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发布日期:2019-12-05 作者: 点击:

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  1..视觉系统可以使机器学习比通过机器学习更好。

  LDV中的几个演示提醒我们机器不仅通过神经网络和机器学习来学习。 他们还有其他方法来学习识别和分析他们周围的世界。 谷歌研究科学家塔利·德克尔(Tali Dekel)展示了一种利用计算机视觉来识别的技术,该技术可以通过放大直线上的偏差或屋顶上的紫色水果,然后进行判断。 例如,确定旧房子的结构是否有问题,或者一个西红柿是否比另一个更好,更饱满。 看起来很简单,但这是计算机视觉优于人类的地方。

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  2..机器视觉可以帮助医学诊断

  病理学家平均每天要处理500张载玻片,如果存在癌症,每张载玻片都需要分析成千上万的单个细胞 ,那么医生很容易会错过它。  PathAI的联合创始人兼首席执行官安德鲁·贝克说:“对于人类来说,我们无法像计算机那样高效地工作,因为我们无法仔细观察每个细胞。”  “但是我们认为计算机可以做出完美的诊断。” 根据美国医学协会的一项研究,通常只有不到一半的病理学家同意正确的诊断。 贝克列举了另一个侧重于乳腺癌淋巴结活检的例子,阐明了计算机与人类病理学家研究重点之间的区别。 前者强调了许多可能成为癌细胞容器的领域。  我们为病理学家提供原始图像,然后他们仍然可以查看他们熟悉的数据以及学习系统处理过的图像。基本上,这可以确定癌症的区域,


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