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关于医疗辅助诊断的AI有哪些

Answer

以下是一些关于医疗辅助诊断的 AI 应用:

  1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。
  2. 药物研发:用于加速药物研发过程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。
  3. 个性化医疗:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。
  4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。
  5. 平安好医生 APP 中的 AI 医疗诊断辅助系统:辅助医生进行疾病诊断,提高诊断准确性。用户上传症状描述和检查报告后,系统能给出初步的诊断建议和治疗方案,为医生提供参考。
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References

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

问:AI 怎么和宠物结合?

我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径:1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉,可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议:1.掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术2.了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识3.关注业内先进的AI+宠物应用案例,学习其技术实现4.尝试开发简单的AI宠物应用原型,并不断迭代优化总的来说,AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道,结合AI技术和宠物行业需求,可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

100个AI应用

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||33|平安好医生APP|AI医疗诊断辅助系统|数据分析、机器学习|数十亿美元|辅助医生进行疾病诊断,提高诊断准确性。|平安好医生APP中的一些功能利用AI技术辅助医生进行疾病诊断,用户上传症状描述和检查报告后,系统可以给出初步的诊断建议和治疗方案,为医生提供参考。||34|腾讯会议|AI会议记录生成工具|语音识别、自然语言处理|数亿美元|自动生成会议记录,方便回顾和整理。|腾讯会议可以在会议过程中利用语音识别和自然语言处理技术自动生成会议记录,包括发言内容、讨论要点等,方便用户会后回顾和整理。||35|字体管家APP|AI书法字体生成器|图像生成、机器学习|数亿美元|生成各种风格的书法字体。|字体管家APP利用AI技术生成多种书法字体,用户可以选择喜欢的字体用于文档编辑、设计等工作。例如生成楷书、行书、草书等字体。||36|醒图APP|AI摄影构图建议工具|图像识别、数据分析|数亿美元|为摄影爱好者提供构图建议,提升照片质量。|醒图APP可以通过图像识别和数据分析为用户提供摄影构图建议,例如引导用户将主体放在画面的黄金分割点上,或者调整拍摄角度以获得更好的构图效果。|

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
辅助写论文
以下是关于利用 AI 辅助写论文的相关内容: 在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 此外,如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒,可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,要求孩子对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章,重点关注孩子在对话记录中能否说清 AI 作文的优缺点及修改方法。
2025-04-13
DeepSeek辅助写论文
以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息: DeepSeek 在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛,导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 有人用 DeepSeek 辅助写论文,如 Yvonne。 此外,还有以下关于 DeepSeek 的其他信息: 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案(2025 年)》报告,围绕其在政务领域的应用展开,指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段,DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用,还可辅助公文写作,采用混合部署,涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情,如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。
2025-04-12
如何用AI辅助写论文,
利用 AI 辅助写论文可以按照以下步骤进行: 1. 确定论文主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。同时,如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒,可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-04-11
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
以下是一个 AI 辅助知识管理的方案: 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式:PARA 代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)。AI 可分析您的工作模式和内容类型,自动生成提示词,助您将信息和知识分类到相应部分,简化分类过程,加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统:有效的标签系统对知识管理很关键,AI 能分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和结构,提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识:随着在特定领域的深入,需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,实现渐进式学习,扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库,根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具,封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究:RAG 是结合检索和生成的 AI 模型,应用于知识管理,能在深度研究时自动检索相关知识点和资料,辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师,随时对话辅助梳理线索:创建个人知识管理员机器人,随时与之对话,询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习,了解您的知识结构和需求,成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手:涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲;草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿;内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿;润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计,使写作助手贴合个人风格和需求。 此外,生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用,例如用作管理组织内基于文本(或可能基于图像或视频)知识的手段。一些研究表明,针对组织内特定知识体系微调模型培训,可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念,但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示,且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。
2025-04-11
怎么用AI辅助论文选题
以下是利用 AI 辅助论文选题的步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 同时,要始终明确 AI 的角色是辅助手段。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分,而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如,在写论文时,可以用 AI 校对格式、润色语法,但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。 在与 AI 互动中,可以主动思考,比如当得到 AI 的答案后,思考如果自己来回答会怎样,对比 AI 答案的新颖或不足之处。还可以利用 AI 检查漏洞,完善自己的思考。
2025-04-10
deep seek辅助写论文
以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息: 中山大学发布的报告《李煜政:从技术突破到场景落地:大模型发展图谱与 DeepSeek 创新应用》(2025/03/25)指出,DeepSeek 在办公上可辅助公文写作、文档阅读与整理;在学习研究中,助力论文写作、知识搜索;还能用于创意设计、编程、表格处理等场景,提升效率与质量。如需下载研究报告,需加入知识星球(https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)。 成都的尹睿认为可以用 DeepSeek 快速分析案例,辅助写咨询策划报告。DeepSeek 的案例分析能力为咨询策划报告提供了极强的效率赋能,能通过结构化数据提取和逻辑推理,快速定位关键信息,生成具备商业洞察的初步框架。若能在动态知识图谱联动、多模态决策沙盘、战略假设压力测试、风格化表达适配器等维度增强,将实现从“分析助手”到“策略共创伙伴”的跃迁。 在关于 AI 工具的探讨与展望中,DeepSeek 在写文方面全面领先,但长文会太发散,文风用力过猛,可能导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成。今年是 AI 大年,各模型厂压力大,开源使技术路径公开,大厂都在努力赶超,未来 AI 可能能追本溯源解决最原始需求,带来人类的黄金时代。Sam Altman 提出投资提升自身内在状态等以对冲 AGI 和 ASI 未来的风险,科幻小说家可能是未来史学家。可以让 Deepseek 模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征,如鲁迅的文风特点等。用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。大家可以在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏,比较谁写的更有意思。还回顾了之前用 AI 创作的相关经历,如用分制法完成复杂任务、开源提示词等,并探讨将以往优秀创作在 R1 模型中重新尝试。
2025-04-09
有能诊断病历的AI助手吗
目前有能够在医疗领域发挥作用的 AI 助手。在 AI 诊断准确率不断提升的背景下,C 端的 AI 陪诊、AI 助理等可以成为获取医疗数据的重要途径。 例如,在语音电子病历/护理记录方面,技术相对成熟。国外已有较多相关产品尝试,如微软 Nuance 的 DAX Express(基于 GPT4)、Augmedix(接入 Google MedPaLM2)、法国创业公司 Nabla Copilot(基于 GPT)等。这类产品主要是语音识别,不涉及诊断。 在国内,护理记录的需求比门诊病历的需求更强,护士场景需求较大。但在国内推广存在隐私等问题,较少敏感信息的护士操作助理会有更多的落地可能性。 此外,GPT4V 在医学图像理解和放射学报告生成方面也展现出一定的潜力,如能正确识别部分研究并提供准确诊断,但生成的报告仍需要医学专业人士评估以确保正确性和准确性。
2025-02-24
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
目前是否有用于治病或者诊断的AI
目前有用于治病或者诊断的 AI 应用。 在医疗保健领域,AI 发挥着重要作用: 医学影像分析:可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:能够加速药物研发过程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术:用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 例如,有 AI 公司训练神经网络预测蛋白质结构,其成果已用于预防抗生素耐药、推进疾病研究和对抗塑料污染。还有英国的医疗技术公司与 NHS 合作测试用于二次筛查的 AI,能让更多患者更快地接受筛查,让临床医生有更多时间为患者服务并提供更快的治疗。此外,AI 在自动化医疗分诊系统中,能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据预测患者病情,并为医疗专业人员或直接为患者生成有关可能症状原因及潜在干预和治疗的建议。
2025-02-10
目前国内用于疾病的诊断与预测的AI,公众可用可获得信息的有哪些
目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面: 1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病:如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究:通过 AI 筛查化合物,发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法:利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森:使用神经网络分析患者体液中的生物标志物,在症状出现前几年发现疾病。
2025-01-06
哪个ai可以识别心电图并给出诊断
以下是一些可以识别心电图并给出诊断的 AI 相关产品: 1. PM Cardio:这是一款由人工智能驱动的、获得 IIb 类医疗设备认证的产品,可以帮助您像专业心脏病学家一样准确诊断和治疗 38 种心血管疾病。 2. BeamO:四合一生命监护仪,整合了数字听诊器、心电图、血氧仪和体温计。心房颤动检测,心率和体温通知,血氧饱和度监测。一分钟内完成健康检查,数据可由医生或 AI 解读。
2024-12-16
有哪些用于医疗诊断的ai工具
以下是一些用于医疗诊断的 AI 工具: 1. InterAlia(https://interalia.vcflab.org/):虽然它并非专门针对医疗诊断,但在协助特定任务方面有一定作用。 2. Prodigy AI(https://ai.prodi.gg/):能提供职业建议等相关协助。 3. Poised(https://www.poised.com/):可提升沟通能力。 4. Scite.ai(https://scite.ai/):为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,能增强对科学文献的洞察。 5. Scholarcy(https://www.scholarcy.com/):可以从文档中提取结构化数据,并生成文章概要。 6. ChatGPT(https://chat.openai.com/):强大的自然语言处理模型,能提供有关医学课题的修改意见。 此外,AI 在医疗诊断中的应用还包括: 医学影像分析:用于分析医学图像,如 X 射线、CT 扫描和 MRI,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。
2024-08-12
在本地环境下要搭建一个医疗数据分析的BI智能体,应该怎么做
抱歉,您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说,要在本地环境搭建这样的智能体,您可以考虑以下步骤: 1. 明确需求和目标:确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具:例如,选择适合数据分析的编程语言(如 Python)、数据库管理系统(如 MySQL、SQL Server 等)、数据分析库(如 Pandas、NumPy 等)。 3. 数据收集和预处理:获取相关的医疗数据,并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作,以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练:根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型,如分类模型、回归模型等,并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成:使用所选的技术和工具,开发智能体的逻辑和功能,并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化:对搭建好的智能体进行测试,根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护:将智能体部署到本地环境中,并定期进行维护和更新,以适应新的数据和需求变化。
2025-03-11
AI怎么应用于医疗门诊问题
AI 在医疗门诊中有以下应用: 1. 医学影像分析:用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发进程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:通过分析患者数据,为每位患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提升手术的精度和安全性。 需要注意的是,湖南省医保局明确禁止使用人工智能生成医疗处方。
2025-03-07
AI医疗
AI 在医疗领域有广泛的应用,包括以下方面: 1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 在医疗健康生物制药的研究方面,AI 也发挥着重要作用,取得了以下最新进展: 1. AI 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作,发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. AI 帮助抗衰老,筛查出高效的药物候选物。 4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. AI 帮助早期诊断帕金森。 在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面,过去两周有大量突破: 1. AlphaFold 是一种表现出色的 AI 系统,为科学家和药物开发提供巨大帮助。 2. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 已进行 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发新的 AI 系统,创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学的 David Baker 教授团队开发基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion,用于生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发基于神经网络的新工具 PeSTo,可预测蛋白质相互作用。 6. 萨里大学开发人工智能系统,用于识别个体细胞中的蛋白质模式。 7. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶,目标是将其制成防弹材料。 相关文献参考: 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-03-05
临床医疗deepseek使用手册
以下是关于 DeepSeek 在临床医疗方面的使用手册: 使用案例: 借助 AI 分析好的文章: 找出最喜欢的文章,投喂给 deepseek R1(适合大多数有推理模型的 AI)。 第一次询问:请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问:请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问:这篇文章还存在什么缺点和不足,有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写,分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对自己写的文章点评:“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师,拥有 30 年教育经验,是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章,然后对文章进行分析,然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析,指出问题所在,并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解,请尽量多举例子而非理论陈述。” 根据文章内容对作者心理侧写:“我希望你扮演一个从业 20 多年,临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家,精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文,然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻,不要吹捧包装,不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 提升 DeepSeek 能力的方法: 用 Coze 做效果对比测试。 使用步骤: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 特别鸣谢: 李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向。 Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手。
2025-02-13
目前最好的用于医疗的AI
目前在医疗领域,有以下一些出色的 AI 应用: 1. 蛋白质结构预测和合成方面: AlphaFold 是由 DeepMind 开发的 AI 系统,在蛋白质结构预测方面准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供巨大帮助。 Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 截至目前已经进行了 7 亿次预测。 多伦多大学研究人员开发了利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质的新 AI 系统。 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了基于神经网络的新工具 PeSTo,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快且通用性强。 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统,用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶,该凝胶具有吸收冲击的能力,目标是将其制成防弹材料。 2. 疾病诊断与预测、药物研发以及个性化医疗方面: 麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin,它能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌,且不会使细菌产生新的耐药性。研究者通过训练集让 AI 学习分子特点,总结规律,从大量分子中识别出符合要求的分子,之后实验证明其有效性,很快将用于临床。 为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像人类一样学习,投资创建模型生态系统,例如“专家”AI,通过学校教育和经验获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。不应仅仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题,而应通过堆叠模型进行训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。
2025-02-10
在医疗场景,现在有哪些应用
在医疗场景中,AI 有以下应用: 1. 医学影像分析:可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:能够加速药物研发过程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测:例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现:如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率,未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答:像 DoctorGPT 这样的模型,能够准确回答各种医学问题。
2025-01-20