Jadual Kandungan
Permintaan yang semakin meningkat untuk penyelesaian berasaskan kecerdasan buatan:
Inisiatif Kerajaan:
Pembiayaan untuk pemula berasaskan AI:
Perkongsian merentas industri:
Pasaran Baru Muncul:
Keengganan kakitangan perubatan:
Garis panduan kawal selia yang samar-samar:
Saling kendali terhad penyelesaian AI:
Kos Perolehan dan Penyelenggaraan:
Data Penjagaan Kesihatan Tidak Berstruktur:
Kebimbangan Privasi Data:
Ringkasan
Rumah Peranti teknologi AI Kecerdasan Buatan dalam Pasaran Diagnostik Perubatan untuk Mencapai $4 Bilion menjelang 2028

Kecerdasan Buatan dalam Pasaran Diagnostik Perubatan untuk Mencapai $4 Bilion menjelang 2028

May 06, 2024 pm 03:01 PM
AI penjagaan kesihatan

Dalam penjagaan kesihatan, di mana ketepatan dan kepantasan adalah kritikal, integrasi kecerdasan buatan (AI) telah menjadi kuasa transformatif. Pasaran untuk kecerdasan buatan dalam diagnostik perubatan pernah menjadi niche yang baru muncul, tetapi ia telah berkembang pesat menjadi pasaran yang berkuasa dengan ramalan mencecah berbilion dolar. Saiz pasaran kecerdasan buatan dalam diagnosis perubatan akan bernilai AS$1.25 bilion hasil pada 2023 dan dijangka mencecah AS$4.48 bilion menjelang 2028, berkembang pada CAGR sebanyak 29.04% dalam tempoh ramalan.

Kecerdasan Buatan dalam Pasaran Diagnostik Perubatan untuk Mencapai $4 Bilion menjelang 2028

Pertumbuhan kecerdasan buatan dalam pasaran diagnostik perubatan didorong oleh beberapa faktor utama:

Permintaan yang semakin meningkat untuk penyelesaian berasaskan kecerdasan buatan:

Memandangkan landskap penjagaan kesihatan moden terus berkembang dan penyakit serta keadaan baharu muncul. penemuan bahawa permintaan untuk penyelesaian diagnostik perubatan berasaskan kecerdasan buatan semakin meningkat. Ditambah dengan populasi yang semakin tua dan kelaziman penyakit kronik yang semakin meningkat, kebanyakan sistem kesihatan di seluruh dunia sedang bergelut untuk menyediakan diagnosis dan rawatan yang berkualiti tinggi, tepat pada masanya dan tepat dengan sumber yang terhad. Kecerdasan buatan dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data dalam masa nyata, termasuk imej perubatan dan sejarah pesakit, boleh merevolusikan pendekatan ini. Menggunakan algoritma kompleks dan pembelajaran mesin, kecerdasan buatan pada asasnya mengajar dirinya untuk mengenali corak, memberikan doktor maklumat berharga dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnosis. Ini seterusnya memastikan pesakit dikesan awal dan dirawat secara menyeluruh, sambil membolehkan kakitangan kesihatan mengendalikan aspek penjagaan pesakit yang paling kritikal.

Inisiatif Kerajaan:

Kerajaan sedang berusaha ke arah memanfaatkan potensi AI untuk mengubah sektor penjagaan kesihatan dan memastikan persekitaran yang membolehkan dicipta untuk menggalakkan integrasi AI dalam diagnostik perubatan. Kerajaan melabur banyak dalam pelbagai inisiatif, termasuk pembiayaan R&D, membangunkan peraturan yang menggalakkan, melabur dalam projek utama, dsb. Kesemua inisiatif ini bukan sahaja memacu inovasi tetapi juga menyokong kerjasama sektor awam dan swasta, memastikan pertumbuhan pesat industri. Kerajaan memastikan bahawa potensi dan kegunaan AI dalam diagnosis perubatan dieksploitasi sepenuhnya kerana ia akan membawa kepada hasil rawatan yang lebih baik dan penjagaan kesihatan yang lebih berkesan, yang akhirnya akan membawa kepada masyarakat yang lebih sihat.

Pembiayaan untuk pemula berasaskan AI:

Pembiayaan telah menjadi faktor utama dalam pembangunan pasaran diagnostik perubatan berasaskan AI. Disebabkan potensi manfaat teknologi AI kepada industri penjagaan kesihatan, firma modal teroka dan pelabur individu telah memberikan sokongan kewangan yang signifikan kepada syarikat permulaan yang memfokuskan pengguna. Ini membolehkan syarikat menyalurkan dana ke dalam penyelidikan, pembangunan teknologi dan pengkomersilan, merangsang pertumbuhan pesat dalam industri. Selain itu, akses kepada pembiayaan membolehkan syarikat pemula untuk mengupah profesional yang berkelayakan tinggi dan bekerjasama dengan institusi penjagaan kesihatan yang besar untuk meningkatkan operasi mereka, sekali gus memacu penggunaan penyelesaian AI secara menyeluruh.

Perkongsian merentas industri:

Kerjasama merentas industri ialah pemacu inovasi yang berkuasa apabila ia berkaitan dengan sistem diagnostik dipacu AI. Perniagaan teknologi membawa algoritma canggih dan keupayaan analisis data, manakala penjagaan kesihatan menyediakan pengetahuan domain dan kepakaran klinikal. Kerjasama boleh mengumpulkan sumber untuk mencipta sistem diagnostik dipacu AI yang paling berkesan yang terus meningkatkan kualiti hidup dan sokongan kerja pesakit, sekali gus menjimatkan masa dan sumber.

Pasaran Baru Muncul:

Penggunaan alat diagnostik perubatan berasaskan AI dalam pasaran baru muncul mempunyai prospek pertumbuhan yang baik memandangkan infrastruktur penjagaan kesihatan di negara-negara ini sedang dalam peringkat pemodenan dan terdapat peningkatan pengiktirafan terhadap peranan AI dalam meningkatkan perkhidmatan penjagaan kesihatan potensi. Trend pertumbuhan penduduk di pasaran baru muncul menunjukkan penerimaan yang tinggi terhadap teknologi kesihatan baru muncul dan keperluan untuk penyelesaian yang mampan untuk meningkatkan penyampaian penjagaan kesihatan kepada populasi mereka. Selain itu, asas sumbernya yang semakin berkembang, seperti modal dan kepakaran, boleh memanfaatkan pasaran ini untuk membolehkan aplikasi baharu yang memanfaatkan kecerdasan buatan. Diagnostik perubatan berasaskan AI menawarkan peluang pertumbuhan perniagaan yang menjanjikan dalam pasaran baru muncul untuk mendemokrasikan penjagaan kesihatan.

Kekangan pasaran untuk kecerdasan buatan dalam pasaran diagnosis perubatan termasuk:

Keengganan kakitangan perubatan:

Walaupun perkembangan alat teknologi berasaskan kecerdasan buatan, ramai pengamal perubatan masih menunjukkan keengganan untuk menerima pakainya. Dalam banyak kes, keengganan ini adalah berdasarkan ketidakbiasaan dengan keupayaan AI dan kebimbangan bahawa mesin mungkin menggantikan tenaga manusia. Untuk memecahkan halangan ini dan menghapuskan kepentingan pendidikan, usaha seperti pendidikan dan latihan harus ditumpukan kepada pengamal. Projek-projek ini bukan sahaja harus menyerlahkan potensi AI untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnostik, tetapi juga mendedahkan pengamal kepada alat berasaskan AI untuk mengurangkan lebihan dan meningkatkan keyakinan. Dengan menghapuskan jurang pengetahuan dan birokrasi, pengamal boleh menggunakan teknologi AI sebagai aset dalam diagnostik untuk memberi manfaat kepada pesakit.

Garis panduan kawal selia yang samar-samar:

Kewujudan garis panduan kawal selia yang tidak jelas atau kabur menimbulkan cabaran besar kepada penggunaan meluas kecerdasan buatan dalam diagnosis perubatan. Penyedia penjagaan kesihatan dan pesakit mungkin keberatan untuk menerima inovasi baharu dalam bidang perubatan tanpa garis panduan yang jelas mengenai pembangunan dan pelaksanaan teknologi ini. Aplikasi AI yang selamat dan beretika dalam penjagaan kesihatan hanya boleh dicapai melalui perundangan komprehensif yang mengawal selia amalan AI dan memberi keyakinan kepada semua pihak berkepentingan dalam proses operasi. Oleh itu, pengawal selia, pengamal kesihatan dan pakar industri lain mesti bekerjasama untuk memastikan undang-undang dan panduan dilaksanakan untuk menangani isu ini sambil menggalakkan inovasi. Hanya melalui panduan sedemikian inovasi teknologi boleh digunakan secara berkesan untuk diagnosis perubatan sambil merealisasikan potensi penuhnya.

Saling kendali terhad penyelesaian AI:

Saling kendali ialah cabaran kritikal yang perlu ditangani untuk memudahkan penyepaduan lancar teknologi AI ke dalam sistem penjagaan kesihatan semasa. Kekurangan protokol standard dan pilihan saling kendali untuk bertukar dan berkongsi data merentas platform mengehadkan potensi penuh AI dalam diagnostik perubatan. Untuk menghapuskan halangan ini, pemain industri mesti bekerjasama untuk mereka bentuk protokol standard yang boleh digunakan untuk penyepaduan dan kebolehoperasian.

Kos Perolehan dan Penyelenggaraan:

Kos perolehan yang tinggi dan keperluan penyelenggaraan berterusan yang dikaitkan dengan sistem diagnostik berasaskan AI menimbulkan cabaran kewangan kepada penyedia penjagaan kesihatan, terutamanya mereka yang mempunyai belanjawan terhad. Kos ini mungkin termasuk bukan sahaja pelaburan awal dalam teknologi AI, tetapi juga perbelanjaan yang berkaitan dengan latihan, peningkatan dan sokongan berterusan. Bagi mengatasi halangan ini, usaha perlu dilakukan untuk mengurangkan kos perolehan dan memperkemas prosedur pelaksanaan. Ini mungkin melibatkan penerokaan penyelesaian kos efektif seperti platform berasaskan awan atau model langganan, serta memanfaatkan skala ekonomi melalui pembelian pukal atau program pembelian kolaboratif. Selain itu, pembekal boleh mendapat manfaat daripada bekerjasama dengan vendor AI yang menawarkan perkhidmatan sokongan yang komprehensif dan pilihan harga yang fleksibel, yang boleh membantu mengurangkan halangan kewangan dan memudahkan penggunaan AI dalam diagnostik perubatan.

Data Penjagaan Kesihatan Tidak Berstruktur:

Sifat data penjagaan kesihatan yang tidak berstruktur menimbulkan halangan yang ketara kepada sistem AI, yang biasanya dioptimumkan untuk memproses format data berstruktur. Rekod perubatan, kajian pengimejan dan data perubatan lain selalunya mengandungi anotasi teks percuma, imej dan maklumat tidak berstruktur lain, menyukarkan algoritma AI untuk mengeluarkan cerapan yang bermakna. Menangani cabaran ini memerlukan pembangunan penyelesaian inovatif, seperti algoritma pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan teknik analisis data lanjutan, untuk membuka kunci potensi penuh data penjagaan kesihatan tidak berstruktur untuk tujuan diagnostik. Dengan memanfaatkan alatan ini, penyedia penjagaan kesihatan boleh mengekstrak cerapan berharga daripada sumber data tidak berstruktur untuk meningkatkan ketepatan diagnostik dan meningkatkan penjagaan pesakit.

Kebimbangan Privasi Data:

Kebimbangan privasi data merupakan penghalang penting kepada penggunaan kecerdasan buatan dalam diagnosis perubatan, terutamanya memandangkan sensitiviti data penjagaan kesihatan. Kedua-dua pesakit dan penyedia penjagaan kesihatan mengambil berat tentang keselamatan dan privasi maklumat kesihatan peribadi apabila menggunakan teknologi berasaskan AI. Menangani isu ini memerlukan langkah keselamatan data yang kukuh dan dasar tadbir urus data yang telus untuk melindungi privasi pesakit sambil memanfaatkan kuasa AI untuk memacu inovasi penjagaan kesihatan. Organisasi penjagaan kesihatan mesti mengutamakan keselamatan data dan keperluan pematuhan, melaksanakan penyulitan, kawalan akses dan mekanisme pengauditan untuk melindungi maklumat sensitif. Selain itu, komunikasi telus dengan pesakit tentang cara data akan digunakan dan dikongsi akan menjadi penting untuk membina kepercayaan dan keyakinan dalam sistem diagnostik dikuasakan AI, memastikan kebimbangan privasi tidak menghalang penggunaan teknologi transformatif ini.

Ringkasan

Memandangkan kecerdasan buatan terus meningkat dengan pesat pada masa hadapan pasaran diagnostik perubatan, pihak berkepentingan mesti menavigasi landskap yang penuh dengan cabaran dan peluang. Dengan menangani kekangan pasaran utama, memupuk kerjasama, dan menerima aliran yang baru muncul, industri penjagaan kesihatan boleh melancarkan potensi penuh AI, merevolusikan diagnostik perubatan dan memulakan era baharu perubatan ketepatan.

Melalui usaha bersama dan pelaburan strategik, visi penjagaan kesihatan AI boleh menjadi kenyataan, mengubah cara kita mendiagnosis, merawat dan mengurus penyakit. Ketika kita berada di puncak revolusi teknologi ini, masa depan diagnostik perubatan tidak pernah lebih menjanjikan.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dalam Pasaran Diagnostik Perubatan untuk Mencapai $4 Bilion menjelang 2028. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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 menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles