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年代。当时，计算机科学刚刚起步，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的 思 维和行为。在这个背景下，一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。这次 会 议汇聚了众多杰出的科学家和工程师，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义 人工智能作为一个独立学科的正式诞生，因此，达特茅斯会议被称为“人工智能的开端” ,1956 年也被称为“人工智 能元年”。 这次会议不仅为人工智能的研究和发展奠定了基础，还为人类带来了巨大的变革和进步 一、人工智能发展简史了解 1 .2 人工智能的诞生 1956 年被称为“人工智能元年”的争议。 ◆1956 年——学术界的共识： 达特茅斯会议约翰 · 麦卡锡、马文 · 明斯基等学者首次提出 ◆ 大众认知视角—— 2022 年后生成式 Al 的爆发让 "Al 元年 " 概念再次被热议。 一、人工智能发展简史了解 · 第一阶段：标志事件是 1950 年提出图灵测试， 1956 年达特茅斯会议召 开 · 第二到四阶段：低谷的原因是符号主义 Al 无法处理复杂现实问题 · 第五阶段：复兴时期，标志事件是 1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋冠军 · 第六阶段：数据驱动的崛起，驱动力是互联网积累海量数据，

2025 人工智能赋能智慧实验室的建设方案 人工智能发展历程 1956 年 达特茅斯会议 约翰 · 麦卡锡提出人工智 能标志 AI 的诞生 1957 年 罗森布切特发明感知机 Perceptron ，将人工智 能推向第一个高峰 1970 年 计算能力无法支持 大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 2025 人工智能算法发展阶段 典 型 应 用 核 心 技 术 应 用 表 现 统计机器学习 1980 年代至 21 世纪初期 硬件奠基，算法发展，数据积累 算法框架：逻辑回归、朴素贝叶 斯 .... 特征工程 + 算法 推荐系统 输入法 可解释但依赖人工经验输入 深度学习 2010-2020 硬件发展，大规模数据，算法突破 推荐系统 人脸识别 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络

，采用了机器学习 等相关智能技术改进中医诊断流程。中医诊断一定程度上可以视为将人体所表现 信息即证候在所有已知证候库中进行匹配，所以可以把中医诊断作为机器学习问 题来对待，并采用如决策树、贝叶斯算法、支持向量机等分类算法来解决此类问 题。如中科院自动化所构造的对中医专家经进行自动知识获取工具，此外还建立 了基于人工神经元网络的中医儿科咳喘诊疗系统等。 然而获取用于构建模型的有标记的数据需要中医专家花费大量精力进行手工 大幅下降。柔性封装、硅光子等 先进技术的开发使用，更可将能处理多种不同测量信号的传感器应用于各类可穿 戴设备，甚至应用于人体内部。 人工智能算法也成为传感器的绝佳助力。采用卷积神经网络、贝叶斯网络及 BP 神经网络等可以对测量信号进行更加多元的数据分析，目前对脉象特征的识 别准确率已经达到 98%以上，并可采用收缩压和舒张压、心率和脉搏波传导速 度等定量变量来描述定性脉搏图像所包含的强度、深度和速度等信息，对波域特 25 北京斯脉福科技发展有限公司 中医四脉脉诊测量仪 京械注准 20182200067 天津市天中依脉科技开发有限公司 脉诊仪 津械注准 20192200197 芜湖圣美孚科技有限公司 中医脉象诊断系统 皖械注准 20192200196 上海道生医疗科技有限公司 脉象诊测信息采集系统 沪械注准 20202200061 天津帕斯泰克医疗器械有限公司 三探头中医脉诊仪

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预见维护 预防维护 预测维护 对医疗设备的使用年限、维护方式、故障原因、 诊疗结果进行分析 , 发现预防性维护通常不会增 加可靠性 , 实际上可能会引入故障。结论 : 通过 拉普拉斯趋势检验预测医疗设备的可靠性趋势 , 实施预测性维护 , 才能提高医疗设备的可靠性并 降低故障率 , 同时保障患者良好的诊疗结果。 指通过物联网数据采集器监测现场的设备以收集 诊断数据的实践。预测性维修的目标是预测出更

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