Bagaimanakah kecerdasan buatan membentuk semula penyelidikan?
Kecerdasan buatan (AI) memainkan peranan yang semakin penting dalam proses penyelidikan. Algoritma berasaskan kecerdasan buatan digunakan untuk meningkatkan kecekapan penyelidikan dan memberikan perspektif baharu tentang topik yang sedang diterokai. Mereka berharga bukan sahaja dalam menarik hubungan antara maklumat yang berbeza, tetapi juga dalam merumus dan menguji hipotesis baru.
Kes Penggunaan Penyelidikan Kecerdasan Buatan
Baru-baru ini, penyelidikan kecerdasan buatan telah mencapai kemajuan yang ketara, dengan algoritma pembelajaran mesin mampu mencipta protein baharu sepenuhnya yang boleh melawan penyakit. Selain itu, penyelidik AI kini sedang membangunkan algoritma yang boleh mencari kertas penyelidikan saintifik dan mengekstrak maklumat daripadanya untuk membetulkan kertas saintifik secara automatik. Mari kita lihat lebih banyak kes penggunaan kecerdasan buatan dalam penyelidikan.
1. Data automatik
Kecerdasan buatan juga digunakan untuk mengoptimumkan sumber dalam makmal penyelidikan, mengautomasikan pemerolehan data dan memudahkan sintesis dan analisis set data yang kompleks. Sebagai contoh, AI baru-baru ini telah digunakan untuk membantu mengurus aktiviti dalam kajian jangka panjang berskala besar dengan menyediakan panduan masa nyata. Sistem AI mungkin dapat memantau kesihatan setiap peserta dalam kajian dan memberi amaran kepada saintis apabila status peserta berubah.
2. Optimumkan peralatan
Kecerdasan buatan juga digunakan untuk mengoptimumkan teknologi dan peralatan makmal. Robot berkuasa AI boleh mengautomasikan banyak tugas yang sebelum ini hanya dilakukan oleh manusia, seperti mengatur dan menyimpan peralatan saintifik, menyediakan sampel untuk analisis dan melakukan ujian diagnostik rutin. Selain itu, sistem automatik boleh melaksanakan tugas yang terlalu berbahaya atau sukar untuk diselesaikan oleh saintis atau juruteknik. Kecerdasan buatan dan robotik juga digunakan dalam reka bentuk eksperimen—membantu penyelidik menentukan parameter yang perlu diubah, cara eksperimen perlu direka bentuk dan ukuran yang perlu diambil.
3. Penjagaan Kesihatan
Ramai orang percaya bahawa kecerdasan buatan tidak lama lagi akan digunakan untuk mengenal pasti ubat dan gabungan ubat baharu, mendiagnosis penyakit daripada imej perubatan dan membantu dalam pembedahan. Kecerdasan buatan digunakan untuk meramal enzim lebih baik daripada ramalan lain sebelum ini. Teknik yang dipanggil pembelajaran mendalam digunakan. Sistem ini dapat meramalkan struktur tiga dimensi enzim. Selain itu, struktur 3D adalah lebih kompleks daripada yang sebelumnya telah dilatih untuk dikendalikan oleh algoritma. Kecerdasan buatan juga telah berjaya digunakan dalam penyelidikan kanser untuk mencipta cara yang lebih baik untuk mengesan, mendiagnosis dan merawat pesakit kanser.
Penyelidik melaporkan menggunakan penglihatan mesin untuk menganalisis tingkah laku manusia dan ciri fizikal dalam video penghidap autisme dan sindrom Asperger. Mereka menggunakan algoritma AI berasaskan pembelajaran mendalam dengan set data 1,200 video yang menampilkan kamera 12 megapiksel, seperti yang terdapat pada iPhone 13, individu yang membuat ekspresi muka atau terlibat dalam interaksi sosial, seperti tersenyum atau mengangguk. Analisis mendedahkan sepuluh keadaan muka autisme yang berbeza, dan rangkaian saraf dalam juga meramalkan dengan tepat keterukan gejala.
4. Sains Komputer
Penyelidik menggunakan algoritma berasaskan kecerdasan buatan untuk mencari pangkalan data molekul dan mencari molekul yang berkesan dengan sifat yang dikehendaki. Algoritma sedemikian mungkin boleh mencari pangkalan data berjuta-juta molekul dalam sebahagian kecil daripada masa yang diperlukan oleh saintis pakar.
Saintis komputer juga telah mencipta sistem yang boleh digunakan untuk menjana permainan pendidikan baharu berdasarkan permainan video sedia ada. Penyelidik menggunakan kecerdasan buatan untuk membangunkan algoritma baharu yang menggabungkan semula elemen permainan sedia ada kepada jenis permainan baharu. Mereka menggunakan pembelajaran mesin untuk mencipta sistem yang menggunakan algoritma pembelajaran yang diperibadikan untuk memilih elemen daripada sejumlah besar kandungan permainan video dan kemudian menggabungkannya semula dengan cara yang tidak dapat diramalkan. Para penyelidik mencadangkan bahawa teknik ini boleh digunakan untuk meneroka pelbagai jenis permainan video atau mencipta yang baharu berdasarkan permainan sedia ada.
Masa Depan Penyelidikan
Sesetengah menegaskan bahawa kecerdasan buatan akan mempengaruhi sifat manusia, kecerdasan dan proses membuat keputusan. Dengan kemunculan kecerdasan buatan, terdapat kebimbangan tentang cara penciptaannya akan memberi kesan kepada manusia, termasuk menggalakkan berat sebelah dalam proses pemikiran manusia. Kebimbangan umum ialah mesin akan menjadi lebih pintar daripada manusia dan dengan itu mendapat kawalan. Walau apa pun, AI terbukti sebagai alat yang berkuasa untuk menghubungkan maklumat dan menghasilkan hipotesis baharu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan membentuk semula penyelidikan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Untuk membuat jadual data menggunakan phpmyadmin, langkah -langkah berikut adalah penting: Sambungkan ke pangkalan data dan klik tab baru. Namakan jadual dan pilih enjin penyimpanan (disyorkan innoDB). Tambah butiran lajur dengan mengklik butang Tambah Lajur, termasuk nama lajur, jenis data, sama ada untuk membenarkan nilai null, dan sifat lain. Pilih satu atau lebih lajur sebagai kunci utama. Klik butang Simpan untuk membuat jadual dan lajur.

Mewujudkan pangkalan data Oracle tidak mudah, anda perlu memahami mekanisme asas. 1. Anda perlu memahami konsep pangkalan data dan Oracle DBMS; 2. Menguasai konsep teras seperti SID, CDB (pangkalan data kontena), PDB (pangkalan data pluggable); 3. Gunakan SQL*Plus untuk membuat CDB, dan kemudian buat PDB, anda perlu menentukan parameter seperti saiz, bilangan fail data, dan laluan; 4. Aplikasi lanjutan perlu menyesuaikan set aksara, memori dan parameter lain, dan melakukan penalaan prestasi; 5. Beri perhatian kepada ruang cakera, keizinan dan parameter, dan terus memantau dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data. Hanya dengan menguasai ia dengan mahir memerlukan amalan yang berterusan, anda boleh benar -benar memahami penciptaan dan pengurusan pangkalan data Oracle.

Untuk membuat pangkalan data Oracle, kaedah biasa adalah menggunakan alat grafik DBCA. Langkah -langkah adalah seperti berikut: 1. Gunakan alat DBCA untuk menetapkan DBName untuk menentukan nama pangkalan data; 2. Tetapkan SYSPASSWORD dan SYSTEMPASSWORD kepada kata laluan yang kuat; 3. Tetapkan aksara dan NationalCharacterset ke Al32utf8; 4. Tetapkan MemorySize dan Tablespacesize untuk menyesuaikan mengikut keperluan sebenar; 5. Tentukan laluan logfile. Kaedah lanjutan dibuat secara manual menggunakan arahan SQL, tetapi lebih kompleks dan terdedah kepada kesilapan. Perhatikan kekuatan kata laluan, pemilihan set aksara, saiz dan memori meja makan

Inti dari pernyataan Oracle SQL adalah pilih, masukkan, mengemas kini dan memadam, serta aplikasi fleksibel dari pelbagai klausa. Adalah penting untuk memahami mekanisme pelaksanaan di sebalik pernyataan, seperti pengoptimuman indeks. Penggunaan lanjutan termasuk subqueries, pertanyaan sambungan, fungsi analisis, dan PL/SQL. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks, isu prestasi, dan isu konsistensi data. Amalan terbaik pengoptimuman prestasi melibatkan menggunakan indeks yang sesuai, mengelakkan pilih *, mengoptimumkan di mana klausa, dan menggunakan pembolehubah terikat. Menguasai Oracle SQL memerlukan amalan, termasuk penulisan kod, debugging, berfikir dan memahami mekanisme asas.

Panduan Operasi Lapangan di MySQL: Tambah, mengubah suai, dan memadam medan. Tambahkan medan: alter table table_name tambah column_name data_type [not null] [default default_value] [primary kekunci] [AUTO_INCREMENT] Modify Field: Alter Table Table_Name Ubah suai column_name data_type [not null] [default default_value] [Kunci Utama]

Pertanyaan bersarang adalah cara untuk memasukkan pertanyaan lain dalam satu pertanyaan. Mereka digunakan terutamanya untuk mendapatkan data yang memenuhi syarat kompleks, mengaitkan pelbagai jadual, dan mengira nilai ringkasan atau maklumat statistik. Contohnya termasuk mencari pekerja di atas gaji purata, mencari pesanan untuk kategori tertentu, dan mengira jumlah jumlah pesanan bagi setiap produk. Apabila menulis pertanyaan bersarang, anda perlu mengikuti: Tulis subqueries, tulis hasilnya kepada pertanyaan luar (dirujuk dengan alias atau sebagai klausa), dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan (menggunakan indeks).

Kekangan integriti pangkalan data Oracle dapat memastikan ketepatan data, termasuk: tidak null: nilai null dilarang; Unik: Keunikan menjamin, membolehkan nilai null tunggal; Kunci utama: kekangan utama utama, menguatkan unik, dan melarang nilai null; Kunci asing: Mengekalkan hubungan antara jadual, kunci asing merujuk kepada kunci utama jadual utama; Semak: Hadkan nilai lajur mengikut syarat.

Oracle adalah syarikat perisian Sistem Pengurusan Pangkalan Data (DBMS) terbesar di dunia. Produk utamanya termasuk fungsi berikut: Sistem Pengurusan Pengurusan Pangkalan Data Relasi (Oracle Database) Alat Pembangunan (Oracle Apex, Oracle Visual Builder) Middleware (Oracle Weblogic Server, Oracle SOA Suite) Analisis Awan (Oracle Cloud Infrastructure)
