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    浅谈逻辑人工智能

    摘 要 : 人工智能的产生与发展和逻辑的发展密不可分。逻辑人工智能的研究提供了根本观点与方法,而逻辑方法则是人工智能研究中的主要形式化工具。...本文从逻辑人工智能的研究提供理论基础出发,讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用,以及人工智能在逻辑发展方向上的影响与作用。   ...人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。  ...3 逻辑人工智能学科的研究方面的应用   逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。...笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑的另一幅面貌。

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    人工智能时代的糖信息

    编译 | 王建民 人工智能(AI)方法已经并正在越来越多地被整合到生物信息及其糖科学分支(即糖信息)中实施的预测软件中。人工智能技术在过去几十年中不断发展,它们在糖科学中的应用还不广泛。...糖信息,有时也称为糖生物信息,可以直接定义为生物信息在糖科学中的应用。随着系统生物的兴起和组技术的扩展,生物信息已成为生命科学研究不可或缺的一部分。...大量一致的数据是开发预测生物结果的模型和方法的理想输入。预测分子形状/结构、位置、表达以及相互作用的无数解决方案填充了生物信息学工具箱。其中很大一部分依赖于人工智能(AI),主要是学习方法。...从测量到生物背景和聚糖特性以及功能,糖信息正在推进糖科学的各个方面,并有可能在未来继续这样做。 糖信息人工智能的预期演变 数据的演变 糖组落后于其他组的一个简单解释是缺乏聚糖的高通量测序。...改进的预测 与许多科学领域一样,人工智能方法越来越多地用于改进分类和预测。应用于糖科学各个方面的机器学习仍然主要依赖于人类设计的计算特征作为模型输入。目前在这些任务上仍然优于深度学习方法的原因。

    50420

    放射中基于影像组人工智能预测癌症预后

    我们的目标是让对人工智能方法感兴趣的临床医生掌握当前用于预后预测的新工具、了解这些方法是如何发展的,特别是不同图像类型可用于人工智能的哪种表示法(影像组或深度学习(DL))。...首先,我们定义了人工智能成像生物标记物及其用途,并将其与肿瘤中现有的生物标记物进行对比。然后,我们将重点放在人工智能成像生物标记物的总体框架上,讨论常用方法的技术基础。...放射中有两类主要的基于人工智能的生物标记物:基于人工获得的影像特征和基于深度学习方法获得的深度影像组特征(表1)。...;通常需要一个或多个图形处理单元 图1,影像组人工智能生物标志物流程图。...2.基于人工智能的生物标志物的框架 目前有两种主要的人工智能方法用于开发影像中的人工智能生物标记物:影像组和深度学习(表1)。这些方法可以单独使用也可以结合使用。

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    金融如何应对人工智能和大数据?

    李开复说未来十年金融行业的从业人员很有可能会被人工智能所取代,而人文、文化、艺术方面的领域人工智能尚难以涉及。那么还有金融专业的必要吗?...大数据这是一个比较大的话题,同时涉及到了大数据和人工智能两个部分。...同时金融的进一步发展也需要专业人才继续探索。因此金融完全是需要继续的,但有所侧重的补充计算机知识可以为个人和社会带来更大的价值。...人工智能在金融中的应用: 大量的机器学习模型已经被用于金融实践当中,比如利用机器学习进行风险预测或者假账/错账检测。更多的例子可以轻松的通过搜索引擎获得,如“人工智能+财务”。...金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备 人工智能的火爆,或者说06年Hinton论文后带起的深度学习的老树开花,并没有来得及为行业储存大量的专业人才。

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    我只会 Java 一门语言可以吗

    程序设计语言之间没有那么泾渭分明界限,多几门,才能打破语言局限,让设计更好落地。可根据项目特点选择合适语言,也可以将其它语言一些优秀的地方借鉴过来。...语言到底在学什么呢? 程序设计语言本身也是一个软件,它也包含模型、接口和实现。 学习程序设计语言主要是为了学习程序设计语言提供的编程模型,比如:不同的程序组织方式,不同的控制结构等等。...更可怕的是,即便你熟练掌握了一种计算机的汇编语言,换成另外一种计算机,你也必须从头。 高级程序设计语言登场。 第一门高级程序设计语言Fortran,为程序设计语言的发展奠定基础。

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    药物开发中的人工智能和多组数据

    然而,值得注意的是,仅靠多组数据无法提供必要的可行洞见。这就是人工智能(AI)发挥关键作用的地方。...然而,多组就像城市规划一样是一个复杂的领域。它涉及大量信息,需要专门的工具和技术进行有效处理。 在分析丰富数据方面,人工智能发挥着至关重要的作用。...市场趋势 数据创新飞跃与制药领域研发效率不高的矛盾 近年来,突破性创新彻底改变了科学研究,将多组数据和人工智能领域融合在一起。...一个有希望的解决方案可能在于利用人工智能和多组的变革性力量,可能开启治疗发现和开发的效率和生产力新时代。...图3:药物开发公司对人工智能的累计资本投资 展望未来,将人工智能纳入药物发现中的潜在收入似乎是无限的。这个市场被估计为大型制药公司带来了500亿美元的机会。

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    Radiology:人工智能在神经肿瘤中的新兴应用

    随着计算机算法呈指数式增长,人工智能(AI)方法有望提高医学诊断和治疗方法的精确度。影像组方法在神经肿瘤领域中的应用一直并可能继续处于这场革命的前沿。...尽管仍存在重大挑战,但随着人工智能技术的进一步发展和临床应用的验证,在影像实践中将发生巨大变化。...人工智能在神经肿瘤成像中的前景与挑战 人工智能方法具有模式识别和以人类无法识别的方式挖掘信息的能力,因此对放射和精确医学的未来显示出巨大的希望。...一个理想的基于人工智能的神经肿瘤辅助诊断系统将结合所有相关的多模态成像数据、临床信息和分子标记物,对新肿瘤的生物特征和临床相关亚型进行精确预测。...在人工智能方法完全融入日常实践之前,放射科医生的工作是将图像、人工智能工具和健康记录中的信息整合起来,以提高放射和医疗保健的精确度。

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