Kecerdasan buatan dalam syarikat perubatan domestik
Kepintaran buatan jenama ortodontik domestik pergi ke luar negara
Orthodontik merujuk kepada membetulkan gigi, membuang maloklusi dan kecacatan, dan ortodontik halimunan juga dipanggil "pembetulan tanpa kurungan tidak kelihatan". Ia tidak memerlukan wayar dan pendakap tradisional, tidak menjejaskan penampilan dan menggabungkan diagnosis tiga dimensi berbantukan komputer. , reka bentuk personaliti dan teknologi pengacuan digital. Sebenarnya, percetakan 3D dan sistem pengendalian digital adalah alat penting untuk rawatan ortodontik yang tidak kelihatan. Ini ditentukan oleh proses diagnosis dan rawatan: doktor gigi menggunakan pengimbas laser oral untuk mengimbas keseluruhan gigi, dan kemudian memuat naik data ke platform ortodontik Platform menggunakan algoritma AI untuk mereka bentuk gigi, merumuskan pelan rawatan yang diperibadikan dan 3D mencetak penyelaras yang tidak kelihatan Akhir sekali, Gunakan oleh doktor gigi seperti yang diarahkan oleh pesakit.
Mengenai pendakap tidak kelihatan, pesaing Invisalign tidak boleh diabaikan. Produk ini adalah milik Invisible orthodontic Align Technology (Align), yang telah disenaraikan di Amerika Syarikat dengan nilai pasaran terkini sebanyak AS$48.537 bilion. Harga sahamnya telah meningkat 30 kali ganda dalam tempoh 10 tahun yang lalu. Jenama tempatan China telah menjadi protagonis pada masa itu, menduduki tempat kedua dalam pasaran domestik, mengikut kepantasan Invisalign. Menurut data daripada CIC (Chongshi Consulting), dikira berdasarkan kes, jumlah bahagian pasaran domestik kedua-duanya adalah setinggi 82.4%, di mana Times Angel menyumbang kira-kira 41%, yang lebih rendah sedikit daripada nombor satu Invisalign oleh 0.4 mata peratusan. Pada 2018, Times Angel memasuki era pertumbuhan pesat Hasil meningkat daripada 490 juta yuan pada 2018 kepada 810 juta yuan pada 2020, dengan purata kadar pertumbuhan tahunan lebih daripada 26% meningkat daripada 60 juta yuan kepada 230 juta yuan . , margin keuntungan bersih meningkat daripada 12% kepada 28%, mengekalkan kadar pertumbuhan keuntungan tahunan yang tinggi kira-kira 50% margin keuntungan kasar meningkat daripada 64% kepada 70%.
Berbanding dengan industri perubatan lain, pasaran untuk pendakap gigi halimunan masih dalam peringkat pertumbuhan awalnya, dengan pesaing matang yang lebih sedikit Bagi pasaran sedang pesat membangun seperti China, kadar penembusan semasa adalah sangat terhad berbanding ortodontik tradisional. Julat harga rujukan untuk Invisalign biasanya antara 40,000 dan 60,000 yuan. Sebagai perbandingan, harga runcit yang disyorkan bagi empat produk Times Angel semasa rawatan ialah masing-masing 35,000 yuan, 40,000 yuan, 28,000 yuan dan 25,000 yuan Namun, berbanding dengan harga pendakap halimunan semasa yang tinggi, sama ada ia sesuai untuk pasaran baru muncul. mengekalkan pertumbuhan yang mampan adalah sangat kontroversi dalam industri. Melihat ke hadapan untuk strategi pembangunan masa depan, Times Angel menyatakan dalam prospektus: mengukuhkan keupayaan penyelidikan dan pembangunan dan terus memperbaharui penyelesaian ortodontik lebih pintar dan mendigitalkan sistemnya untuk meningkatkan kecekapan operasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna; meningkatkan kecekapan Pengeluaran; mengukuhkan kedudukan pasaran domestik dengan meluaskan rangkaian jualan dan meningkatkan kesedaran jenama dan pengaruh akademik, tetapi tidak menyebut sebarang pengembangan di luar negara.
Walaupun Times Angel dan Aiqi Technology mempunyai status yang hampir sama di pasaran domestik, status mereka di pasaran antarabangsa adalah berbeza sama sekali. Pada tahun 2020, pendapatan Times Angel ialah 817 juta yuan, dengan negara asing hanya menyumbang 0.1% daripada jualan, jumlah hasil syarikat Invisalign ialah 16.129 bilion yuan (1.304 bilion yuan hasil daripada tanah besar China), dan pendapatan asing menyumbang 92%; kira-kira.
Pada masa ini, Invisalign masih kekal kukuh sebagai peneraju dalam industri ortodontik halimunan. Menurut laporan tahunan sebelum ini, Aiqi Technology sentiasa meletakkan pengembangan antarabangsa di bahagian atas strategi perniagaannya. Pada masa yang sama, pengembangan antarabangsa juga merupakan pemacu utama pertumbuhannya. Sejak 2017, selain pasaran Amerika Utara mengekalkan pertumbuhan yang stabil, China dan pasaran lain telah mula meningkat. Walau bagaimanapun, perlu diperhatikan bahawa sebagai perbandingan, kadar perbelanjaan R&D Times Angel dalam tempoh tiga tahun yang lalu adalah lebih tinggi daripada Aliqi Technology, iaitu masing-masing 10.3%, 12.5% dan 11.4%. kekal pada 11.4% dalam tempoh tiga tahun yang lebih rendah. Malah, ini juga merupakan ciri umum industri ortodontik: sebaik sahaja produk awal berjaya dibangunkan, pelaburan R&D berikutnya tidak perlu terlalu tinggi. Memandangkan teknologi ortodontik digital secara beransur-ansur menjadi teknologi arus perdana dalam industri pembetulan halimunan, data yang berkaitan menjadi semakin kritikal untuk pembangunan produk seterusnya. Difahamkan bahawa Times Angel kini mempunyai hampir 700,000 data besar pergigian.
Statistik menunjukkan bahawa pada 2019, terdapat 96,000 doktor pembetulan halimunan aktif di Amerika Syarikat, termasuk kira-kira 6,700. Sehingga kini, bilangan ahli Persatuan Ortodontik Amerika (AAO) ialah 19,000, jadi kadar penembusan Dr. Aiqi dalam AAO adalah satu pertiga. Bagaimanapun, dengan pertambahan peserta baharu, kadar penembusan semakin berkurangan.
Jika anda ingin mengukir jalan anda sendiri, anda mesti mencari kelebihan anda yang berbeza. Pada masa ini, banyak paten dalam industri kanta sentuh telah tamat tempoh dan kehilangan perlindungan paten, yang memberikan peluang baharu untuk lebih ramai pemain. Pada Persidangan Digital Perubatan yang diadakan di Jerman, kami melihat cabaran kuat daripada beberapa peserta di seluruh dunia yang telah membuat penemuan baharu dalam sains dan teknologi Dalam laporan media tempatan Dutch Time (German Times), U-Lab yang kurang dikenali Dua syarikat teknologi pendakap gigi tidak kelihatan, Klare Smile dan Klare Smile, telah disebut. Pada persidangan ini, kami juga jarang melihat syarikat pergigian Jerman yang besar, sarjana dan pakar kontrak menjelaskan dan menganalisis teknologi peserta baharu, dan secara terbuka terkejut dengan penemuan baharu dalam teknologi pendakap tidak kelihatan.
Apa yang menarik dalam laporan German Times ialah senyuman Klare disebut sebagai syarikat China, tetapi kami hanya menemui senyuman Klare di Oslo, Norway dalam Peta Google, dengan alamat syarikat pergigian dengan nama Cina Yinle, dan Menurut beberapa laporan sporadis yang jarang berlaku di China, jenama Cina Yinle Orthodontics berkait rapat dengan senyuman Klare. Shenzhen Aixiao Dental Medical Management Co., Ltd. yang berdaftar di Shenzhen telah mendaftarkan tanda dagangan, dan Jingxuan, seorang yang semula jadi yang senyuman jelas, adalah pengawal sebenar syarikat itu. Laporan itu menyebut bahawa pengawal sebenar adalah anak kepada pengawal sebenar gergasi pergigian domestik The In-align invisible braces yang disebut dalam laporan mempunyai pemegang saham kawalan yang sama seperti klare smile, menurut siasatan maklumat awam, ia adalah halimunan Syarikat ortodontik yang didaftarkan di UK Berdasarkan maklumat awam yang jarang berlaku, kita tidak dapat tidak boleh menganggap bahawa syarikat pergigian yang dibiayai oleh China telah membuat kejayaan dalam teknologi baharu pendakap tidak kelihatan dan telah mula berkembang ke pasaran luar negara.
Titik teras dan paling sukar untuk pendakap halimunan ialah penubuhan sistem pengkomputeran AI pada peringkat awal dan pengumpulan bilangan kes yang mencukupi Ini merupakan cabaran terbesar bagi ramai peserta baharu yang ingin mengambil bahagian. Kami tidak tahu sama ada syarikat yang dibiayai oleh China telah membuka pasaran luar negara melalui pemerolehan dan pegangan tidak langsung syarikat ortodontik berteknologi tinggi asing, tetapi kami memetik pakar ortodontik British yang menghadiri persidangan dari Silicon Valley:
"Zaman AI sudah tiba, mereka tidak akan memberitahu anda, mereka hanya mahu menggantikan anda, kita semua tahu ia akan berlaku dalam masa nyata, cuma tiada siapa yang mahu kehilangan pekerjaan mereka kerana mengakuinya
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan buatan dalam syarikat perubatan domestik. 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



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
