


Aikangs offizielle Ankündigungsveranstaltung „AI Health Butler'.
Aikangs offizielle Ankündigung „AI Health Manager“
Können Sie keine „gesunde Übereinstimmung“ finden? Egal, Ihr IKKIE wird aktiv!
Schreiben Sie Gedichte, zeichnen Sie, singen und tanzen Sie, moderieren Sie Live-Übertragungen ... Sie können es sich nur vorstellen, aber ohne sie geht es nicht. Gegenwärtig nimmt die KI ständig über verschiedene Identitäten und Rollen am menschlichen Leben teil und bleibt bestehen die Vorstellungskraft des Menschen zu untergraben. Wenn künstliche Intelligenz auf medizinische Gesundheit trifft, ist Xiaoai hier, um für das Gesundheitsmanagement aller „Maßnahmen zu ergreifen“! IKKIE, der erste „KI-Gesundheitsbutler“ der iKang-Gruppe, wird bald auf den Markt kommen, um jedem ein bisschen anderes „hartes Leben“ mit Technologie zu zeigen.
IKKIE Eine „Wolke“ mit einer Geschichte
Im Jahr 2018 führte iKang den „iKang AI+“-Plan ein, der KI-Verbesserungen für traditionelle körperliche Untersuchungen und Gesundheitsmanagement bietet. Ab 2021 wird die „Medical Cloud“ von Aikang, die fast 60 Millionen große Datenmengen zu körperlichen Untersuchungen gesammelt hat, in der Cloud aufblühen und sich auf die „Cloud für körperliche Untersuchungen, Bildgebungs-Cloud, EKG-Cloud und Inspektions-Cloud“ stützen Vor, während und nach der Untersuchung wird den Benutzern während des gesamten Prozesses ein neues Erlebnis geboten, das in Echtzeit, intelligent, genau und vernetzt ist.
Jetzt wird IKKIE, dem die Mission des „AI Health Butler“ anvertraut wurde, AIKANG AI-Botschafter und „geht an die Arbeit“ und leitet damit einen Neuanfang für den 19-jährigen AIKANG in seinem zweiten Jahrzehnt ein.
IKKIE gefällt dir, bist du „KI“?
IKKIEs Name ist vom englischen Namen iKang inspiriert. Um in den KI-Kreis digitaler Bilder einzudringen, in dem der Schein gerecht wird, wurde IKKIE als 3D-„Wolke“ konzipiert, die verschiedene Ausdrücke in verschiedenen Gesprächsszenarien ändern kann. Da es sich um ein digitales menschliches KI-Bild handelt, das gerade erst eingeführt wurde, sind die Funktionen von IKKIE bereits sehr ausgereift. Jedes Röntgenbild, jedes Lungen-CT, jedes Fundusfoto wird vom Benutzer hinter den Kulissen gesteuert. Fundus, Lunge, Herz, Gehirnblutgefäße, Brust. „Digitale Ärzte“ schützen Zähne, Knochen & Co. Realisieren Sie ein präzises und dynamisches Gesundheitsmanagement, erstellen Sie Gesundheitsporträts und prognostizieren Sie Gesundheitstrends für Tausende von Menschen. Verschreiben Sie Gesundheitsrezepte und sehen Sie eine gesunde Zukunft voraus. Möchten Sie auch so schnell wie möglich seine Leistung sehen?
IKKIE Future Night, schauen Sie sich die erste Show von IKKIE an!
Die Aikang AI Future Night 2023 kommt bald. Es ist eine Veranstaltung zum Austausch von Ideen, Lachern und Wissen. IKKIE wird ebenfalls auf die Bühne kommen . Sehen Sie, wie es mit Prominenten und großen Namen Beschwerden austauscht und berühmte Szenen der Medizintechnik inszeniert. Die Hochstimmung geht weiter und Zuschauer können den QR-Code scannen, um einen Termin für die Live-Übertragung zu vereinbaren.
14. Juni BRTV Beijing TV
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAikangs offizielle Ankündigungsveranstaltung „AI Health Butler'.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Pandas ist ein leistungsstarkes Datenanalysetool, das verschiedene Arten von Datendateien problemlos lesen und verarbeiten kann. Unter diesen sind CSV-Dateien eines der gebräuchlichsten und am häufigsten verwendeten Datendateiformate. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Pandas CSV-Dateien lesen und Datenanalysen durchführen, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken. Zuerst müssen wir die Pandas-Bibliothek und andere möglicherweise benötigte verwandte Bibliotheken importieren, wie unten gezeigt: importpandasaspd 2. Lesen Sie die CSV-Datei mit Pan

Gängige Datenanalysemethoden: 1. Vergleichende Analysemethode; 3. Methode der Trendanalyse; , Hauptkomponentenanalysemethode 9. Streuanalysemethode; 10. Matrixanalysemethode; Detaillierte Einführung: 1. Vergleichende Analysemethode: Vergleichende Analyse von zwei oder mehr Daten, um die Unterschiede und Muster zu finden. 2. Strukturelle Analysemethode: Eine Methode zur vergleichenden Analyse zwischen jedem Teil des Ganzen , usw.

So verwenden Sie React und Google BigQuery zum Erstellen schneller Datenanalyseanwendungen. Einführung: Im heutigen Zeitalter der Informationsexplosion ist die Datenanalyse zu einem unverzichtbaren Bindeglied in verschiedenen Branchen geworden. Unter anderem ist die Entwicklung schneller und effizienter Datenanalyseanwendungen für viele Unternehmen und Einzelpersonen zum Ziel geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit React und Google BigQuery eine schnelle Datenanalyseanwendung erstellen, und es werden detaillierte Codebeispiele bereitgestellt. 1. Übersicht React ist ein Werkzeug zum Erstellen

Im Anschluss an die letzte Bestandsaufnahme von „11 Basisdiagramme, die Datenwissenschaftler in 95 % der Zeit verwenden“ stellen wir Ihnen heute 11 Basisverteilungen vor, die Datenwissenschaftler in 95 % der Zeit verwenden. Die Beherrschung dieser Verteilungen hilft uns, die Natur der Daten besser zu verstehen und bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung genauere Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen. 1. Normalverteilung Die Normalverteilung, auch Gaußsche Verteilung genannt, ist eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung. Es hat eine symmetrische glockenförmige Kurve mit dem Mittelwert (μ) als Mittelpunkt und der Standardabweichung (σ) als Breite. Die Normalverteilung hat in vielen Bereichen wie Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Ingenieurwesen einen wichtigen Anwendungswert.

In der heutigen intelligenten Gesellschaft sind maschinelles Lernen und Datenanalyse unverzichtbare Werkzeuge, die den Menschen helfen können, große Datenmengen besser zu verstehen und zu nutzen. Auch in diesen Bereichen hat sich die Go-Sprache zu einer Programmiersprache entwickelt, die aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Effizienz die erste Wahl vieler Programmierer ist. In diesem Artikel wird die Verwendung der Go-Sprache für maschinelles Lernen und Datenanalyse vorgestellt. 1. Das Ökosystem der Go-Sprache für maschinelles Lernen ist nicht so reichhaltig wie Python und R. Da jedoch immer mehr Menschen beginnen, es zu verwenden, gibt es einige Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen

Visualisierung ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Datenmuster und Beziehungen auf intuitive und verständliche Weise zu kommunizieren. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse und liefern Erkenntnisse, die aus Rohdaten oder herkömmlichen numerischen Darstellungen oft nur schwer zu erkennen sind. Visualisierung ist für das Verständnis komplexer Datenmuster und -beziehungen von entscheidender Bedeutung. Wir stellen die 11 wichtigsten und unverzichtbarsten Diagramme vor, die dabei helfen, die Informationen in den Daten offenzulegen und komplexe Daten verständlicher und aussagekräftiger zu machen. 1. KSPlotKSPlot wird zur Bewertung von Verteilungsunterschieden verwendet. Die Kernidee besteht darin, den maximalen Abstand zwischen den kumulativen Verteilungsfunktionen (CDF) zweier Verteilungen zu messen. Je kleiner der maximale Abstand, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie zur gleichen Verteilung gehören. Daher wird es hauptsächlich als „System“ zur Bestimmung von Verteilungsunterschieden interpretiert.

Verwendung von ECharts und PHP-Schnittstellen zur Implementierung der Datenanalyse und Vorhersage statistischer Diagramme. Datenanalyse und -vorhersage spielen in verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle. Sie können uns helfen, die Trends und Muster von Daten zu verstehen und Referenzen für zukünftige Entscheidungen bereitzustellen. ECharts ist eine Open-Source-Datenvisualisierungsbibliothek, die umfangreiche und flexible Diagrammkomponenten bereitstellt, die mithilfe der PHP-Schnittstelle Daten dynamisch laden und verarbeiten können. In diesem Artikel wird die Implementierungsmethode der statistischen Diagrammdatenanalyse und -vorhersage basierend auf ECharts und der PHP-Schnittstelle vorgestellt und bereitgestellt

1. In dieser Lektion erklären wir die integrierte Excel-Datenanalyse. Wir vervollständigen sie anhand eines Falls. Öffnen Sie das Kursmaterial und klicken Sie auf Zelle E2, um die Formel einzugeben. 2. Anschließend wählen wir Zelle E53 aus, um alle folgenden Daten zu berechnen. 3. Dann klicken wir auf Zelle F2 und geben dann die Formel ein, um sie zu berechnen. Ebenso können wir durch Ziehen nach unten den gewünschten Wert berechnen. 4. Wir wählen Zelle G2 aus, klicken auf die Registerkarte „Daten“, klicken auf „Datenvalidierung“, wählen aus und bestätigen. 5. Verwenden wir dieselbe Methode, um die unten stehenden Zellen, die berechnet werden müssen, automatisch auszufüllen. 6. Als nächstes berechnen wir den tatsächlichen Lohn und wählen Zelle H2 aus, um die Formel einzugeben. 7. Dann klicken wir auf das Wert-Dropdown-Menü, um auf andere Zahlen zu klicken.
