人工智能与生物融合 人工智能与生物融合论文

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很多朋友对于人工智能与生物融合和人工智能与生物融合论文不太懂,今天就由小编来为大家分享,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!

本文目录

  1. 人工智能和生物科技的区别
  2. 人工智能与生物技术的深度融合
  3. 人工智能与科技融合发展前景
  4. 物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?

人工智能和生物科技的区别

我觉得融合了人工智能技术的生物科学技术更有发展潜力。从现在的发展看,学科融合的趋势越来越明显,多学科的交叉已经是科学技术发展的方向。

而人工智能不是单一的人工智能技术,而是从互联网到物联网的这么一个过程,是从单一的信息交换到物与物的信息交换的过程,甚至以后是脑联网(大脑与大脑的信息交换)。可以说,人类进入信息社会的标志就是网络的发展,而信息网络发展的初衷就是辅助科学技术研究的。

也应当看到人工智能网络的发展对生物科学技术的促进作用,从人工智能这个概念提出来的时候,就是用到生物科学技术的。人工智能神经网络的发展,本身就是生物科学技术对人工智能的融合发展。特别是生物信息技术,更是人工智能对生物科学技术的融合发展。

现在的科研已经离不开人工智能的辅助研究了,从生物科学技术来说,科研人员对DNA计算机的研究,人工智能也起到了特别大的作用。

写到这,我又想起了大科学,我们国家也在发展大科学工程。从介绍看,大科学就是多学科、多机构协作的科学研究。我觉得,这就是包括生物科学技术在内的发展方向。

多学科的融合发展对人类社会的技术进步是非常有好处的,在未来,我们社会的所有技术应用都是多学科、多机构协作的成果。

就象,生物技术在太空的研究应用一样,如果没有多学科、多机构的协作,生物技术在太空的研究应用是很难想象的。

所以,未来的科学技术发展是多学科、多机构协作的大科学

人工智能与生物技术的深度融合

人工智能和生物技术的巨大增长潜力。但很少有人考虑如何将这两项前沿技术以共生方式结合起来,应对全球健康挑战。

例如,联合技术可以解决器官捐赠等全球性健康问题。据世界卫生组织统计,截至2008年,全球每年平均施行约100800例实体器官移植手术。然而,仅在美国就有近11.3万人等待进行器官移植来挽救自己的生命,而每年却有数千个良好的器官被丢弃。多年来,那些需要肾移植的人只有有限的选择:他们要么必须找到在生物学上可行的自愿活体捐赠者,要么等待一个符合条件的已故捐赠者出现在他们当地的医院。

人工智能与科技融合发展前景

人工智能是科学技术的一个分支,人工智能的发展需要科学技术的支撑。

随着社会发展科技进步,人工智能在社会各个领域的应用越来越广泛,二者的融合发展前景非常好!

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。

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