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“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来,端到端的神经网络可以通过AI来自己学习,很快掌握海量的知识和技能,理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是,现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”,测试表明,有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则,但有时也会犯低级的错误,甚至可能出现分不清红绿灯的情况,这被行业称为“上限很高,下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足,因此,目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络+编程”的方式,最大限度保证系统的安全性。
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研究人员使用一种计算机生成的冠状动脉疾病评分(ISCAD)来全面分析冠心病。ISCAD评分结合了电子健康记录中数百种不同临床特征,包括生命体征、实验室测试结果、药物、症状和诊断。为了建立AI评分系统,他们在这项综合分析中,利用英国生物库、“我们所有人”研究计划和BioMe生物银行中604914人的电子健康记录对系统进行了机器学习训练。
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