Машинное обучение

Интеллектуальная платформа экологического мониторинга

Для контроля и мониторинга окружающей среды запущены различные государственные и международные программы. В рамках проекта ООН ICP Vegetation разработана интеллектуальная платформа мониторинга для выявления неблагополучных областей в Европе и Азии.

Искусственный интеллект следит за эволюцией теорий заговора вокруг COVID-19

В легендарной ядерной лаборатории создали программную систему, обнаруживает в соцсетях конспирологические теории; в дальнейшем она должна помочь в планировании информационных кампаний по их разоблачению.

Применение машинного обучения позволило идентифицировать три новых подтипа рассеянного склероза

Открытие новых подтипов РС позволит сформировать персонализированный подход к каждому пациенту, включая изучение особенностей течения заболевания и прогнозирование реакции на лечение

Информационные технологии в медицине: портрет на фоне пандемии

Влияние пандемии на медицину расценивается как негативное, но у этого явления есть и положительная сторона

С какими проблемами может столкнуться цифровизация психиатрии?

Общественное здравоохранение 21 века, в том числе и психиатрия, все больше зависит от цифровых технологий

ИИ в прогнозировании рака желудка после терапии

Система машинного обучения показала эффективность в оценке риска развития рака желудка по стандартным вводным клиническим данным

Алгоритм под названием EMOGI позволил обнаружить 165 новых онкогенов

ИИ способен определять потенциальные онкогены даже когда их ДНК не изменена

Искусственный интеллект следит за эволюцией теорий заговора вокруг COVID-19

В легендарной ядерной лаборатории создали программную систему, обнаруживает в соцсетях конспирологические теории; в дальнейшем она должна помочь в планировании информационных кампаний по их разоблачению.

Машинное обучение помогает выявить аутизм у детей по рисунку сетчатки

Метод диагностики, предложенный учеными Китайского университета Гонконга, может стать дополнительным инструментом в руках врачей.

Данные для медицины: естественный язык vs структурированные галлюцинации

На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.

Машинное обучение помогает выявить аутизм у детей по рисунку сетчатки

Основанный на искусственном интеллекте метод, предложенный учеными Китайского университета Гонконга, может стать дополнительным инструментом в руках врачей.

Внедрение искусственного интеллекта: Диалог и доверие

Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных и управляющий партнер компании nlogic, рассказывает о возможностях искусственного интеллекта в работе с документами и актуальных задачах российской индустрии больших данных.

Искусственный интеллект помогает предотвращать слепоту у пожилых

Новая схема обследования позволяет прогнозировать развитие сосудистой патологии сетчатки глаза за три года до появления симптомов.

Ученым удалось повысить стабильность функционирования мозговых протезов

Эксперименты показали: благодаря методам машинного обучения парализованные с имплантированными на поверхность мозга электродами могут устойчиво управлять компьютерным курсором силой мысли.

Искусственный интеллект с «воображением» поможет врачам в диагностике сложных случаев

Исследователи из компании Babylon развивают методы причинно-следственного машинного обучения.

ФМБА: машинное обучение поможет спрогнозировать тяжесть течения COVID

По данным медиков, алгоритмы с точностью около 90% подтвердили ряд клинических факторов, позволяющих предсказывать тяжесть течения заболевания.

Машинное обучение ускоряет созревание выращенной в лаборатории печени

Специалисты в области синтетической биологии берут на вооружение технологии искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект обнаруживает скрытые землетрясения

В недавней статье исследователей из Стенфорда описан новый метод выявления миллионов мелких сдвигов в недрах Земли.

Ученым удалось собрать крупнейшую базу данных для изучения разжигания ненависти в соцсетях

Группа исследователей из США и Германии проанализировали примерно 200 тысяч разговоров между пользователями Twitter, происходивших в течение пяти лет.

«Архипелаг 20.35»: не теряй времени, берись за искусственный интеллект!

Среди участников двухмесячного «смотра» команд со всей страны, представлявших и совершенствовавших свои проекты в области анализа данных, очень ярко заявили о себе самые молодые. Так, команда, возраст участников которой — от 11 до 14 лет, предложила интеллектуального ассистента, призванного помочь экономить время.