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  • pdf文档 2025中国高阶智能辅助驾驶最新技术洞察

    10 积分 | 37 页 | 13.11 MB | 6 月前
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  • pdf文档 AI医疗系列二:AI大模型辅助先导药物的发现

    延续这一路线,介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1:药物研发生产流程,图片引自[1] 传统方法在先导化合物发现中的局限性 在AI大模型时代到来之前,先导化合物的发现以实验方法及计算机辅助药物 设计(CADD)的方法为主。这些方法都有着一些自身难以解决的问题。 实验方法: 当前,药物化学实验方法在很大程度上依赖于"试错法"。这些技 术涉及检查大量潜在的药物化合物,以识别具有所需特性的化合物。显然,这些 方法速度缓慢且成本高昂,若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选,完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外,实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中,先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式,对数 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过,若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选,则需要长达3000年的时间。简而言之,利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选,所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法,包括监督学习,无监督学习,自监督学习,强化学习以及基 于规则的算法,可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说,就是从大量的已知药物化合
    10 积分 | 7 页 | 860.95 KB | 1 月前
    3
  • pdf文档 电子书 -教师的AI助手:AIGC辅助教育与教学

    前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用:全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介,到AI在教育中的各种具体应用,如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作,以及科研辅助,涵盖了丰富的AI教育工具。此外,本部分还介绍 了AI在音视频处理、智能体等领域的创新应用,帮助读者理解和掌握AI技术的实 际操作方法。 如何阅读本书 本书以实用和易懂为出发点,读者可根据兴趣灵活阅读。希望了解教育趋势的读 究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,结合了 数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维,更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学,其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力,实现人机交互,提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升,AI逐渐从理论走 ,这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。IBM的Watson医疗助手是一个著名的专家系统案 例,该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据,能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中,Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病,并 提供了个性化的治疗建议。 (2)机器学习 20世纪80至90年代,随着统计学习和神经网络等技术的兴起,机器学习逐渐成为AI 的主
    10 积分 | 232 页 | 11.13 MB | 1 月前
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  • pdf文档 AI医疗系列三:AI大模型如何辅助临床试验患者匹配

    10 积分 | 8 页 | 900.80 KB | 1 月前
    3
  • pdf文档 智慧园区规划:新基建背景下,智慧园区如何实现招商运营辅助决策?

    新基建背景下,智慧园区如何实现招商运营辅助决策? 导读 在疫后复工复产、提振经济的背景下,新型基建与产业升级将成为未来一 段时间的重点投资建设方向,而智慧园区作为产业升级转型的重要载体,也将 迎来新的发展机遇。作为各地产业发展的重要推进器,智慧园区需要重点考虑 如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实现产业优化转型升级。本文以 发展为导向,介绍智慧园区体系应如何实现招商运营辅助决策,促进地方产业 优化与发展。 进器,智慧园区需要重点考虑如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实 现产业优化转型升级。本文以发展为导向,介绍智慧园区体系应如何实现招商 运营辅助决策,促进地方产业优化与发展。 01 智慧园区招商运营辅助决策系统整体解决方案 招商运营辅助决策系统可以从用户识别、需求挖掘、功能细化和框架设计 四个方面入手,提供智慧园区整体解决方案。智慧园区的招商运营管理,涉及 市级统筹、管委会协同、 测等多个 功能板块进行测算 ,辅助城市及产业园区招商运营全流程决策与方案生成。 市政府层级, 智慧园区招商辅助决策系统从全市发展角度全局把控,辅助确定 园区产业功能定位、选址与规模、招商引资战略,进行发展资金测算,辅助确定激 励措施。同时提供全市产业园区情况总览、运营管理状况总览与应急指挥功能。 开发区管委会层级 ,针对开发区整体情况提供产业集群分析,辅助招商方案与 优化补贴政策确定,
    10 积分 | 8 页 | 375.16 KB | 1 月前
    3
  • pdf文档 2025年电力辅助服务两个细则的背景、现状与展望报告

    10 积分 | 41 页 | 11.46 MB | 7 月前
    3
  • pdf文档 05国网浙电PPT:虚拟电厂参与第三方辅助服务市场设计与实践

    20 积分 | 31 页 | 3.10 MB | 22 天前
    3
  • pdf文档 2023电力市场化改革洞察: 面向市场参与者的20大趋势

    31 第五章 辅助服务市场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 13 新版“两个细则”呼应新型电力系统建设,新增适应新能源发展的辅助服务品种 ...... 32 14 调峰辅助服务融入现货市 调峰辅助服务融入现货市场,调频、备用辅助服务市场化发展,其他辅助服务品种补偿 机制优化调整. ............................................................................................... 33 15 辅助服务供给主体扩维,服务成本开始向下游传导 ................................... ........... 35 16 辅助服务市场利好新型储能,但难以成为其主要收入来源.. .................................. 36 第六章 容量市场与容量补偿机制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 17
    0 积分 | 46 页 | 5.30 MB | 7 月前
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  • pdf文档 “AI+医药健康”系列报告(一)- 院内场景丰富,全流程 AI 赋能

    景多样,本篇从诊前/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。 ❑ 诊前/诊断:1)AI+检验:检验诊断是临床信息的主要来源,AI+检验具有高 临床应用价值,可用于辅助报告解读、检验项目推荐和疾病预测及治疗等领 域,相关公司:润达医疗、金域医学、迪安诊断等;2)AI+病理:传统病理 诊断效率低,工作量大,以人工病理筛查为主的传统模式导致病理诊断供需 严重失衡,病理科医生存在长期缺口,AI 人:包括手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人,其中手术机 器人和康复机器人应用最广,相关公司:天智航、伟思医疗等。 ❑ 医院 AI 基建:受政策以及医院降本增效诉求驱动,医疗信息化建设逐步向 智能化、一体化发展。1)AI+智慧药房:AI 技术提高院内发药效率和准确 率,帮助实现降本增效,相关公司:健麾信息、艾隆科技等;2)AI+电子病 历:智慧病案利用 AI 技术,实现诊疗过程全流程质控和核查,辅助临床决 PcM6MoMmMpNnOeRpPvNkPnMqMaQrQqQuOoOxOxNoOtN 敬请阅读末页的重要说明 3 行业深度报告 图 14:金域与华为合作开发 AI 辅助宫颈癌筛查模型 ....................................... 13 图 15:公司开发的 AI 病理显微镜 ..........................
    10 积分 | 31 页 | 3.14 MB | 7 月前
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  • pdf文档 2025“车路云一体化”全球进展、应用场景、市场规模及前景展望报告

    路云”开启未来 5 二、 为何重提“车路云”——辅助驾驶事故风险引发关注;无人物流车方兴未 艾 ................................................................................................................... 10 (一) 辅助驾驶事故风险引发关注,“车路协同”价值再次凸显 . ...... 5 图 2、 车路云一体化系统中的数据流转 ......................................................... 5 图 3、 计算机辅助驾驶等级划分 .................................................................... 6 图 4、 正常预期、超预期与低于预期下“车路云一体化”产业产值增量预测(人 ..................................................................................... 9 图 5、 美国计算机辅助驾驶事故统计 ........................................................... 10 图 6、 新石器 X3 无人车 ............
    10 积分 | 29 页 | 14.87 MB | 1 月前
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