ChatGPT:谷歌的终结者?未来AI生活助手你想要吗?🔥🎉
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ChatGPT,由OpenAI最新推出,一款功能强大的聊天AI,能生成代码、诊断问题、写诗甚至是设计游戏。其出色的实用性颠覆了谷歌,引发用户对其付费使用前景的热议,尽管存在一些短语重复和冗长回答的问题,但研究人员认为这将是未来AI交互的趋势。试用链接:[点击这里](链接)
AIGC教程:如何用Stable Diffusion生成完美的像素美术?
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AIGC教程:如何用Stable Diffusion生成完美的像素美术?

过去这几个月,相信很多同行都已经见识到了AIGC强大的风格化绘图能力,不仅能够做出高品质的美术资产,还可以将制作效率大幅提高,这也是AI概念如今在资本市场受热捧的重要原因。 不过,目前我们所见到的大部分图形,都更偏写实、二次元、卡通等品质较高的风格。对于中小团队来说,如果没有资深的美术人才,很难将AI风格化绘图的能力真正用到项目研发当中。 作为几乎与游戏行业同时起步的一种美术形式,从雅达利上的《PONG》到红白机上的《马里奥》,像素风伴随了整个游戏行业的发展过程。它的画面虽然看起来没有其他风格那么高的品质,但反而是更适合中小团队的美术表现形式。 《星露谷物语》截图 对于中小团队而言,尤其是想要做大项目或者网络游戏的工作室,采用其他美术风格除了人才的要求之外,还需要面临硬件提升导致画质升级带来的美术迭代成本。以主机游戏为例,绝大多数情况下,不同代际的产品画面差别明显。 像素风则不会遇到这种困扰,虽然游戏业图形技术一直在快速发展,但这种风格却从未过时。从早期的《菲斯(FEZ)》、销量数百万套的《星露谷物语(Stardew Valley)》、视觉效果酷炫的《八方旅人(Octopath Traveler)》,以及用3D渲染的《死亡细胞(Dead Cells)》,像素风独立游戏爆款从来没有间断过。 《风之国度:燕》游戏截图 就连韩国大厂Nexon,也用像素风打造了《风之国度:燕》手游,并迅速进入韩国畅销榜前三。 像素风并非一成不变的,近些年来,有不少团队也在尝试将像素风与其他风格融合到同一个项目中。比如魔兔网络的《马赛克英雄》,就在像素风的基础上,为角色打造了品质相当高的Live 2D立绘。 在此之前,Gamelook还专门介绍过比较实用的像素风艺术制作软件,有付费的Aseprite,也有免费的GraphicsGale、Piskel,甚至实用Photoshop也能实现像素美术创作。只是,哪怕是再简单的像素风制作软件,仍然需要同行们学习上手和持续探索,制作效率虽然比从头开始更高,但仍然需要相当多的时间投入。 随着AIGC技术的发展,用AI生成像素风艺术作品不仅将门槛降到了最低,也大幅提升了研发效率。有了AI技术加成,对于想要制作Roguelike、模拟经营、平台游戏、银河恶魔城以及飞行射击等类型产品的中小团队而言,能够快速量产像素美术无疑可以带来巨大的帮助。 最近,一位开发者,就展示了用Stable Diffusion生成完美像素风美术的教程,不少同行评论称“效率非常棒,尤其是对于新手独立开发者”。 对于AI生成的图片,还有一个比较大的担忧是侵权问题,比如模仿某个画师是否需要得到授权、做出的图片能否商用等等。像素风则不会遇到这种困扰,这位开发者在回复同行担忧的时候提到,“AI技术复杂的多,它的模型通常是在数以百万计的图片数据上训练,不太可能画出数据集里已经有的东西(因此法律风险很低)”。 以下是Gamelook听译的完整教程: 之前介绍了用AI生成风格化游戏物品之后,很多人想知道Stable Diffusion能否生成像素风美术,做了大量的研究之后,我找到了一个比较可行的方式。不过,个人认为,AI技术的绘图能力并非为像素艺术打造,所以未来会怎么样还需要进一步观察。 了解这些前提之后,我接下来分享如何实现图片里这样的结果: 如果你在做一款模拟经营类游戏,我认为这张图作为创意原型是非常不错的。你们或许会说,我见过AI画出过更好看的像素图,但我觉得我这个方法比较好的一点是,它生成的图片不只是看起来像是像素风,而是实实在在的像素图片。 解释一下,这张图实际上是一个320×180像素的场景,你们都知道,Stable Diffusion往往默认设定大小是512×512,即便是有很多人生成了“看似”像素风的图片,但实际上并不是。所以,我要分享的是,如何做出真正能用在你游戏里的像素美术? 做到这一点,你只需要准备两样东西:第一个是Stable Diffusion,如果没有高配显卡,也可以使用网络方案。第二是Photoshop或者类似的图片处理软件,由于我们不会用到很高级的功能,所以第二种工具的替代方案有很多。 我们从Photoshop开始,我新建了几个文件,第一个是整合所有元素的主场景(320×180),其次是128×128像素的画布、32×32,以及一个16×16的画布,这些是今天要处理的尺寸。最大的用于树木、建筑等更大的元素;32×32用来画角色,我们今天会画一个农场主;最小的一个用于动物、蔬菜或者你可以捡起来的物品。 接下来我们打开Stable Diffusion,我发现有一些指令可以生成比较好的结果,你会发现它们当中并不总是出现像素艺术这个关键词,因为Stable Diffusion并不是为了像素风美术训练的,所以我们需要做一些调整才能得到想要的结果。 像素建筑生成 不过,我们首先从最简单的开始,我认为是建筑。我们可以对建筑生成的指令使用像素艺术,比如我的指令是:Pixel art of a house, colorful, warm and cozy, nintendo, pokemon, stardew valley, harvest...
AIGC入门基础教程(非常详细),AIGC入门到精通,收藏这篇就够了
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AIGC入门基础教程(非常详细),AIGC入门到精通,收藏这篇就够了

什么是 AIGC? AIGC(AI-GeneratedContent),指的是利用人工智能来生产内容,其中AI是人工智能的简称,GC则是创作内容。目前AIGC主要运用在文字、图像、视频、音频、游戏等方面。 与之相对的是PGC(Professionally Generated Content)专业生成内容、和UGC(User Generated Content)用户生成内容。 从 PGC 到 UGC 再到 AIGC,生产内容以指数速度增长。 为什么要学AIGC? 根据猎聘大数据研究院发布的《AIGC就业趋势大数据报告2023》,结合自身需求,借助 GTP4 整理出以下关键内容: AIGC新发职位(人才需求)比AI 更多;AIGC招聘平均年薪比AI更高;AIGC职位分布在 IT/互联网/游戏、汽车、电子/通信/半导体;AIGC新发职位增长最快三大行业是 科研技术/商务服务行业、能源/化工/环保、IT/互联网/游戏行业;AIGC热招职位,位居前三的是算法工程师、自然语言处理(NLP)、产品经理;AIGC新发职位城市分布,前六是北京、上海、深圳、杭州、广州、苏州;AIGC对高学历的需求明显高于AI;AIGC人才高学历、资深从业者薪资更高;AIGC领域,30-35岁人才占比最多,25岁以下人才同比增长最多。 如何学习AIGC? 由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人,只能说是: “最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。 这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。 我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。 我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AIGC资料包括AIGC入门学习思维导图、AIGC工具安装包、精品AIGC学习书籍手册、AI绘画视频教程、AIGC实战学习等录播视频免费分享出来。 这份完整版的AIGC资料我已经打包好,需要学习的小伙伴后台si❤ 回复 02,自动掉落! 第一阶段(30天):AI-GPT从入门到深度应用 该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让大家对GPT有一个简单的认识,同时知道为什么要学习GPT使用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。 GPT的定义与概述GPT与其他AI对比区别GPT超强记忆力体验万能GPT如何帮你解决一切问题?GPT表达方式优化GPT多类复杂应用场景解读3步刨根问底获取终极方案4步提高技巧-GPT高情商沟通GPT深度玩法应用场景GPT高级角色扮演-教学老师GPT高级角色扮演-育儿专家GPT高级角色扮演-职业顾问GPT高级角色扮演-专业私人健身教练GPT高级角色扮演-心理健康顾问GPT高级角色扮演-程序UX/UI界面开发顾问GPT高级角色扮演-产品经理GPT高级技巧-游戏IP角色扮演GPT高级技巧-文本冒险游戏引导GPT实操练习-销售行业GPT实操练习-菜谱推荐GPT实操练习-美容护肤GPT实操练习-知识问答GPT实操练习-语言学习GPT实操练习-科学减脂GPT实操练习-情感咨询GPT实操练习-私人医生GPT实操练习-语言翻译GPT实操练习-作业辅导GPT实操练习-聊天陪伴GPT实操练习-育儿建议GPT实操练习-资产配置GPT实操练习-教学课程编排GPT实操练习-活动策划GPT实操练习-法律顾问GPT实操练习-旅游指南GPT实操练习-编辑剧本GPT实操练习-面试招聘GPT实操练习-宠物护理和训练GPT实操练习-吸睛爆款标题生成GPT实操练习-自媒体爆款软件拆解GPT实操练习-自媒体文章创作GPT实操练习-高效写作推广方案GPT实操练习-星座分析GPT实操练习-原创音乐创作GPT实操练习-起名/解梦/写诗/写情书/写小说GPT提升工作效率-Word关键字词提取GPT提升工作效率-Word翻译实现GPT提升工作效率-Word自动填写、排版GPT提升工作效率-Word自动纠错、建议GPT提升工作效率-Word批量生产优质文章GPT提升工作效率-Excel自动化实现数据计算、分析GPT提升工作效率-Excel快速生成、拆分及合并实战GPT提升工作效率-Excel生成复杂任务实战GPT提升工作效率-Excel用Chat Excel让效率起飞GPT提升工作效率–PPT文档内容读取实现GPT提升工作效率–PPT快速批量调整PPT文档GPT提升工作效率-文件批量创建、复制、移动等高效操作GPT提升工作效率-文件遍历、搜索等高效操作GPT提升工作效率-邮件自动发送GPT提升工作效率-邮件自动回复GPT接入QQ与QQ群实战GPT接入微信与微信群实战GPT接入QQ与VX多用户访问实战GPT接入工具与脚本部署实战 第二阶段(30天):AI-绘画进阶实战 该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习,首先通过了解AI绘画定义与概述 ,AI绘画的应用领域 ,PAI绘画与传统绘画的区别 ,AI绘画的工具分类介绍的基本概念,以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法,还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。 AI绘画定义与概述AI绘画的应用领域AI绘画与传统绘画的区别AI绘画的工具分类介绍AI绘画工具-MidjourneyAI绘画工具-百度文心一格AI绘画工具-SDWebUIAI绘画工具-Vega AIAI绘画工具-微信中的AI绘画小程序Midjourney学习-Discord账号的注册Midjourney Bot界面讲解Midjourney提示词入门Midjourney高级提示词Midjourney版本参数学解读Midjourney功能参数Midjourney上采样参数AI绘画组合应用1-Midjourney +...
腾讯AI医疗窘境
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腾讯AI医疗窘境

腾讯出了款AI显微镜,市场一片哗然。AI被认为是新时代解放劳力型工作,提高工作效率、服务质量的最佳手段。所以,当医疗和AI结合,国内外医疗资源紧张的“毛病”有了治愈的曙光,只是医疗系统自上而下的AI化变革并非一朝一夕能完成,时至今日医疗产业的AI化仍需花时间、花精力、花财力去推进。在这样的市场大势下,腾讯、阿里、百度、谷歌、微软等科技巨头在智能医疗产业取得的一丝成效,都是医疗产业整体AI化的重要组成部分。但每一份成果从科学研究到成品试验以及落地应用都面临层层考核和价值审视,相当于给大科技巨头设立了医疗产业AI化的“减速带”。就腾讯AI Lab推出的智能显微镜而言,智能显微镜的研发在一定程度上缓解病理诊断流程存在的手工依赖性强、自动化程度低的问题。但从另一价值层面(专业度)来说,这套智能显微镜系统仅能起到辅助作用,还远未达到能替代病理医生的程度。市面上其他AI医疗产品多被定位于“助手”的位置,但这不妨碍腾讯、阿里、谷歌、微软等科技巨头继续在AI医疗领域深挖掘,因为医疗业内已经达成共识:医疗系统的进一步优化需要AI。医疗需要AI医疗产业需要AI毋庸置疑。随着互联网科技的进步医疗系统必然需要与时俱进,更重要的是国内医疗资源短缺和失衡的问题迟迟未能得到缓解。一来,不同省份或城市,医院、医生、医疗设施资源分布不均,AI则可缓解医疗资源短缺问题。生活中有一个现象:在小城市里,病情严重的病人医生往往会建议转院治疗。这主要是由于,国内医疗资源分配不均,优质的医疗设备和医护资源大多集中在发达城市与地区,所以小地方的病患只能到大城市医治。从医生数量分布来看,我国医生数量分布极不平衡,高质量的医疗团队主要集中在经济较发达地区。《中国卫生和健康统计年鉴2019》数据显示,山东省的执业(助理)医生数量为29万人,排名全国第一,而后广东省27.6万人、河南省23.6万人、江苏省23.3万人。医院资源供需也是严重失衡。从根据国家卫计委数据,截止至2018年11月底,我国共有医院32476个,其中三级医院仅有2498家,占7.69%;然而,三级医院就诊人数(截止至2018年11月)却达到16.46亿人次,占全国总人次的50.97%,医疗资源供需明显不匹配。二来,这些年医疗数据量急剧增长,按传统方式处理起来耗时耗力耗金钱,而借助智能运算可以准确、迅速处理数据难题,压缩处理时间和人力成本。IDC Digital预测,截至2020年医疗数据量将达40万亿GB,是2010年的30倍。同时,未来数据生成和共享的速度迅速增加将会导致数据的加速积累,面对庞大的医疗数据量,人们只能借助计算机智能运算进行甄别和处理。再有,智能运算除了可以高效分析医疗数据,帮助医生进行诊断并发现病症规律提出参考治疗方案之外,也可以在短时间内、在海量信息中完成数据的收集、整理,形成电子病例数据和电子健康数据。三来,在人口老龄化加剧以及长期、慢性疾病数量增长的情况下,大健康市场对医疗资源的需求不断上升,造就了对AI医疗的巨大需求。据有关调查,60岁以上的老年人的平均余寿中,约有二分之一至三分之二的时间处于各种慢性病的状态,患各种疾病的老年人比例高达60%-80%。而在病人多、医生少的条件下,人工智能有能力减轻临床医生的负担,提升医疗诊断效率。由此,AI医疗具有很大市场。据前瞻产业研究院统计数据,2015中国人工智能市场规模突破100亿元;2016年同比增长26.3%达到141.9亿元;2017同比增长52.8%至216.9亿元;2018年中国人工智能市场规模增速高达56.3%。预计2015-2020年复合年均增长率为44.5%,预测2020年中国人工智能市场规模达710亿元。而今,在AI技术的日渐完善,以及市场需求的催促下,医学影像识别、智能辅助诊疗、药物研发、医疗机器人成为热门研发领域,“AI+医疗”也已成为头部科技企业的必争之地,阿里健康、腾讯、百度等科技巨头积极布局AI医疗产业。腾讯急建“医疗城堡”马云曾直言“中国下一个首富在大健康领域”,而“地主”更有希望延续“地主”地位。消费互联网时代,腾讯凭借社交、游戏和投资稳坐互联网巨头宝座,而今赛道更换,产业互联网成为腾讯发展方向,也就避不开对医疗产业的探索。2018年腾讯进行组织架构的调整,增设云与智慧产业事业群(CSIG),旨在依托云、AI等技术创新,打造智慧产业升级方案,探索用户与产业的创新互动,助力零售、医疗、教育、交通等产业数字化升级,同时协助企业更智能地服务用户,构建连接用户与商业的智能产业新生态。目前,腾讯在零售、医疗、教育、交通等领域都颇有建树,其中AI医疗关乎消费者生死存亡,所以更引人注目。早在2012年,O2O概念火热,医疗行业初步触网。腾讯基于强大的流量入口优势,与全国数千家医院达成合作,推出微信预约挂号、缴费、候诊等线上服务,解决线下挂号、候诊、缴费时人群拥挤的问题,优化医生、医院、患者之间的连接与服务。再有,2017年互联网医疗企业丁香园、春雨、杏仁、平安线下诊所遍地开花。腾讯与医联、基汇资本合作推出的互联网+医疗健康平台“企鹅医生”也积极在线下建立企鹅诊所,开展企鹅医生线上线医务服务。以上阶段,腾讯在医疗产业的探索依旧是落在优化用户服务质量上,真正将AI落到医疗诊治层面是在腾讯成立AI实验室,接二连三推出AI医疗产品并成功服务于医生、医院之后。2017年,腾讯聚合了AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队,推出首个应用在医学领域的AI产品腾讯觅影。经过多年蛰伏,腾讯觅影专注的AI影像和AI复诊领域,可以说已经获得了专业人士的认可。在应用成效上,目前“腾讯觅影”利用AI医学影像分析辅助临床医生筛查早期肺癌、早期食管癌、眼底疾病、结直肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病。而且,其阅片能力已经能精确定位3mm以上的微小肺结节,检出率≥95%。腾讯在医疗大健康领域的布局不仅局限在研发AI医疗产品和系统上,还热忠于投资。据网络公开统计数据,腾讯投资轮次及次数分布情况如下:天使、Pre-A轮和小资金量战略投资总共7次,A轮-C轮共31次,C+轮及之后为3次。投资范围包含了丁香园、微医、卓健科技、医联、好大夫等互联网医疗独角兽,还有以特殊人群行为管理和人工智能为基础的健康科技公司量子健康QTC Care、提供医疗人工智能解决方案的森亿智能等等。在不断进行AI医疗产品研发和大规模的投资下,腾讯之于医疗大健康的成本投入也在持续增长。关于腾讯投资医疗产业的数额,早在2018年就超200亿元,腾讯整体营收成本也处于上升态势。腾讯财报显示,2019年腾讯营收成本持续上升,第四季度更是以近600亿元创下历史新高,尽管最近三个季度的营收在保持增长,但毛利润却基本持平。至于腾讯AI医疗商业化何时成熟,腾讯副总裁丁珂曾答到:商业不是腾讯医疗的第一步。或许从组建开始,“腾讯觅影”就被指定在目前不考虑盈利的位置。但腾讯智慧产业事业群为医疗、交通、教育等不同产业提供定制解决方案将会产生很大的销售、开发成本,势必会影响其整体的利润。而且,第一步不考虑,那第二步呢?AI医疗前期的投入能否收获同样的回报,还是个未知数。综上,腾讯通过自建和投资等方式在医疗大健康领域进行了不少探索,在这过程中,付出了高投入的代价也遇到了一些挫折,但终归有收获。那年,腾讯觅影发布会当天,马化腾在朋友圈发了六个字:一小步,有希望。AI抗疫,危机与转机共存腾讯医疗的“有希望”传递到了今年疫情的防控中。2020年新冠肺炎疫情“黑天鹅”突袭,至今为止全球疫情还肆虐中,而在防控疫情的过程中AI的应用非常广泛,从大数据监控、辅助医疗影像筛查到智能体温测量如影随形。对于腾讯、阿里、百度等开展AI医疗的企业来说,疫情是危机也是转机,AI医疗技术和产品在疫情得到了进一步的检验和普及。疫情来势凶猛,国内外基础防疫和应急体系受到挑战,大量的防护物资出现供应缺口、基层医护人员紧缺问题凸显,困扰着医疗系统的高效运营。经此一疫,人们看清了医疗产业的薄弱点也看到了AI医疗带来的希望。阿里达摩院上线基因测序AI算法,提高效率的同时还可精准分析病毒变异情况;同时,达摩院的医疗影像AI在武汉火神山、郑州人民医院等168家医院上线,诊断病例超过29万,极大程度上降低了医师的工作量。腾讯则与钟南山院士团队达成合作,共同成立大数据及人工智能联合实验室,目的是以大数据及人工智能攻坚流行病、呼吸疾病和胸部疾病的筛查和防控预警。此外,“腾讯觅影”AI影像医疗和腾讯云技术的人工智能CT设备,也在湖北多家医院部署协助医生对新冠肺炎进行诊断,提供辅助诊断参考,提升工作效率。疫情期,AI影像医疗被委以重任是对AI医疗的肯定也是对其背后研发公司的认可。疫情爆发前,AI影像医疗技术已走过四、五个被市场检验的年头。一方面,AI医学影像用于简化帮助医生发现微小病灶、快速得出量化指标这一流程。另一方面,AI医学影像与医师协作的方式大幅提升检查效率,缩短了医师看影片的时间从而减轻其工作量。除了AI医学影像技术在疫情期间得到了检验之外,线上医疗服务的重要性进一步体现出来。疫情期间,宅在家的人们对健康的关注度随之升温,线上问诊人数激增。丁香医生、平安好医生、阿里大健康、百度医疗、腾讯医疗等医疗平台用户纷纷上涨。腾讯医典的医疗信息访问量超过6亿;腾讯健康码已被超过300个县市的9亿用户使用,累计访问量达80亿次;平安好医生平台访问人次达11.1亿,APP新注册用户量增长10倍,APP新增用户日均问诊量是平时的9倍,相关视频累计播放量超9800万。总而言之,疫情在全球肆虐,为 AI 医疗技术提供了施展的空间,让医疗 AI 价值在抗疫中得到检验,也让广大的基层医院认识到了AI的用途和优势,客观上扩大了AI医疗的影响力,从而加快相关医疗产品落地,一定程度上解决了医疗 AI 企业产品落地难和营收爬坡难的发展瓶颈。BAT再战智能医疗在国内,但凡新领域、新风口、新改革都少不了 BAT的角逐战。这两年,BAT三家做出了从消费互联网向产业互联网的战略调整,在医疗产业也一副你追我赶的情形。一直以来,阿里有医药电商、百度有医疗大数据,医疗AI被认为是腾讯在医疗领域弯道超车的机会。阿里健康2019财年报告显示,96.49%的营收来自于医药电商相关业务。可见,阿里健康则紧紧围绕着医药建立自身生态已相对完善。而在腾讯医疗健康版图中,迟迟未涉及到医药环节,显然在医药领域已落于阿里之后。再有,在AI医疗领域,腾讯与阿里的研究进度相差不大。在腾讯觅影取得突破的AI医疗影像环节,阿里巴巴达摩院也推出了CT 影像识别算法、 AI 系统、AI医生等等。目前, 阿里CT 影像识别算法,大大缩短了 CT 影像分析时长;AI 系统更是在浙江、河南、湖北、上海、广东、江苏、安徽等 16 个省市的 170 家医院落地,诊断超过 34 万临床病例。那年,在医疗事件后,用户百度医疗搜索的信任度一落千丈,为改变医疗搜索窘境,百度对医疗搜索团队进行优化调整,整体裁撤百度移动医疗事业部,并提出:集中资源将医疗业务重点布局在人工智能领域的目标。而今,百度医疗又显生机。百度作为互联网用户的知识查询入口具有先天优势,在疫情期间百度搜索流量增长率超过30%,医疗方面的搜索问询量更是同比增长35%,颇为亮眼的用户数据,彰显了百度医疗的医疗数据实力。值得关注的还有,早在2018年百度就开始做医疗影像,不仅成立AI创新业务部(百度灵医),还成功发布3款医疗AI产品:AI眼底筛查一体机、智能分导诊、CDSS辅助诊断系统。参与AI医疗角逐的似乎不止腾讯和阿里、百度三家,连华为也上了。2020年4月3日,华为云宣布启动全球抗疫行动,用云计算和AI等技术,携手伙伴帮助全球客户共克时艰,而在本次全球抗疫行动中,华为云将免费开放AI医疗服务和相关云服务。关于华为AI医疗实力,华为云全球市场总裁邓涛直言:“华为云前段时间在中国联合伙伴运用云、AI等创新技术抗击疫情,在AI辅助CT影像诊断、药物筛选、在线教育、远程办公等方面积累了一定的实践经验。不可避免的是,随着ATB的深挖掘,AI医疗规模、技术迅猛发展,数据安全性和隐私问题也越来越凸显。对于用户而言,数据是一个敏感词,在数据安全和隐私方面,相关部门还未能制定相应的法律法规来合理地解决医疗数据应用问题,大部分用户在公开使用个人医疗数据方面持着反对意见。而且,医学影像还存在数据孤岛问题。对于医院而言,医疗数据是资产难谈开放,不同医院之间的医疗数据往往不互通,导致相关研发受限,企业难以盈利。医疗数据是AI医疗重点也是痛点,在数据问题还没得出解决办法之际,AI医疗的发展又面临2020年整体性的经济衰退的挑战。王兴曾表示:“2019年可能会是过去十年里最差的一年,但却是未来十年里最好的一年”,这一言论,在宏观经济上已得到了证实。国家统计局公布的一季度宏观经济数据显示,今年一季度国内生产总值206504亿元。受疫情影响,一季度GDP同比下降6.8%。虽然,在线医疗、AI医疗等领域因疫情获得了用户、市场的检验,但在经济大环境恶劣的情况下,AI医疗自然无法独善其身。众多企业布局AI医疗,这场医疗市场混战会越来越精彩,但眼下AI医疗还未站稳脚跟,商业化之路尚不明晰而且经济大环境走下坡路,2020年各大科技企业对于AI医疗的投资也会有影响。AI医疗企业以往的道路难行,未来的道路也难行……小结对于整个医疗产业而言,AI或许是对抗医疗技术落后、资源分布不均、医师资源短缺的华山一条路。但当疫情被控制,用户对AI医疗一时的热情退去,相信唯有真正能为医院、医生和患者带来价值的AI产品才能脱颖而出。而在残酷的BAT追逐战中,唯有技术、服务双领先的企业才能永久生存,摘取桂冠。对于腾讯医疗而言,与“医疗首富”的距离还需要跨越技术、服务、医疗数据、市场政策等不少拦路虎。当前,AI医疗的探索和投入依旧像是一个无底洞,或许坚持到最后就是胜利。文/刘旷公众号,ID:liukuang110
情绪时代已来临?AI如何重塑商业模式与人机交互
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情绪时代已来临?AI如何重塑商业模式与人机交互

未来的商业模式将越来越“情绪化”,产品设计注重用户体验,尤其是用户界面融入情绪检测功能,模拟用户情绪互动。Gartner预测设备将在4年内具备识别人情绪的能力。AI情绪识别技术已经能识别超过20种复杂情绪,并在某些领域如客户服务、医疗保健中展现应用潜力,提升交互质量和效率。通过情感AI,人机交流将更加丰富和个性化,从而改变多个行业。
银翼杀手深思:人造人的心跳与记忆,AI能否拥有人性?’
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银翼杀手深思:人造人的心跳与记忆,AI能否拥有人性?’

《银翼杀手》探讨人工智能情感判断,通过观察生理反应判定人造人,强调记忆即人性;电影中的AI象征人类,交流基础是情感,情感连接观众与科幻世界。现实中,AI如Watson展现强大学习推理能力,但理解情感并产生情感仍是待解之谜。尽管技术可能实现逼真的机器人,伦理拷问:为何制造自我复制的机器人,人工智能的角色定位与人类需求深思。
探秘科技热点:iPhone引擎集成、医疗AI爆发与闪存涨价,今日市场风向如何?
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探秘科技热点:iPhone引擎集成、医疗AI爆发与闪存涨价,今日市场风向如何?

1. 医疗保健行业在GTC大会中领先,亿航智能财报显示营收增长预估及产品热销。2. 三星电子与客户重新谈判价格,预计NAND闪存价格上涨;SK海力士重组中国业务。3. 英伟达推出Blackwell GPU,AI芯片成为关注焦点;源叶生物收购、神州问学平台等公司公告亮相。4. 昨日强势股今日或面临分歧,盘中多个板块上涨,飞行汽车和AI医疗维持热度。5. 建议投资者遵循市场规律,避免早盘盲目跟风,转债也可作为关注对象。
🚀AI医疗大变局?黄仁勋亲自点名,这些股票或将受益{‘相关公司’:[‘英伟达’,’万润科技’,’长
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🚀AI医疗大变局?黄仁勋亲自点名,这些股票或将受益{‘相关公司’:[‘英伟达’,’万润科技’,’长

AI医疗领域迎来发展机遇,NVIDIA CEO黄仁勋在GTC大会中强调了对生物医药领域的投资和相关活动显著增加,显示AI医药有着广阔想象空间。科技巨头如Google、微软等也在这一领域进行研究,例如DeepMind的AlphaFold模型为药物设计提供了新思路。未来,AI技术在医疗设备和基础层应用将成为关键,而光模块作为算力端重要方向将持续受到关注。NVIDIA即将推出B100芯片及针对中国市场特供的AI芯片,这将带动相关产业链的发展,如内存制造商、光通信公司等。
医疗未来已来!AI如何重塑药品研发、诊断与治疗?
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医疗未来已来!AI如何重塑药品研发、诊断与治疗?

人工智能在医疗卫生领域的应用正在加速,2024年将成为创新药产业与“AI医疗”两大发展方向。AI渗透于疾病筛查、临床决策、药物研发等多环节,提高效率并优化医疗服务,特别是在影像诊断和个性化治疗中成效显著。通过药物靶点发现、设计优化,AI推动药物研发创新,并在生产制造中实现智能化监控,助力药品质量提升。未来,随着AI技术的持续发展,它将为医疗卫生行业带来更多的变革与价值。