31.
(A) attention
(B) intonation
(C) separation
(D) medication
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統計: A(383), B(28), C(17), D(23), E(0) #1825247
統計: A(383), B(28), C(17), D(23), E(0) #1825247
詳解 (共 4 筆)
#5454499
悲觀主義者說,當機器接管時,放射科醫生將首先碰壁。分析醫學圖像非常適合“深度學習”,這是一種人工智能 (AI) 技術,該技術首先吸引了 31 人,因為它能夠教會計算機識別圖片中的物體。多家公司希望 32 AI 32 診所能讓診斷更快、更便宜。這些機器甚至可以看到人類無法看到的細微差別,只需查看掃描即可評估患者患癌的 33 種風險。一些人工智能研究人員認為,人類可以完全省去。 “很明顯,我們應該停止培訓放射科醫生,”人工智能傑出人物 Geoffrey Hinton 在 2016 年說。 11 月,另一位超級明星研究員 Andrew Ng 在討論人工智能通過胸部 X 光檢查 34 肺炎的能力時,想知道“放射科醫生是否應該擔心他們的工作”。 35 機器學習似乎有多麼廣泛的適用性,這樣的聲明勢必會驚動白領,從工程師到律師。人工智能在職業中的應用表明了一個在可預見的未來有待講述的新故事。
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