大家好，今天来为大家分享谷歌人工智能 医疗的一些知识点，和谷歌人工智能医疗的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
- 抗击疫情中，人工智能（AI）帮了不少忙，有哪些典型应用呢？
- 在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
- 人工智能好学吗？
- 如何看待谷歌被曝光，医生患者不知情前提下被秘密采集数百万医疗隐私数据一事？
抗击疫情中，人工智能（AI）帮了不少忙，有哪些典型应用呢？
非常高兴能回答您的问题。本次疫情中，人工智能在新药研发、舆情防控、辅助诊疗、物资调配、以及远程办公等方面都发挥了尤为重要的作用。下面我将从这五方面举例说明人工智能的典型应用，以及它们用到的具体人工智能技术。
第一：新药研发。这一典型应用是人工智能在本次疫情中发挥的最为关键作用的地方。人工智能范畴下的机器学习技术可以进行病毒基因序列检测，帮助科学家更好的了解病毒的分类、族谱、变异，以及对抗病毒的疫苗研发。其中，上海公卫中心是最早一批解析出新病毒全基因序列，并向全球公布的传染病救治专业机构，为后续的治疗以及研发即时疫苗赢得了先机。
第二：舆情防控。首先，这段时间公共场所部署了很多智能测温系统，如机场、铁路、以及各种大型室内场所入口。它用到了人脸识别技术，并结合温度传感器来检测人的体温，这个应用在能够起到初步筛查的目的。其次，人工智能语音机器人也被应用到部分居民区，来进行防疫知识科普，它用到的主要是语音合成技术。再次，无人机也在国内很多地方甚至国外大量部署，用来进行居民健康情况调查和督促，它其实用到了传感器和机器人技术。
第三：辅助诊疗。首先，虚拟电话客服可以让您直接通过电话，在家中远程得到医疗咨询，既安全又便捷，这背后用到的是语音识别技术和自然语言处理技术。其次，医疗机器人用于快速筛查、检测以及就医向导，这使用到了包括人脸识别、语音识别以及传感器等技术。这些应用缓解了医院的就诊压力，对疑似人员的排查起到了非常大的作用。
第四：物资调配。疫情期间，智能机器人被应用到生活中，进行药品物资的配送、环境卫生的清洁。主要使用到的是物体识别、图像分割、以及机器人传感器技术。这在特殊时期，减少人员接触、保障物资发挥了独特的作用，也是未来一个非常重要的发展方向。
第五：远程办公。首先，疫情期间，大人在家远程办公，孩子在家上网课，经常用到视频会议系统。这些常见的视频会议系统，一般使用到了人脸识别、以及图像分割技术。另外，在一些新闻发布会，以及中外专家远程交流时，智能会议系统起到了至关重要的作用，它涉及到了语音识别技术和自然语言处理，用来会议文字记录、机器同声翻译等。
综上所述，本次疫情中人工智能在很多领域都具有相当典型的应用，为我们国家在战胜疫情的过程中起到了不可替代的作用，而人工智能也必将成为我国立于世界强国的又一个大国重器。最后，如果您想了解更多人工智能有关话题，可以关注我@猿星大小王，我们通过有趣的人工智能实验，来介绍生活中的人工智能小知识。如果您喜欢我的回答，记得为我点赞哦，谢谢！
在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
非常高兴回答你的问题。
人工智能成分股117家查询一下同花顺人工智能概念股一共有117家，其中今天涨幅最大的为赢时胜、赛维智能、浪潮信息，实际上A股人工概念股并非都是以人工智能为主营业务方向的，大部分只是人工智能业务相关。
真正布局人工智能的是百度、阿里巴巴和腾讯先看一下人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
虽然百度现在体量和阿里、腾讯不再同一个级别，不过目前在人工智能领域做的靠前的是百度，百度有百度大脑、无人驾驶等AI领域做的非常靠前。
腾讯也有自己的AI开放平台，包括语义分析，图像识别，智能客服等AI应用。
阿里专门成立了达摩院研究人工智能方向。
人工智能独角兽：旷视、商汤、云从、依图旷视、商汤、云从、依图这四家人工智能独角兽，估值都已经超过10亿美金，虽然还没有上市，不过未来潜力巨大，且都是以人工智能为主营业务。
结论从全球范围来看，人工智能做的最好的企业是Google，在国内是百度，以及科大讯飞，A股上市企业中人工智能概念股虽然有117家，但实际上并非真正意义上的人工智能公司。旷视、商汤、云从、依图这四家独角兽未来可能会成为人工智能科技巨头，也极有可能在近几年登录资本市场。
以上是我的看法，欢迎留言讨论交流，喜欢的可以点点关注。
人工智能好学吗？
人工智能不好学，而且非常不好学。
但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。
先说说基本要求吧：
首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能，这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求，不过也不要怕，这时候一般会有一个团队和你一块做这些。第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语，中文的也有，但是比较少，而且比国外晚很长时间才有可能出现。最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取，国内环境宽松，获得的难度好一点，如果不能获得真实的海量数据，你的训练也没有意义，获得的模型也是不准确的。如果具备了上述4点，就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了，如果一开始没有找到研究的方向，第四点不具备也没关系，可以先从算法学习等方向入手，以后找到方向了再想办法获得数据。
总的来说，人工智能虽然没有想象的那么神秘，但是真要研究起来也没那么简单，毕竟，这是个从海量数据里寻找规律，找出问题解决模型的一种方式，牵涉的方方面面很多，如果没有很大的毅力，想有大的发现还是比较困难的。
如果只是想将来找份人工智能相关的工作，也不用这么辛苦的研究，把工具学习好，把现有的算法学习好就可以了。
如何看待谷歌被曝光，医生患者不知情前提下被秘密采集数百万医疗隐私数据一事？
信息就是权力。
所以要阻挡高技术公司搜集获取信息目前对于各国政府都有困难。技术的进步让国家的管制出现了缝隙，要填补这类缝隙目前还没有太多的好办法。
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