扩散张量成像(diffusion tensor image...
他们通过深度学习的方法,用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练机器识别其中的皮肤癌症状,在与21位皮肤科医生的诊断结果进行对比后,他们发现这个深度神经网络的诊断准确率与人类医生不相上下,在91%以上。 在测试中,人工智能被要求完成三项诊断任务:鉴别角化细胞癌、鉴别黑色素瘤,以及使用皮肤镜图像对黑色素瘤进行分类。...
这类应用包括多层次的概率分析,让计算机能够模拟甚至扩展人脑处理数据的方式。结果是,即使是程序设计员,也无法确定他们编写的计算机程序是如何得出解决方案的。 还有一种AI形式称为“深度学习”,在这里软件会学习不同层面中的模式。在医疗健康领域,这种学习方式正在变得越来越有用。...
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