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生物科技和人工智能哪個好,人工智能是否能夠取代生物智能人工智能的發(fā)展前景在哪

來源:整理 時間:2023-06-11 17:04:22 編輯:智能門戶 手機版

1,人工智能是否能夠取代生物智能人工智能的發(fā)展前景在哪

在可預(yù)見的將來還不能,將來可能應(yīng)用于人類不愿意從事的行業(yè),或者高危險的行業(yè).比如建筑,維護空間站,駐守常年積雪的高山地帶等等
很有發(fā)展前景,因為人們對于機器的應(yīng)用不再是要操作它,還要它自己工作,這在21世紀會體現(xiàn)的更加明顯。但是對于人工智能無論可以完成什么任務(wù)我想人類還是應(yīng)該讓它只作為一部機器存在,不能讓他過于智能,否則人工智能給我們帶來的問題不會比克隆人少的。

人工智能是否能夠取代生物智能人工智能的發(fā)展前景在哪

2,研究生出國學(xué)人工智能還是生物醫(yī)學(xué)工程糾結(jié)啊

看你感興趣哪個咯,不感興趣學(xué)出來也沒用。要么就是看下你報的學(xué)校哪個專業(yè)比較強勢一點,教授比較好。還有就是學(xué)費獎學(xué)金哪個比較便宜。然后再選相信你會對未來自己要走的方向清晰的多。\(^o^)/~
都學(xué)了,回來就是第二個錢學(xué)森
可取百度上搜
這主要看你是愛好機械電子還是愛好生物學(xué),如果干上了不喜歡的職業(yè)就杯具了。人工智能是科技前沿,是未來科技的重中之重,如果能去MIT念人工智能,就是一步登天了。學(xué)生物醫(yī)學(xué),時間太長,接觸尸體和臨床,雖然生物醫(yī)學(xué)或者生命科學(xué)是未來除了人工智能之外的重要領(lǐng)域。但只有基因工程才是前沿中的前沿

研究生出國學(xué)人工智能還是生物醫(yī)學(xué)工程糾結(jié)啊

3,人工智能的醫(yī)學(xué)生物研究和圖像處理哪個方向好

肯定是圖像處理好的多啊,醫(yī)學(xué)生物研究聽起來很牛的樣子,但是就業(yè)面沒得圖像處理寬,圖像信號處理這塊算是很熱門的專業(yè)了
隨著醫(yī)學(xué)影像智能化診斷的快速發(fā)展,為了滿足愈加復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分析和處理要求,人工智能方法成為近年來醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展的一個研究熱點。本文對近五年來人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用的新進展進行綜述。方法:將應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域主要的幾種人工智能方法進行了分類總結(jié),討論了這些方法在醫(yī)學(xué)圖像處理各分支領(lǐng)域的應(yīng)用,分析比較了不同方法間的優(yōu)缺點。結(jié)果:人工智能方法應(yīng)用主要在醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像配準、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等領(lǐng)域;包括蟻群算法、模糊集合、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法、遺傳算法、進化計算、人工免疫算法、粒計算和多agent技術(shù)等;涉及mr圖像、超聲圖像、pet圖像、ct圖像和醫(yī)學(xué)紅外圖像等多種醫(yī)學(xué)圖像。結(jié)論:由于醫(yī)學(xué)影像圖像對比度較低,不同組織的特征可變性較大,不同組織間邊界模糊、血管和神經(jīng)等微細結(jié)構(gòu)分布復(fù)雜,尚無通用方法對任意醫(yī)學(xué)圖像都能取得絕對理想的處理效果。改進的人工智能方法與傳統(tǒng)圖像處理方法的結(jié)合,在功能上相互取長補短,將是醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)重要的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)影像;醫(yī)學(xué)圖像處理;人工智能

人工智能的醫(yī)學(xué)生物研究和圖像處理哪個方向好

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