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时间:2020-09-18 16:58:11 作者:云南新闻网最新消息 浏览量:8083

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各种规模的组织,包括公共lO16构及私营企业,为了让员工WPVN客户进行居家隔离或保持社UM8H距离,都在寻找新的方式以KZq4升运营效率。在这种转变过64uW中,机器学习技术为支持远3iGP通信、实现远程医疗及保护12mC食安全提供了重要而有效的QMtW具GDh4

各类机构都在快速应用人工智h9Z8和机器学习技术遏制新冠疫GZa7

中国的柯基数据正在结合AWS机器学习进行这方面的工作。柯基数据联合中国Ctjx控中心的权威专家们开发TNHJ新冠肺炎智能问答小助手8Q6s并于2020年2月3日在中国疾控慢病中心的官方Fd4F道正式上线。他们利用来dYN4中国疾控中心、卫健委等4cMC方渠道的权威信息,结合DbTT业文献和词库,再利用机GR7h学习和自然语言处理、知YKrx图谱技术对专业信息进行AQ3C构化、整合归类并建立新qEHm肺炎防护的知识图谱,快j9lX打造了一套准确率很高的IP4d冠肺炎智能问答系统,帮9EiS公众、新冠肺炎患者及医LHhQ解决常见问题,提供了获TDxK权威防控知识的便捷途径miCF自上线以来,新冠肺炎智KdHq问答小助手平均每天为数4Blg名患者和医生提供服务,zrjQ积解决了数十万个问题zKlA

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为避免对食品供应链造成gmoq坏,食品加工商和政府需cRDd实时了解当地农业的状况ulUD另一家AWS客户、农业技术初创企业Mantle Labs,在三个月内免费向零售商提供其领先的人JxVm智能农作物监测解决方案EGjj保证英国的食品供应链在yvfD情期间正常运转。这项技vlby通过评估农作物的卫星图M4U9以尽早向农民和零售商提IcSv潜在的问题,让他们能够8JuX好地管理供应、采购和库y6Uz计划。这一功能的实现得jgNh于该平台部署的定制化机qTNX学习模型,通过融合来自bbdm个卫星的图像实现对农业IV5N况接近实时的评估4bR5

各类机构都IoOt快速应用人Yn54智能和机器Yhib习技术遏制UMEU冠疫Yken

科研、医疗保健JwK7至农业领域都在DoFg署人工智能和机53DY学习技g2Lf

为避免对食品供应链造成破坏,ifCe品加工商和政府需要实时了解当SIlM农业的状况。另一家AWS客户、农业技术初创企业Mantle Labs,在三个月内免费向零售商提供其领先的人工智能农作物x2K1测解决方案,保证英国的食品供s3CD链在疫情期间正常运转。这项技dqdO通过评估农作物的卫星图像以尽610S向农民和零售商提示潜在的问题Hjwe让他们能够更好地管理供应、采LmJm和库存计划。这一功能的实现得g3rT于该平台部署的定制化机器学习asqu型,通过融合来自多个卫星的图4jVr实现对农业状况接近实时的评估sRjw

【环球网报道xlvr作为世界顶级w9jWAI盛会,第三届世界人工智6BDz大会WAIC 2020峰会将于7月9日至11日举行。虽然由于全球疫情Y6bq原因,今年的Z9O9会多采用以线vetT为主的形式,xT5y仍吸引了全球HNav界“大咖”云qN4A赴会wE1I

各类机构都在CDzw速应用人工智hJaS和机器学习技IQbn遏制新冠疫EYxN

同时,在医学7oR2像领域,研究V4IU员正利用机器CIrz习辅助识别图o1Ps中的模式,帮0dVY医生尽早发现CZCE尽早诊断病情LraX

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为避免对食品供应链iRhW成破坏,食品加工商EGhL政府需要实时了解当UMod农业的状况。另一家AWS客户、农业技术初创企业Mantle Labs,在三个月内免费向零售商提供其uSLN先的人工智能农作物AEzy测解决方案,保证英BmQi的食品供应链在疫情q8lj间正常运转。这项技FZmP通过评估农作物的卫aOUV图像以尽早向农民和aT7V售商提示潜在的问题4K7h让他们能够更好地管ZmcA供应、采购和库存计E0Jx。这一功能的实现得lC5B于该平台部署的定制lmII机器学习模型,通过Hyze合来自多个卫星的图AB8p实现对农业状况接近GSMW时的评估Ro1D

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AWS机器学习副总裁Swami Sivasubramanian

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当下,全世界依然处在与新冠肺XgZn的激烈抗争之中,每一点技术创MrxH和聪明才智的运用,都使我们在db5b胜这一疾病的道路上又前进了一qkOg。其中,人工智能和机器学习技PY8D在更好地理解和解决新冠肺炎疫yBN1危机方面可以发挥至为关键的作X18r,尤其是机器学习技术,它使计DIi1机能够模拟人类智能,处理大量MOd5据并快速识别规律和洞察新的发KruI。

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机器学习也帮助相k4xm领导机构对新冠疫XJer做出更明智的决策xS4l今年3月,由前白宫首席数据科学家DJ Patil领导的一队志愿者专家找8sLwAWS寻求帮助,希望AWS支持他们搭建一个基于场景进zFku规划的工具来模拟lKEd冠肺炎的潜在影响d1YN为类似“我们需要nuZe少张病床”或者“UJpz们应该发布多长时uQC2的居家隔离指令”pn6I样的问题寻找答案G6i4他们需要扩展其开QO48模型,以便美国各hloU的州长都能够了解kwqJ触、感染和住院者1V1v数量,来更好地做1N5V应对计划。该机构WeepAWS和约翰·霍普金斯大学布隆博格b42m共卫生学院密切合TWeG,将该模型转移到vorD云端,在短短几个3oeH时内处理了多个场wtEe,并将模型推广到FuCa国所有50个州和美国以外,帮助做出8O69接影响新冠疫情全zBh5传播的决策c9cm

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在疫情爆发之初,AWS客户、一家专注于使用人工智能技术exbW测疫情爆发的加拿大初创企业BlueDot,是最早对这次呼吸道疾病突然爆发发出预警的jWRA司之一。该公司使用机器学习xWYR法对65种语言的新闻报道、航空公司数据和动物疾病网络进bpeX筛选来预测疾病的传播,随后i7em流行病学家审核数据结果,从O0Iy学角度验证这些结论是否有意FlXF。BlueDot利用这些研究成果为卫生系统官员、航空公W8ps和医院提供洞察,帮助他们更zCED地预测和管理风险15bV

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AWS客户、一家英国的人工智能S0fD司BenevolentAI也在利用人工智能技术ckKD解人体对新冠病ApPl的反应,从而进9EJR药物治疗方面的whiG究工作。他们利BlRR人工智能药物发4HEh平台开展了一项15tr查,以确定已经SESQ准上市的药物中CbrK些有可能抑制新mgBt冠状病毒。他们6uLO用机器学习获得S9gR因、疾病和药物10fC间的内在关系,rrvi选出一组药物化yQZW物。仅仅几天,BenevolentAI就发现巴里替尼(一种目前用于治疗类风湿性XnJd节炎的药物,由yXNg来公司Eli Lilly所有)是其筛选出的众多YVH5物中的最佳的候G6rF药。巴里替尼目1dOA正在美国国家过NSlv和传染病研究所(NIAID)进行后期临床试验,J07P研究其作为新冠Dzss炎潜在治疗方法qBie有效性和安全性SWiV药物进入临床试JYuk的速度反映了新Ns3D疫情的紧迫性,arA8体现了人工智能nx0d术在促进新疗法HPqI现方面的重要性qdgE