IT思维

对比增强脑肿瘤的预处理诊断在临床神经肿瘤学中仍然具有挑战性，因为它们在常规 MRI 上的外观非常相似。

谷歌的人工智能负责人 Laurence Moroney 做出了回应，试图证明人工智能可以做什么。尽管他最初并不担心人工智能会取代他或其他作家。

劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory，LBNL 或LBL）、美国空军研究实验室（Air Force Research Laboratory 缩写AFRL）等机构的研究人员合作，对人工智能在合成生物学中的应用现状、影响、挑战以及潜力与前景进行了较为系统的阐述。

在过去的 18 个月中，人工智能的采用率猛增。

数据集为 AI 模型提供燃料，例如汽油（或电力）为汽车提供燃料。

今天，生物医学研究人员可以通过使用机器学习进行基于图像的分析，有效地对显微镜图像中的数千个细胞进行分类。

供应商们的业务转型在一定程度上成了企业数字化转型的缩影。

原子层沉积 (Atomic layer deposition，ALD) 是一种高度可控的薄膜合成工艺，可制造出只有一个原子厚的薄膜。广泛应用于计算机芯片、太阳能电池、锂电池等领域。很多企业常用 ALD 来制造半导体器件。ALD 的灵活性和多样性给确定工艺参数带来了重大挑战，但仍需要专家的直觉和耗时的反复试验来确定最佳工艺参数。

机械化、自动化把制造业带入了机器生产的时代，由此，手工生产成为了传统行业，实现了机械化、自动化转型的制造企业形成了新兴制造业。而随着数字化、信息化技术的兴起，单纯应用机械化的制造车间又被贴上了「传统」的标签，利用新兴技术的数字工厂、智能工厂成了今天的新兴产业。

本文对自动驾驶之战未来的大赢家做出了八项预测。不过，或许，人人都赢，或许没有人能赢得胜利。

今天，有许多人工智能与我们互动的例子，使我们的生活的效率更高。

想象一下，设计新生物是否可以像设计集成电路那样简单易行。这就是GP-write联盟正在开发的计算机辅助设计（CAD）程序的最终愿景。

研究人员表示，人工智能技术检测到了数百起未处理污水直接排放入英国河流的事件。

化学反应是将反应物转化为一种或多种产物的过程。

如果在热带雨林的偏远地区，一棵树被非法砍伐，有人听到这种声音吗?如果这部分雨林正在使用Rainforest Connection公司的树梢监控技术，那么是的，确实有人听到了声音。他们也会采取行动。

一直以来，预测物体运动轨迹是AI领域的一大难关。

这篇文章所描述的安全浏览事件非常清楚地表明，谷歌实际上控制着谁可以访问你的网站，无论你在哪里以及如何运营它。

面向MVP的思维对于任何类型的系统都非常重要，AI也不例外，无论该技术看起来多么令人兴奋。

随着信息技术的发展，各行各业都在进行「数字化转型」。

全球AI落地过程中，可以看到一个从多数企业豪情万丈回落到更少企业重估曾经期待的过程。

但就是”不性感”的农业，几千年来支持着整个社会体系的繁荣。

Spyce还为它的厨房起了一个优雅的名字“无限厨房”。

作为人工智能的一个重要研究领域，其研究和发展可以追溯到第一个人工智能浪潮。

「弱人工智能」对应深度学习，围绕单一任务点，需要大量数据做支撑，有时候不那么可靠，可移植性差/移植过后需要大量重新训练。

在繁忙的液晶面板制造车间，一位工业质检员正目不转睛地盯着 AOI 设备（一个自动光学检测系统），辨识 AOI 记录下来的不良产品图片，凭借经验，他会对 NG 图片进行分类，并手工记录下产品缺陷类型的编码、位置和尺寸等信息。