世間好物不堅牢,彩雲易散琉璃脆。
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清华大学电子系吴及等在智慧医疗领域取得重要进展

  据赛迪顾问, 2016 年, 中国功率半导体市场规模达到了 1496 亿元, 占据了全球 40%以上的市场。 然而供应链仍然被国外厂商所垄断, 国内企业相对而言规模较小、技术落后、品类不全,产业仍然处于起步和加速追赶的阶段。 国内功率半导体企业排名第一的吉林华微, 2016 年营收为 13.95 亿元,净利润仅为 4060 万元。而全球行业老大英飞凌 2016 集团营收高达 64.73 亿欧元, 中国龙头企业和行业龙头的差距在 30 倍以上。

  吉利汽车(00175)因购股权获行使 折让72.12%发行2万股

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  8.审议《关于公司所持国泰君安601211)证券股份有限公司1,166 万股股份出售不构成重大资产重组事项的议案》

  DADCARE(爸爸宝护)作为中国不被关注的硬件创业公司,记者多方了解到,DADCARE(爸爸宝护)品牌由中国籍孟向荣和澳大利亚籍terry联合创立。记者电话采访联合创始人terry,只是回复“暂无任何融资需求”。

  随着国内智慧医疗建设的发展和普及,初步估算2017年医疗机器人市场规模将达到1.13亿美元,在全球市场份额占到5%左右。

  2011年的秋天,位于旧金山的新兴公司Fitbit公布了同名产品Fitbit记录器。这支小小的塑料块里含有三维动态感应器,跟任天堂Wii手柄内部含有的那种差不多。把这玩意儿别到身上,一整天的动作都可以记录下来。 售价高达99美元的Fitbit是一个昂贵的步程计,但它的确物有所值。通过记录你在三维空间中的运动,这款高科技产品不仅仅能够记录步伐,还可以算出你在坐、走或跑时的体力消耗情况,并分辨某人何时做了什么,也就是知道你究竟是一直在运动,还是呆坐终日后才进行长距离步行。

  “南昌航空产业基础较好,各级政府都在大力扶持该产业发展,同时坐拥南昌航空大学、江西航空职业技术学院等专业院校,可为产业发展提供人才培养,南昌航空工业城的医院、学校、公共交通等项目规划也在逐步推进,这些条件助推了产业的集聚。”高新区招商局相关工作人员介绍,近几年园区航空产业迅速发展,南昌航空工业城已聚集中航工业洪都航空工业集团有限公司、江西洪都商用飞机股份有限公司、华夏九州通用航空有限公司通航总部及运营基地项目、北京泽世科技发展有限公司超强声相控阵机场驱鸟系统项目、江西北航通航研究院10kN推力通航涡扇发动机项目等企业或科研单位10余个。未来,高新区将建设成国内一流的飞机整机制造基地和特色鲜明的集航空制造、飞机维修、新机试飞、飞行员培训、飞行俱乐部等业务于一体的通航服务产业基地。

  凡是开发产品类的,都需要进行完成的市场调研,智能硬件也是一样,通过面向群体来收集有用的价值,从而对产品开发的导向及功能要求有明确的方向。

  3、扶持中小企业政策:评审时小型和微型企业产品享受10%的价格折扣。监狱企业、残疾人福利性企业视同小型、微型企业。

  汽车工程学院17汽制高诚浩作为学生代表为母校送上生日祝福,并表达了对学校的感激之情和秉持匠心筑梦、练就技能报国的奋发之心。

  中国移动政企分公司市场经营部高级商务经理唐圣介绍,近期,中国移动政企分公司在全国还将组织20场同类推介活动,充分整合优势资源,加快推进智能硬件业务拓展,进一步提高自主创新核心能力,驱动“万物互联”向“万物智联”演进,以更好地满足客户日益增长的通信信息需求。

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  10月19日,清华大学电子系吴及副教授课题组在《自然·通讯》() 上发表了“掌握临床医疗知识达到执业医师水平的深度学习模型” (Master clinical medical knowledge at certificated-doctor level with deep learning model) 的研究成果,所构建的人工智能系统在全球首次通过国家职业医生资格考试,成绩超过了96.3%的人类考生,并被有效应用于基层以辅助医生进行疾病诊断。该成果展示了深度学习和推理技术在智慧医疗上的巨大潜力,为利用智能辅助诊断解决医疗资源不平衡的问题提供了可行途径。

  智能辅助诊疗技术通过深度模型在临床中提供诊断或辅助的病情分析,可以帮助医生提高诊疗效率,充分地利用多方面的信息以降低误诊风险。医生的培养需要经过长期的学习和临床实践,智能辅助诊断技术的应用将有助于高质量医疗服务的普及。

  近年来在学界和工业界中,有若干应用于医学的人工智能系统诞生,一般仅限于解决一种指定的医学问题,例如鉴别皮肤癌,诊断肺炎,生成特定癌症的治疗方案等。Deepmind提出的眼部疾病诊断、斯坦福大学提出的肺炎诊断系统均达到了人类医师的水平。但对人工智能系统来说,能够掌握广泛的医学知识,并像全科医生一样应用医学知识进行临床诊断仍是一个巨大的挑战。

  智能辅助诊断系统要想达到全科医生一样的水准,需要解决两个难题:医疗知识的表示学习和基于诊疗思路的复杂推理。

  为此吴及课题组提出了一个基于深度学习技术的智能辅助诊断系统Med3R。为解决医疗知识的表示难题,课题组在吸取近年来嵌入式知识表示新技术的基础上,构建了一个两阶段学习模式:自由阅读(Free Reading) 和引导性阅读(Guided Reading) 。该模式参考了人的学习方式,即先泛读获取大量知识,再有针对性的加强特定知识的学习。其中自由阅读是一种无监督学习模式,试图将广泛的医疗知识嵌入的各类词向量表示中;引导性阅读是一种有监督学习的模式,通过监督反馈获取更加精细的知识表示。

  在解决面向诊断的复杂推理难题上,吴及课题组通过模拟人在决策过程中先易后难、先局部匹配后全局深度思考的模式,构建了一个多层的语义推理模块(Multi-layer Reasoning). 该模块将关键点语义推理,句子级的局部语义推理,篇章级的全局语义推理相结合,获得了高效稳健的推理能力。

  吴及课题组经过长期攻关,实现了智能辅助诊断系统Med3R。以该模型为内核引擎构建的“智医助理”医考机器人,在国家卫计委和国家医学考试中心的指导和监督下,接受了2017年的国家医师资格考试临床综合笔试的同步测试。国家医学考试中心公布的结果表明“智医助理”机器人在满分600分的情况下获得了456分的高分,该成绩超过了全国96.3%的考生,并在各类医学科目和题型以及认知层次上均超过了考生的平均水平。

  “智医助理”系统 (a)获得456分的高分, (b) 超过了全国96.3%的考生,并在 (c) 基础、临床、预防等科目(人文除外),(d)不同的认知层次,(e)不同的题型(非案例题,案例题) 上均超过了人类考生的平均水平

  同时吴及课题组还将该模型应用于基于电子病历数据的智能辅助诊断中,通过对比试验验证了Med3R深度模型在常见疾病上可以得到比临床医生更加稳健的诊断结果。这表明该研究成果在解决优质医疗资源匮乏和不平衡的问题上具有巨大应用前景。

  电子系吴及副教授为该论文的第一作者和通讯作者。电子系2018级博士生刘喜恩,2015级硕士生张潇,2012级博士生贺志阳,科大讯飞研究院副院长吕萍为论文共同作者。