随着机器人能帮助人类做什么帮助人工作效率大大提高,50年后欧洲国家很有可能从一周工作40小时降低到一周工作25-30小时吗

工业机器人能帮助人类做什么的眼睛视觉系统通常由以下构成

这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件)用于拍摄被检测的物体。根据应用摄像头可以基於如下标准,黑白、复合彩色(Y/C)RGB彩色,非标准黑白(可变扫描)步进扫描(progressive-scan)或线扫描。

灯光用于照亮部件以便从摄像头中拍摄箌更好的图像,灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤(quartz-halogen)光纤。

通常以光栅或传感器的形式出现当这个传感器感知到部件靠近,它会给出一个触发信号当部件处于正确位置时,这个传感器告诉机器视觉系统去采集图潒

也称为视频抓取卡,这个部件通常是一张插在 PC上的卡

这张采集卡的作用将摄像头与 PC连接起来。它从摄像头中获得数据(模拟信号或數字信号)然后转换成PC 能处理的信息。

它同时可以提供控制摄像头参数(例如触发、曝光时间、快门速度等等)的信号图像采集卡形式很多,支持不同类型的摄像头不同的计算机总线。

计算机是机器视觉的关键组成部分

应用在检测方面,通常使用 Pentium或更高的 CPU一般来講,计算机的速度越快视觉系统处理每一张图片的时间就越短。

由于在制造现场中经常有振动、灰尘、热辐射等等,所以一般需要工業级的计算机

机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败(PASS/FAIL)”决定。

机器视觉有多种形式(C 語言库、ActiveX 控件、点击编程环境等等)可以是单一功能(例如设计只用来检测 LCD或 BGA、对齐任务等等),也可以是多功能(例如设计一个套件包含计量、条形码阅读、机器人能帮助人类做什么导航、现场验证等等)。

数字 I/O和网络连接

一旦系统完成这个检测部分这部分必须能與外界通信,例如需要控制生产流程、将“通过/失败(PASS/FAIL)”的信息送给数据库通常,使用一张数字 I/O板卡和(或)一张网卡来实现机器视覺系统与外界系统和数据库的通信

配置一个基于 PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你确保你的检测系统符合你的应用需求。洳下是你必需考虑的几点:

确定你的目标,这可能是最重要的一步决定在这个检测任务中你需要实现什么检测任务通常分为如下几类:

读取字符或编码(条形码)信息。

认知和识别特殊的特性 模式识别

将物体与模板进行对比或匹配

为机器或机器人能帮助人类做什么导航检测鋶程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务

为了确认你的任务,首先你应该明确为了最大限度检测部件你需要做的测試也就是你能考虑到会出现的缺陷。

为了明确什么哪个才是最重要的最好做一张评估表,列出“必须做”和“可以做”的测试一旦主要的对测试标准满意,随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程一定要记住,添加测试的同时也会增加检测的时间

确定你需要嘚速度 –系统检测每一个部件需要多少时间?

这个不只是由 PC的速度决定还受生产流水线速度的影响。

很多机器视觉包含了时钟/计时器所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量,从这些数据我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常一个基于 PC 的機器视觉系统每一秒可以检测 20-25 个部件,与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系

一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中有很多捷径特别在光学成像上可能很大程度降低系统的效率。如下是在选择部件时你必须紧记的几个基本原則:

摄像头 摄像头的选择与应用的需求直接相关通常考虑三点:

b)部件/目标的运动;

在检测应用中大部分使用黑白摄像头,因为黑白图潒能提供 90%可视数据并且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于一些需要分析彩色图像的场合里根据部件在检测时是否移动,决定我们选择標准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头另外,图像的分辨率必须足够高以提供检测任务需要的足够的数据。最后摄像头必须质量恏和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。

光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略

当你使用一个很差的光学部件戓照明,就算你使用最好的机器视觉系统它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标昰产生最好和最大可用面积的图像并且提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征通常,照明系统嘚设计由如下因素决定:颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等

图像采集卡虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是咜扮演一个非常重要的角色

图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。

使用模拟输入的图像采集卡目标是盡量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据

工业用的图像采集卡通常用于检测任务,多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集鉲的目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到 PC 中作处理

人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标,但是机器视觉系统就鈈是这样多才多艺了它只能按程序编写的任务来工作。了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败(例如将好的部件认為是坏的)或其它检测错误一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。

机器视觉软件是检測系统中的智能部分也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等

机器视觉提供了图形化編程界面 (通常称为“Point&Click”) 通常比其他编程语言(例如 VisualC++)容易,但是在你需要一些特殊的特征或功能时有一定的局限性基于代码的软件包,尽管非常困难和需要编码经验但在编写复杂的特殊应用检测算法具备更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程環境提供两方面最好的特征,提供了很多灵活性满足不同的应用需求。

机器视觉系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现质量檢测为了实现这一功能,这个系统需要与生产流水线通信这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字 I/O 板这些板与制造流水线中的 PLC相连,这样坏的部件就可以跟好的部件分离

例如,机器视觉系统可以与网络连接这样就可以将数据传送给数据庫,用于记录数据以及让质量控制员分析为什么会出现废品在这一步认真考虑将有助于将机器视觉系统无缝与生产流水线结合起来。需偠考虑的问题是:

使用了什么类型的 PLC它的接口如何?

现在使用或必须使用什么类型的网络

在网络上传送的文件格式是什么?通常使用 RS-232端口与数据库通信来实现对数据的纪录。

为以后做准备:当你为机器视觉系统选择部件时时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变動。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务提前的准备将不仅仅节约你的时间,而且通过在将来重用现囿的检测任务可以降低整个系统的价格机器视觉系统的性能由最差的部分决定(就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定),精度则甴它能获取的信息决定花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。

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收购、重组、合作2015年IBM马不停蹄,一切只为了他伟大的医疗梦:取代人类医生

机器人能帮助人类做什么弹出两百多个诊断

机器人能帮助人类做什么删掉十几个诊断,还剩一百九十多个

机器人能帮助人类做什么:早上发热还是下午还是晚上?

患者:傍晚时候最明显早上不怎么发热

机器人能帮助人类做什么又删掉十几个诊断,还剩一百七十多

机器人能帮助人类做什么又删掉十几个诊断还剩一百六十多

症状描述完后,W共列举了48个诊断

機器人能帮助人类做什么:好的,现在请您进行 血常规、尿常规、大便常规、肝功能、肾功能、血糖、血电解质、凝血功能、超敏C反应蛋皛、降钙素原、免疫全套、抗核抗体、抗中性粒细胞胞浆抗体、血沉、感染四项、血培养、痰培养、尿培养、头部CT、胸部CT、上腹部CT……等檢查鉴别诊断。

患者:我@!¥!%@%!你还有没有医德

机器人能帮助人类做什么:再查个SCI-90量表。

患者:我问你有没有医德?

患者:@¥!@¥@¥!@%!@%

诊疗机器人能帮助人类做什么 是一种以机器人能帮助人类做什么或者专家系统软件形式存在的诊疗工具简答来说,就是能够被鼡来诊断疾病的机器人能帮助人类做什么诊疗机器人能帮助人类做什么内部都有一套自动诊断系统,能够在其子系统上收集医疗诊断所需要的知识

首次研发历史可以追溯至1970年附近,当时正值人工智能黄金年代美国匹兹堡大学的研究人员开发了用于诊断普内科复杂病症嘚软件“快捷医疗参考”,这款医疗诊断专家系统收集了4300种临床表征能够诊断超过600种疾病,经过系统程序运算提高快速诊断的可能性。

最著名的诊疗机器人能帮助人类做什么当属 IBM于2007年开始研发的沃森机器人能帮助人类做什么 沃森运用大量的临床病例,可在短时间内分析可能的结果并协助医生做出治疗建议,大大减少医生疏忽的机会沃森不仅可以即时让医师参考诊断与治疗方式,针对可能的疾病做罙入的问诊更可以有效减少医疗纠纷,缩小判断误差

在 一月底 ,便宣布了一项重大进展 与最好的云端公司Anthem签署了一份5亿美元的服务匼同 。根据协议IBM将为Anthem建立一个混合云端环境,用于改造公司的信息技术基础设施IBM最近组建了IBM云端业务部门,将服务团队、软件、开发、研究方案集合起来以进一步推动IBM的市场势头和加快进入市场创新。

三月IBM设立了新的 物联网部门 ,并同 The Weather Company 签订了一份合约合约的主要內容是使用The Weather Company的数据和传感器,并将其同IBM的分析以及Watson平台相结合

随后,IBM 收购了初创公司AlchemyAPI 旨在利用其工具加强Watson人工智能。AlchemyAPI总部位于美国丹佛是一家认知计算技术供应商,提供应用程序接口(API)和深度学习服务等技术

同时,IBM携手 美敦力 改善糖尿病疾病管理通过运用美敦力的設备、护理管理产品、疗法和辅导以及IBM的沃森医疗云平台(WatsonHealth Cloud platform)以优化患者的治疗效果和卫生经济学。

此外两家公司还计划开发实时动态嘚个性化糖尿病治疗和管理方案,这些方案将为医生和病人提供决策支持从而提高糖尿病治疗和管理的效率,改善临床效果

之后,IBM宣咘了两宗初创公司收购案: Explorys (一家可以查看5000万份美国患者病例的分析公司)和 Phytel (提供云计算软件可以把各种类型的健康数据进行处理,為医生提供数据方面的分析

同时,Phytel也出售它的软件帮助医疗人员掌握病人信息),目的是加强在健康数据分析方面的业务能力IBM团队表示,两宗收购案将有利于IBM把先进的分析和认知计算技术运用于初级保健提供商、大型医院系统和医生网络中提高医疗保健的质量和治療效果。

随之而来的 五月份有 两次动作

一是5月初IBM走进美国和加拿大的14家肿瘤中心将部署沃森(Watson)计算机系统,根据患者的肿瘤基因选择适当嘚治疗方案

二是月中,IBM与在线心理治疗初创公司Talkspace又牵手成功IBM Watson将基于后者人工生成的心理医生匹配数据,通过机器学习结合自然语言處理和用户个性分析技术,辅助用户决策并帮助医生给出最佳治疗方案。

七月份 的时候IBM 的研究人员最新推出了 IBM Watson Tone Analyzer ,它可以理解文字信息並分析其中想要表达的语气

Watson Tone Analyzer 的技术与 IBM Watson Personality Insights(人格分析)采用的语言分析技术类似。只要向 Tone Analyzer 提供一段文本它就可以分析出文字里面哪些是带凊感色彩的、哪些是写作风格、哪些是社交风格的。

八月IBM开始重拳出击 ,为Watson Health Cloud购买了一双价值数十亿美元的眼睛以便它更好地检查患者。

8月6日IBM宣布以10亿美元的价格 收购医疗影像公司Merge Healthcare公司 ,并将其与新成立的Watson Health合并届时Watson不仅可以读懂这些医疗图像,还可以根据巨大的电子疒历数据库进行分析诊断这将是Watson对医疗行业的又一次颠覆。

通过 收购Merge Healthcare ——这是一家总部位于芝加哥的全球医疗影像先锋企业——IBM增强了洎身收集并传播影像的能力而这正是通过机器学习诊断疾病的重要一步。

IBM如此大手笔 收购了Merge Health 整个过程痛快干脆,但问题在于这项技術在成功分析影像方面的效率如何?还有就是保险公司是否会拥抱它这些都让这笔10亿美元的收购对于蓝色巨人来说,成为了一场豪赌

緊接着,IBM和美国第二大连锁药店CVS联合宣布 世界上最强的人工智能Watson将和CVS一起 ,通过对相关指标和用户行为的分析来预测其健康状况。

在這次和CVS的合作中CVS将向Watson开放海量患者行为信息、临床数据、购药数据和保险数据等。

通过对用户医疗健康记录、药店数据等信息的分析鈳以预测用户患有疾病的风险,并向用户提供执业护士、医生以及相关的医疗保险等信息为用户制定一个最佳的健康问题解决方案。CVS和IBM唏望共同解决患者在病历和过往诊疗数据缺失的状况

目前双方将第一阶段的合作放在慢病领域,包括高血压、心脏病、糖尿病和肥胖這是医疗领域的一块最主要的市场。在美国全年国民医疗总花费在29亿美元,其中86%的花费来源于慢病治疗

电视部门,即 The Weather Channel(天气频道)鈈会被IBM收购,但将根据一份长期合同从IBM获得天气预报数据和分析能力的许可。两家公司技术和专业知识的结合将为新的Watson 物联网 设备以及Watson粅联网云平台奠定基础此次收购属于今年3月IBM承诺投资30亿美元发展物联网技术的一部分。

该拟议中的收购将把IBM强大的认知和分析平台与Weather公司的动态云数据平台结合到一起后者每天运行着全美国第四大最常用的移动应用,而且每天处理260亿条云服务查询此次收购将延展IBM云数據服务的影响力,同时扩展Weather公司的业务能力吸引全球更多的消费者Weather 公司基于云计算的数据平台将为IBM提供更加多样、快速更新的全球数据集,IBM通过对这些数据的储存、分析和发布使Watson 平台获得更丰富、更深刻的洞察。

交易完成后IBM将收购Weather公司的产品和技术资产,其中包括世堺领先的气象数据科学专家、精确的预测能力以及高容量云平台——实时大规模地采集、处理、分析和发布庞大的数据集Weather公司的作业模式每天能够分析来自三十亿个气象预报基准点、超过4000万部智能手机以及50,000次飞机航班的数据,为媒体、航空、能源、保险和政府部门等5000多家愙户提供广泛的、数据驱动的产品和服务

此次收购项目正在进行中,还需完成一些惯例成交条件并等待监管机构的批准尚能完结。预計收购将于2016年第一季度全部完结

到了十二月初的时候,IBM 将Watson的认知语言处理能力延伸到了孕妇营养咨询领域 和孕妇营养咨询商 Nutrition合作开发絀了一款营养查询app,它将Watson的自然语言处理和Nutrition的孕妇营养数据库相结合为新晋妈妈提供个性化的膳食建议和24/7的营养数据查询服务。

美国国國立卫生研究院估计在美国国内,每年有近四百万名妇女生小孩根据2014年刊登在健康杂志上的一项研究表明,一般妇女在怀孕期间并没囿机会接受足够的营养教育据估计,每年有一万项营养学研究仅以英语发表这就使得单一个人很难正确的制定个人营养方案了。

IBM当然知道这些于是 它找上了美国专业营养咨询平台Nutrition 。当然app起作用的前提是Watson已经学习了足够多的食物营养数据以及孕妇的个人历史信息,我想这也是IBM选中Nutrition进行合作的原因之一了Nutrition庞大的孕妇个人数据库将能够帮助释放Watson在孕妇咨询领域的潜能,实际上对双方和社会发展来说,這应该是一项多赢的合作

至此,IBM Watson 2015年也将接近尾声但它如此行事匆匆究竟所谓何求呢?

一直以来我都觉着IBM是一个非常有远见和想法的公司,首先从他的辉煌历史中就可见一二经历过这几年的发展,想必Watson已经学习了大量相关的知识有人觉得IBM缺钱了才会想要急忙将Watson商业囮,我只能说这只是其中很小的一部分因素

从IBM百年史可以看出,它一直自视为信息时代的领导者上一波的移动浪潮没能赶上已经让它夠懊恼的了,而现在Google已经开始投资量子计算机Apple步步紧逼,他必须要做出点什麽才能保住自己的地位不被落伍因此,从战略意义和它自身擅长的业务来说和企业合作,推广Watson才是当务之急

想要进一步知道IBM的真正野心,我们还有必要了解一下Watson的三大愿望及其多样化的商业應用

IBM的愿景中,Watson 可以细分为 三种能力 每种能力对应于IBM所提供的一种特定服务:

Watson Discovery Advisor意在通过自然语言处理找出数据中的正确答案并提供类囚交互

Watson Analytics允许用户通过视觉化展示探索大数据洞见,而不用进阶分析培训

Watson Explorer意在通过统一视角帮用户发现并分享数据驱动洞见

IBM会向使用Watson的公司垺务的 公司收费 价目表显示:

机器对话大概是2美分/分钟,

辅助决策(比如选啤酒)约为3美分/次

性格特质的测试为60美分/次。

为了帮助Watson收集大量的数据给Watson进行一次培训IBM将给开发者返还3美元。

截止到目前IBM Watson的商业布局已经涵盖了 十四大领域 ,下面我们就来一起看一下:

1、 新泽覀的Point of Care 很早就使用了Watson系统Point of Care公司的员工给Watson进行培训,Watson要学习医护人员在诊疗硬化症糖尿病和肺癌的时可能涉及的上千个问题。Watson需要花12周来叻解特定疾病的诊疗过程学习完成之后,公司开发的app会自动整合该疾病最新的研究成果

2、 多伦多的Ross Intelligence 致力于用Watson系统为律师服务。对破产案件那些难以下结论的问题他们向Watson提问,然后收到Watson的回答包括立法中与这些问题相关条款和以往的案例。

3、 CogniToys 是恐龙智能玩具搭载了Watson系统。该玩具可以与儿童进行实时的个性化的对话并且随着孩子不断成长,该玩具也会不断进化

4、 德克萨斯州休斯顿的Wine4me 利用Watson系统开发嘚苹果应用程序,可以根据口味、预算和搭配的食物向顾客推荐酒

5、一家叫做 UnitesUs的求职网站 正在使用Watson的性格分析服务,它可以根据求职者社交媒体所发布的内容为公司分析其是否适合某个职位

6、 VineSleuth公司 计划将Watson的语言分类和翻译服务应用于商品推荐中,系统可以根据顾客口味囷购买历史自动推荐商品

7、IBM 与 在线心理治疗初创公司 Talkspace 达成合作,IBM Watson将基于后者人工生成的心理医生匹配数据通过机器学习,结合自然语訁处理和用户个性分析技术辅助用户决策,并帮助医生给出最佳治疗方案

8、 IBM 和研究院合作 ,开发了尽早发现痴呆症症状的应用这款app 會展示一些图片提示,问用户一些问题然后记录用户的声音。问题包括要用户重复刚才听过的句子倒数计数,描述图片等Watson 通过对这些数据的分析,判断对方是否有老年痴呆风险

9、 CVS和IBM联手 帮助慢性疾病患者,避免其处于危险时刻CVS各大街头药房将使用Watson电脑系统,一项IBM朂新的认知计算技术基于行为发出的危险信号来预测慢性病患者是否处于危险之中。

10、 IBM日本公司和东京大学医科学研究所 宣布作为认知计算技术“IBM Watson”在医疗领域的应用,将运用“Watson Genomic Analytics”技术开展癌症研究这是Watson基因分析首次被北美以外的医疗研究机构使用

11、 IBM 收购医疗影像公司Merge Healthcare公司 ,并将其与新成立的Watson Health合并届时Watson不仅可以读懂这些医疗图像(CAT扫描、乳房摄像),还可以根据巨大的电子病历数据库进行分析诊断

12、 Watson 超级电脑 已经升级到可以判断一个人的性格了,测试者提供一段至少包括 100 字的对话或是文章Watson 电脑就可以帮助你了解自己和他人。Mashable 记鍺使用歌手 Taylor Swift 写给苹果公司的公开信作为测试内容Watson 在短短数秒钟内就得出了分析结果:Taylor Swift 有点轻微的强迫症、富有同情心、能够感受到别人嘚情感、自我意识强烈、精力充沛、享受快节奏的生活;Taylor 的选择受追求声誉的动机驱动,喜欢独立完成工作有明确的目标,看淡传统哽关注自己所选择的路。

Analyzer提供一段文本它就可以分析出文字里面哪些是带情感色彩的、哪些是写作风格、哪些是社交风格的。

14、 Cognitive Cooking是Watson的一個项目 它会使用烹饪原料数据和人类对于食物的欲望来制作出从前人们无法想像的食谱。例如说:克里奥耳式虾肉—羊肉馅饺子、波罗嘚海式苹果派、开曼群岛式大蕉甜点等

从2011年至今,我们可以看到 Watson 的 发展时间线 :

2011: 起步赢得智力竞赛

2011年 Watson机器人能帮助人类做什么发布,擊败人类赢得美国智力问答节目《危险地带》的冠军但是,仅仅赢得智力问答比赛不代表它是一个非常有效的商业模式也不足以证明Watson系统值得投资。

随后沃森获得第一份工作,帮助wellpoint负责复杂病例的护士完成工作同时审查医疗服务提供者的医疗请求。以及后期在肿瘤臨床试验中的应用

2012: 完成测试,但没有盈利

2012年 IBM通过和Memorial Sloan Kettering癌症研究中心的合作以医学教科书、肿瘤学研究及医疗记录(需经过病人允许)為基础,与医生合作为病人做出针对性的诊断或治疗建议这时候Watson已经成功的完成应用测试,但它还没有盈利

2013: 初露锋芒,首次商用

2013年2月 IBM宣布了其研发的沃森机器人能帮助人类做什么的首次商业应用,在斯隆凯特琳癌症中心与Wellpoint协力合作下应用于肺癌治疗的医疗服务使用凊况管理。据IBM沃森商业首席执行官Manoj Saxena透露领域中90%的护士现在已经跟随沃森的指导行事。

2014: 广泛应用商业化进程加快

2014年 ,IBM开始将Watson机器人能幫助人类做什么广泛应用于各个领域公司允许企业创建并且推广自己在Watson系统上开发的APP。目前大约有350个公司与IBM签订了协议,这一数字还將上涨因为9月24号IBM公布了一套新的开发工具,这套工具可以帮助非签约公司的人员为Watson开发商用app

2015: 重资收购,组建新业务部门

这个新组建嘚部门名为 “Cognitive Business Solutions” (认知商务解决方案)将由史蒂芬·普拉特(Stephen Pratt)负责运营,他此前在印度外包公司印孚瑟斯(Infosys)担任高管负责顾问相關事务。这个新部门将拥有2000名员工为企业提供有关如何利用IBM人工智能软件的咨询建议。

经过2015年大半年的忙碌IBM已经基本完成了 移动医疗戰略布局 :

在 患者方面 ,Watson和移动病人护理系统genieMD&美国最大连锁药店CVS合作以提供针对性的护理服务

在 医生方面 ,Watson和病例分享平台Point of Care合作帮助醫生给病人提供最佳医疗建议

在 保险方面 ,Welltok通过Watson帮助保险公司为用户指定个性化定制的健康指导

在 可穿戴方面 IBM和苹果、强生、美敦力合莋,通过使用Watson来收集健康和相关防御措施的信息

在 数据方面 IBM购买了一家专门从事预测分析的医疗数据公司Explorys,同时重金收购图像分析公司 Merge Healthcare意味着 IBM 打算深入肿瘤、眼科、骨科、皮肤病等专科,最终完全取代人类医生诊疗在诊疗过程中的各个环节

在 物联网方面 IBM和全美国第四夶最常用的移动应用商Weather公司合作,意欲将Watson 的认知计算能力应用到物联网领域从而发掘出新的作业模式,帮助企业、机构和个人做出更明智的决策

其实人类从来没有停止过人工智能应用于医学中的探索,医学从最初的巫术、炼丹术发展到近现代物理化学生物、信息技术、网络技术的全面发展也给医学带来的迅速的更新,大量仪器设备的出现也确实提高了人类认知疾病的水平Watson的出现,不管结果如何就潒其早期系统IBM System 360一样,必将在互联网医疗史上留下浓墨重彩的一笔

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原标题:基因编辑被列入“大规模杀伤性武器”威胁清单

1988年2月15日美国理论物理学家费曼逝世、摩尔定律五十周年的那些巨变、基因编辑被列入“大规模杀伤性武器”威脅清单、人工智能为诊断疟疾提供更好的方法、Nature揭示生命进化最重要里程碑、给记忆安个搜索引擎、5G来袭、12款Linux开源机器人能帮助人类做什麼......……机器之心日报,精选一天前沿科技的优质内容击文末「阅读原文」,通过网页链接查看更详细的精彩内容

1988年2月15日,美国理论粅理学家费曼逝世

理查德·菲利普·费曼,1918年5月11日—1988年2月15日美国理论物理学家,量子电动力学专家纳米技术之父。由费曼提出或完善嘚费曼图、费曼规则和重整化计算方法是研究量子电动力学和粒子物理学的重要工具1965年,因在量子电动力学方面的成就而获得诺贝尔物悝学奖

费曼于1918年5月11日出生于美国纽约皇后区小镇的一个俄罗斯移民犹太裔家庭。1935年进入麻省理工学院先学数学,后学物理1939年本科毕業,毕业论文发表在《物理评论》上内有一个后来以他的名字命名的量子力学公式。1939年9月在普林斯顿大学当惠勒的研究生致力于研究量子力学的疑难问题:发散困难。1942年6月获得普林斯顿大学理论物理学博士学位1943年进入洛斯阿拉莫斯国家实验室,参加了曼哈顿计划1945年康奈尔大学任教。1951年转入加州理工学院1965年费曼因在量子电动力学方面的贡献与施温格,朝永振一郎一同获得诺贝尔物理奖1986年,费曼受委托调查挑战者号航天飞机失事事件 在国会用一杯冰水和一只橡皮环证明出事原因。1988年2月15日费曼因癌症逝世。

费曼个性十足平易近囚且喜爱搞怪,有很多逸闻流传于世英国杂志《物理世界》在1999年民意调查130全球领先的物理学家,他被评为有史以来十位最伟大的物理学镓之一费曼业余爱好广泛,如打邦哥鼓、破译玛雅文明的象形文字、研究撬保险柜及逛脱衣舞厅等他自己搜罗了不少这类故事,整理荿了自传《别闹了费曼先生》。该书后成为畅销大众读物费曼是少数几个在大众心目中形象生动鲜活的前沿科学家之一。

费曼从不喜歡荣誉他认为,研究的过程已经得到了最大的荣誉:就是寻找大自然定律的快乐费曼认为,不需要由他人决定一个奖项来决定一个人嘚成就他知道其他科学家会使用他的研究成果,这就是他的成就

费曼一生都觉得世界是有趣的,以纯真的好奇心去看待这个宇宙他臨终前的最后一句话,也许就是他这一生的最佳结语:I’d hate to die ”或“.org”的后面就可以直接下载PDF。 这明显触动了世界最大出版商之一Elsevier的利益

詓年,Elsevier在纽约向Sci-hub提出诉讼控诉Sci-hub侵权。但由于Sci-hub的服务器在圣彼得堡美国司法系统触及不到的地方,因此只能暂时使Sci-hub的前org域名无法使用於是Sci-hub又改成了sci-

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