简介:摘要:随着我国社会的发展,科技不断进步,人工智能逐渐转变成信息技术研发中的重点。在人工智能发展中,大数据技术和人工智能相结合,可以推动人工智能可持续发展,提高人工智能智慧化水平。据此,通过对相关概念的分析,探讨了大数据技术在人工智能中的有效运用。伴随互联网与物联网技术持续发展,大数据技术诞生了,网络资源储存量较大,给数据储存带来了重要支撑,物联网的互联功能,可以采集很多的用户信息。人工智能发展依赖于各种学科,同时运用在现阶段对社会中人类活动展开规律性整理归纳分析。于人工智能方面,需要大数据技术作为支撑,就是经过大数据技术对数据进行知识转化,可以促使人工智能科技含量得到有效提升,促进人工智能持续发展与完善。所以,探索大数据技术运用于人工智能有一定的现实意义[1]。
简介:摘要:人工智能作为近年发展起来的一种新型技术种类,由于其本身具有较强的优势,在社会各个行业的发展过程中得到了推广应用,取得的效果也有目共睹。随着社会的发展,不同行业对人工智能的需求也呈现出多元化的需求。因此,通过不断利用现代化的信息技术,人工智能技术所能带来的优势和效果不断提升,为社会各个领域的发展都提供了有力的支持。对于机械设计制造及其自动化领域而言,作为制造业的典型代表,其对于效率、精准程度等方面有着较高的要求。而人工智能在这两个方面本身具有较高优势,因此,将人工智能在机械设计制造领域加以应用可以有效提升其效率,降低对人力资源的需求。同时,传统的机械设计制造本身对人工的需求量较大。同时,在实际开展工作过程中不可避免地会存在一些负荷性和危险性较高的工作内容。而通过采用人工智能技术,可以用智能化的机械设备来替代人力,降低人工承担的工作压力,解决工作过程中存在的各种危险,对我国工业现代化发展具有重要意义。在机械设计制造及其自动化领域,人工智能技术的应用范畴不断提升,对该领域的发展带来了新的发展活力和有力的技术支撑,因此,已经成为未来发展的一个重要趋势。
简介:摘要目的探讨高频超声和剪切波弹性成像在基底细胞癌(BCC)术前评估中的价值。方法回顾性分析2017年1月至2020年12月于广东省中山市中医院皮肤科就诊并经手术病理确诊的95例皮肤BCC病例的临床资料。所有病例术前均行常规超声和剪切波弹性成像检查,记录病变的常规超声测量指标(最大直径、最大浸润深度、最大血流速度及阻力指数)以及剪切波弹性成像测量指标(杨氏模量平均值Eave、杨氏模量标准差Esd及杨氏模量平均值比值Eratio)。以病理亚型为参考依据,进一步将病例分成高风险和低风险BCC组,通过配对t检验比较两组常规超声测量以及剪切波弹性成像测量结果。结果高风险BCC组15例,低风险组80例,两组间皮损最大浸润深度[(8.5 ± 4.6)mm比(4.5 ± 1.6)mm,t = 6.150,P < 0.001]、杨氏模量平均值Eave[(32.7 ± 11.2)比(20.6 ± 5.1)kPa,t = 4.065,P = 0.001]以及杨氏模量标准差Esd[(7.0 ± 4.1)比(4.2 ± 2.1)kPa,t = 2.632,P = 0.018]差异有统计学意义,其他测量指标差异无统计学意义(均P > 0.05)。以最大浸润深度、Eave以及Esd诊断高风险BCC的受试者工作特征曲线下面积分别为0.775、0.909及0.822,其中以Eave的诊断效能最佳。以25.7 kPa作为截断值,使用Eave诊断高风险BCC的敏感度、特异度分别为86.7%、85.0%。结论应用高频超声和剪切波弹性成像有助于鉴别高风险与低风险BCC。