"Yapay Zeka Geleceği · Gençlik Akademik Forumu" nun 13. sayısı, sizi salgında yapay zekanın gücünü anlamaya götürüyor
29 Mart 2020'de 13. "AI Future Talk · Gençlik Akademik Forumu", salgın araştırmalarına yardımcı olan AI hakkında çevrimiçi özel forum, "çevrimiçi platform canlı yayın + WeChat topluluk grafik canlı yayın" şeklinde düzenlendi. Bu forum, Tsinghua Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Bölümü dekan yardımcısı, uzun süreli profesör, doktora süpervizörü, Tsinghua Üniversitesi Hassas Tıp Araştırma Enstitüsü Klinik Büyük Veri Merkezi eş direktörü ve Pekin Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Ulusal Mühendislik Araştırma Merkezi müdür yardımcısı ve profesörü olan Profesör Wu Ji'yi davet etti. , Doktora süpervizörü Profesör Wang Yasha, Baidu Yapay Zeka Teknik Komitesi Başkanı Dr. Huang Jizhou, Baidu Haritalar Seyahat İşletme Departmanı Baş Mimarı Dr. Zhang Chuanming, katılımcıların yapay zekanın salgının ön cephesine nasıl uygulandığını anlamaları için "teori + uygulamadan" yönlendiriyor. Salgın önleme ve kontrolüne katkıda bulunun.
Profesör Wu Ji, "Bilgi Teknolojisi Yeni Tacın Önlenmesine ve Kontrolüne Yardımcı Oluyor" hakkında bir rapor paylaştı
Profesör Wu Ji, yeni tacı önlemeye ve kontrol etmeye yardımcı olmak için bilgi teknolojisinin nasıl kullanılacağını tanıttı. İlk olarak, kendini ve ekibinin salgın sırasında yardımcı bir triyaj sistemi geliştirme çalışmalarını tanıttı, yani hastaları yeni taç enfeksiyonu olasılığına ve hastalığın ciddiyetine göre sınıflandırarak, hastaların makul tanı ve tedavi almalarını sağlamak için. Ocak ayının sonlarında, Profesör Wu Ji ve Beijing Tsinghua Chang Gung Memorial Hastanesi ekibi bir triyaj sistemi tasarladı ve sistemi 3 Şubat'ta Chang Gung Memorial Hastanesi'nin acil ve ateş kliniklerine yerleştirdi. 28 Mart itibarıyla sistem 6.262 vakanın triyajını tamamladı. Profesör Wu Ji, hasta hastaneye girdikten sonra hemşire istasyonunun triyaj sistemini kullanarak sorgulamalar yapacağını ve hastaları farklı kliniklere bölerek klinisyenlerin tanı ve tedavisinin verimliliğini artıracağını söyledi. Ayrıca sistem, verilerin yinelemeli optimizasyonunu gerçekleştirir ve triyaj sonrası çok sayıda hastanın gerçek tanı ve tedavi verilerine dayanarak sistemi sürekli olarak iyileştirir ve sistem performansını iyileştirir. Ayrıca Profesör Wu Ji, yeni ve kümülatif vakalar arasındaki ilişkiyi ve popülasyon değişikliklerinin termal verilerini analiz etmek ve hastalığın sınıflandırmasına göre bir belirti kelime bulutu oluşturmak da dahil olmak üzere yeni taç verilerinin analizi ile ilgili çalışmayı da tanıttı.
Profesör Wang Yasha'nın "Yeni Koroner Pnömoni Bulaşma Tahmin Modeli" hakkında paylaştığı rapor
Profesör Wang Yasha, yeni koroner pnömoninin yayılması için tahmin modelini tanıttı. İlk olarak, yeni koronavirüs salgınının analizini ve tahminini oluşturmanın önemini, veri kaynaklarını ve veri ön işleme yöntemlerini tanıttı. Ardından kendisi ve ekibi tarafından oluşturulmuş çeşitli salgın veri analiz yöntemlerini ve salgın tahmin modellerini tanıttı. Model, salgının genel gelişimini, dönüm noktasına ulaşma anını ve gelecekteki enfeksiyonların sayısı, kuluçka dönemindeki kişi sayısı, başlangıç dönemindeki kişi sayısı ve bölgesel salgının eğilimi gibi anahtar bilgileri tahmin edebilir. Model aracılığıyla, salgının farklı dönemlerdeki özelliklerini anlamalarına ve tahmin etmelerine yardımcı olmak için etkili üreme sayısı, temel üreme sayısı, hastaneye yatırılan enfeksiyonlu kişilerin oranı gibi doğrudan gözlemlenmesi kolay olmayan dinamik parametrelerin hesaplanması da mümkündür. Ek olarak model, farklı önlemlerin salgının gelişimi üzerindeki etkisini de tahmin edebilir. Daha sonra Profesör Wang Yasha, model tahmin sonuçlarını karşılaştırmak ve tartışmak için bölgeyi bölgelerin dışındaki Hubei ve Hubei'ye ayırdı. Son olarak, ilgili yöntem ve modellerin ölçeklenebilirliğini ve diğer alanlardaki uygulama potansiyelini de tartıştı.
Dr. Huang Jizhou'nun "Uzay Zamanında Büyük Veri ve Yapay Zeka Salgınla Mücadeleye Yardım Etme: Baidu Haritalarında Uygulama ve Düşünme" başlıklı raporu
Dr. Huang Jizhou, bu salgında uzay-zamansal büyük veri ve AI teknolojisinin rolünü tanıttı. İlk olarak, Dr. Huang Jizhou, kentsel nüfus göç verilerini akıllıca işleyebilen ve görselleştirebilen ve ülke genelindeki çeşitli il ve şehirlerde nüfus göçünün ölçeği, eğilimi ve seyahat yoğunluğu hakkında günlük veriler sağlayan Baidu göç platformunu tanıttı. Daha sonra, Dr. Huang Jizhou, salgın sırasında, Baidu Haritalarının salgın topluluklarının tematik haritalarını, ateş kliniği haritalarını, yeniden başlama haritalarını, salgın sırasında özel baskı önleyici ses paketlerini, salgın sırasında seyahat kontrolü haber brifing sayfalarını, denizaşırı seyahat önleme kılavuzlarının özel sayfalarını ve sınır ötesi seyahatleri başlattığını duyurdu. İl ve belediye beyannamesi kayıt hizmetleri, hedef nüfus eğilim sorgulaması ve diğer hizmetler, kullanıcıların şehirlerde ve çevre topluluklarda salgın bilgilerini, seyahat bilgilerini ve yeniden başlama bilgilerini hızlı bir şekilde bulmasını kolaylaştırır. Bu hizmetleri tanıttıktan sonra, Dr. Huang Jizhou, Baidu harita ekibinin, on milyonlarca tüccar için bilgileri doğrulamak için akıllı telefonların kullanılması ve kısa sürede otomatik olarak "konuşma sentezini kişiselleştirmek" için AI teknolojisinin kullanılması gibi bu işlevleri gerçekleştirmek için AI teknolojisini nasıl kullandığını açıkladı. Sentetik konuşma paketi vb.
Dr. Zhang Chuanming, "Salgında" Canlı "Navigasyon Nasıl Yapılır" başlıklı raporunu paylaştı.
Dr. Zhang Chuanming, salgın sırasında Baidu Haritalarının navigasyon işlevini tanıttı. İlk olarak, temel navigasyon bilgisini tanıttı. Navigasyon gerçekleştirme sürecinin (1) yol ağı dışında veri üretimini; (2) bir ağırlık haritası oluşturmak için verilerin hafızaya yüklenmesini; (3) aday rotaları oluşturmak için arama yapmayı ve bunları sıralamayı; (4) ses, görüntü vb. Kullanıcıları etkileşimli olarak yönlendirin. İkinci olarak, gerçek zamanlı yol koşulları, ETA (baştan sona gereken süre) ve yol durumu tahminleri dahil olmak üzere rotanın kalitesini etkileyen faktörleri özel olarak tanıttı. Daha sonra, Dr. Zhang Chuanming, gişelerde anormal kuyruk süresi ve otoyol kavşaklarının kapatılması dahil olmak üzere salgındaki acil durumlara çözümler getirdi. Örneğin, ani yol kapanmalarına yanıt olarak, Baidu üç çözüm sunar: biri araç toplamak için Baidu haritalarını kullanmak; diğeri kullanıcılardan ve trafik polisinden gelen geri bildirimlere güvenmek ve üçüncüsü yörünge madenciliği yapmak. Son olarak, Dr. Zhang Chuanming, tatiller sırasında özel akış dalgalanmalarını desteklemek için güvenilir bir mimarinin nasıl tasarlanacağını tartıştı.
"Yapay Zeka Geleceği · Gençlik Akademik Forumu" konferans serisi, Çin Bilimler Akademisi Üniversitesi Öğrenci Birliği'nin ev sahipliğinde ve Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü Lisansüstü Öğrenci Birliği, Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Ağı Bilgi Merkezi Yüksek Lisans Öğrenci Birliği, Yapay Zeka Koleji Öğrenci Birliği, Kimya Mühendisliği tarafından ortaklaşa düzenlenen Çin Bilimler Akademisi tarafından desteklenmektedir. Kolej Öğrenci Birliği, Kamu Politikası ve Yönetimi Okulu Öğrenci Birliği, Mikroelektronik Okulu Öğrenci Birliği, Matematik ve Sistem Bilimleri Enstitüsü Lisansüstü Öğrenci Birliği, Baidu destek birimidir ve temel okuma teknolojisi ve PaperWeekly kooperatif öz medyadır. Bu ders dizisi, ulusal yapay zeka geliştirme planını uygulamayı ve Çin'in yapay zeka teknolojisinin ilerlemesini desteklemeyi amaçlamaktadır. Sektör uzmanlarını, genç akademisyenleri ve seçkin öğrencileri bu alandaki en son teknolojik başarıları tanıtmaya ve öğretimi, bilimsel araştırmayı ve sanayileşme deneyimini paylaşmaya, üretimi teşvik etmeye davet ederek, Öğrenme ve araştırmanın birleşimi, Çin'deki yapay zekanın güçlü gelişimine katkıda bulundu.
Yorum Beğen Takip Et
Yapay zeka öğrenme ve geliştirmenin kuru mallarını paylaşalım
Yeniden yazdırıyorsanız, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun
