人工智能在各个领域的应用案例，人工智能在各个领域的应用案例论文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在各个领域的应用案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能在各个领域的应用案例的解答，让我们一起看看吧。

人工智能改变生活例子？

现在没有什么比人工智能（AI）和机器学习（ML）更热的技术了。领先的企业组织已经在利用这种模仿人类精神行为的技术来吸引客户、促进业务运作。Gartner的数据显示，未来几年这一趋势将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的首席信息官的五大投资重点之一。

人们对人工智能和机器学习将取代工作的最初恐惧感似乎正在消失，普华永道调查的企业高管中有超过67％的人表示，人工智能将帮助人类和机器更好地协作。一些CIO们已经意识到有机会运用于他们的业务，并且正在试验、建立甚至专利开发新的人工智能和机器学习技术，这些IT领袖们与我们分享了他们的机器学习使用案例。

人工智能在生活中的应用比比皆是，但他究竟是延伸人类还是代替人类，目前尚无定论。但可以确认的是，作为科技史的重点节点，人工智能势必影响到人类生活的各个方面。随着技术的进步，人工智能已经开始走入我们的生活，而且正以一种极快的速度向我们奔来。

人工智能在作物育种中的成功案例？

2020年，中国科学院田志喜、梁承志、韩斌等研究者通过全基因组重测序对全球2898份具有遗传多样性的大豆种质材料进行分析和鉴定，进而构建了世界首个大豆泛基因组。

本次泛基因组研究所选用的大豆种质材料具有重要的育种和生产价值，其中“满仓金”“十胜长叶”等种质材料作为骨干核心亲本已各自培育出“黑河43”“齐黄34”等上百个优良新品种，这些品种被各个大豆主产区大面积推广种植。

“分子标记辅助选择、全基因组选择等是分子育种的代表性技术，其旨在对大豆内源基因进行聚合或修饰，赋予大豆新的性状，而这些育种技术的应用都依赖于对大豆功能基因组的深入研究和全面了解。”于彩虹说。

因此，大豆泛基因组和相关自然群体遗传变异的发布为大豆育种技术研究提供了重要的资源和平台，也为推进大豆分子设计育种、提升大豆产量奠定了基础。

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

（2） 模型训练。模型训练GPU集群（配置单机8卡GPU服务器，如NF5288M5）将读取训练样本库数据从并行存储中，并加载CNN模型，运行深度学习框架，如TensorFlow，Caffe，Mxnet等对初始模型进行训练，经过对大量数据样本的学习训练生成最终模型。训练中涉及多个训练任务的提交，其资源管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

（3） 模型应用。在医院医生科室将部署医生辅助诊断服务器P8000（台式服务器，配置多块P4或FPGA卡），训练好模型将被加载到P8000上。检验科发送影像到P8000上，P8000进行识别，快速实现智能化诊断。

到此，以上就是小编对于人工智能在各个领域的应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在各个领域的应用案例的3点解答对大家有用。