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小脑结构连接支持弹性<font color="red">的</font>模式分离，这为<font color="red">人工</font><font color="red">神经网络</font><font color="red">的</font><font color="red">设计提供</font><font color="red">了</font><font color="red">新</font><font color="red">的</font><font color="red">思路</font>

小脑结构连接支持弹性的模式分离，这为人工神经网络的设计提供了新的思路

小脑被有助于检测和纠正预期命令和执行命令之间的误差，小脑必须快速执行运动控制计算，以实时纠正误差，并且需对模式之间的小差异敏感，以便进行精细误差纠正，同时对噪声具有抵抵抗力。

神经科学临床和基础 - 小脑结构连接支持弹性的模式分离，人工神经网络的设计提供了新的思路 - 2022-12-01

​J Exp Med：揭示节细胞<font color="red">神经</font>瘤<font color="red">的</font>驱动因素并为术前缩小肿瘤体积<font color="red">提供</font><font color="red">了</font><font color="red">新</font><font color="red">的</font><font color="red">思路</font>

​J Exp Med：揭示节细胞神经瘤的驱动因素并为术前缩小肿瘤体积提供了新的思路

外周交感神经系统肿瘤是最常见的儿童颅外实体肿瘤。节细胞神经瘤起源于神经嵴成神经细胞，其虽为分化完全的良性肿瘤，但因其肿瘤体积大，常侵入相邻组织器官，对临近软组织、血管、神经和骨产生压迫效应。

BioArt - 手术，神经瘤，驱动因素 - 2020-08-09

3.9亿支持13个变革性技术研发 4项与医学相关

3.9亿支持13个变革性技术研发 4项与医学相关

国拨3.9亿支持13个变革性技术关键科学问题研发，重点专项将围绕化学键精准重构、超构材料、器官精确介观测量等13个研究方向，其中有4项与医学相关。

动脉网 - 技术研发，重点专项，精准重构 - 2017-10-11

<font color="red">人工</font>智能在药物研发领域<font color="red">的</font>渗透

人工智能在药物研发领域的渗透

现代化医疗水平逐年提高，但癌症始终是人类亟待解决的重大医疗难题之一。靶向药物的出现为癌症患者带来了福音，也为众多药物开发产业打开了市场。但药物开发本身并非易事，肿瘤细胞受体及结合方式的多样性使靶向药物的开发难上加难。人工智能的出现为靶向药物的开发带来了新的可能，无论是新靶点的发现还是整合表型模式的筛选，人工智能依仗自身的特性和优势，在两个不同的方面都有不俗的表现。

机器之能 - 人工智能，药物研发 - 2019-12-02

Nature：<font color="red">人工</font>智能从0到1，无师自通完爆阿法狗！会代替医生么？

Nature：人工智能从0到1，无师自通完爆阿法狗！会代替医生么？

他的名字叫阿法狗。 今年，他的弟弟只靠一副棋盘和黑白两子，没看过一个棋谱，也没有一个人指点，从零开始，自娱自乐，自己参悟，100-0打败哥哥阿法狗。他的名字叫阿法元。DeepMind这项伟大的突破，今天以Mastering the game of Go without hu

知社学术圈 - 人工智能，阿法狗 - 2017-10-19

围棋后<font color="red">人工</font>智能再胜人类，这次是预测“难缠”<font color="red">的</font>蛋白质结构

围棋后人工智能再胜人类，这次是预测“难缠”的蛋白质结构

2017年5月，AlphaGo在中国乌镇围棋峰会上以3：0战胜排名世界第一的围棋冠军柯洁后，光荣退役。彼时，AlphaGo的设计团队、来自谷歌旗下的人工智能企业DeepMind表示，AlphaGo将不会再参加其他比赛，但是会Alpha会在其他新领域不断探索并有所开拓。2018年，DeepMind带着Alpha家族的新成员AlphaFold来挑战新领域：通过基因序列预测蛋白质三维结构。12月2日

澎湃新闻 - 人工智能，人类，蛋白质结构 - 2018-12-03

大数据和医工交叉时代下对医学统计<font color="red">的</font>思考

大数据和医工交叉时代下对医学统计的思考

世界上最遥远的距离，不是两个人在天涯海角，而是两个人（一个医生，一个工科）坐在桌子对面，谈了一个小时，却发现一句都听不懂对方在说什么。

小白学统计 - 医学统计 - 2020-03-16

当你生病时，你会选择机器还是医生｜对话<font color="red">神经网络</font>先驱特伦斯

当你生病时，你会选择机器还是医生｜对话神经网络先驱特伦斯

深陷某种疑难杂症的你面临两个诊断结果和两套治疗方法：第一个来自一台通过验证的机器，通过视觉影像输入，它能够针对你的病症进行诊断并给出相应疗法；第二个则来自一个有经验的专业医生。你会相信谁？作出这个回答的是特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski），深度学习领域的先驱者和顶级AI科学家，NIPS基金会主席，上世

大数据文献 - 生病，机器，医生 - 2019-12-04

机器学习、统计分析、数据挖掘、<font color="red">神经网络</font>、<font color="red">人工</font>智能、模式识别前世今生

机器学习、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别前世今生

在技术飞快进步的时代，下一个计算平台，可能将是量子计算机与人工智能的结合的产物。机器学习、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别，很难说谁包含于谁，只能分开说每一个概念的意义，谁服务于谁。 离线而非在线的云数据才是未来的机会所在。这也是机器人可以进入的领域，因为它能够移动，利用机器人身上装的传感器，它可以感知到周围的真实环境，在与环境互动的过程中学习。 这几者间的基本区别如下：

MedSci原创 - 机器学习，人工智能 - 2016-06-25

eGastroenterology：<font color="red">人工</font>智能在肝细胞癌诊断中<font color="red">的</font>应用

eGastroenterology：人工智能在肝细胞癌诊断中的应用

人工智能，特别是深度学习和神经网络模型，在目前放射学检测HCC方面显示出巨大前景。AI在HCC诊断方面具有多种优势，包括减少诊断的异质性、优化数据分析以及重新分配医疗资源。基于AI的放射诊断的进步对于

eGastroenterology - 肝细胞癌，人工智能 - 2023-12-29

从无标签监督学习到<font color="red">人工</font>智能道德框架

从无标签监督学习到人工智能道德框架

从无标签监督学习到人工智能道德框架

从无标签监督学习到人工智能道德框架 - medscizl - 2017-02-10

<font color="red">神经网络</font>从入门到精通——从<font color="red">神经</font>元到深度学习

神经网络从入门到精通——从神经元到深度学习

图1 人脑神经网络 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类

博客 - 神经网络，深度学习 - 2016-04-01

Bioinformatics：<font color="red">人工</font>智能帮助预测混合用药<font color="red">的</font>副作用

Bioinformatics：人工智能帮助预测混合用药的副作用

斯坦福大学的科研人员设计出了一种卷积神经网络，能够预测混合使用多种药物可能产生的副作用。美国斯坦福大学（Stanford University）的计算机科学家设计出一种卷积神经网络，能够预测混合用药可能产生的副作用。 这项研究工作对患者具有重大的现实意义。通常，患者为治疗一种疾病或者减轻多种病情而服用的药物越来越多。但问题在于，我们对药物之间的相互作用知之甚少，由此带来了巨大风险。据研究

MedSci原创 - 人工智能，副作用 - 2018-08-13

从一名医生<font color="red">的</font>角度谈谈对<font color="red">人工</font>智能<font color="red">的</font>理解

从一名医生的角度谈谈对人工智能的理解

我是一名消化内科医生，平日的工作是消化内镜的诊疗，统计学是爱好，近年来，我常常在思考我们以前在研究生时学的统计学和现在火得一塌糊涂的人工智能有什么联系，我们年轻医生有没有可能利用这方面的知识为研究增添亮点任正非曾说过，人工智能就是统计学。我们医生在做临床研究的时候，会接触到诸如t检验、方差分析、各种回归建模等常见的统计方法，这些方法在医咖会的SPSS全套教程（【合集】75篇SPSS统计操作教

医咖会 - 人工智能 - 2019-12-11

人工智能在肿瘤放射治疗中的研究进展

根据WHO的数据显示，大约70%的癌症患者需要接受放射治疗。虽然目前临床放射治疗技术日趋成熟，但是仍存在诸多具有挑战性的难题

解放军总医院第八医学中心放疗科 - 肿瘤放射治疗，人工智能 - 2020-04-04

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