AIをホログラフィック技術の新たなレベル
Source:二つの新しい研究科のカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）のニューラルネットワーク復興のためのホログラムです。 ことのヒントになるかもしれないを実証する成ホログラフィ技術はもちろん、お約束扉の技術を医療の場で実際に回転します。
最初の研究を行い、その結果が記載されたものの雑誌光学&途に、研究者と呼ばれる技術は、深層学習が作成画像の生体試料、血液塗沫標本は、PAP試験、およびその他の生物学的サンプルです。
この研究の結果、ニューラルネットワークを用を大幅に加速、簡単に作成ホログラフィック画像に比べ、より伝統的な手法を類似画像を必要とする復興のための試験のオブジェクトの予備的な物理計算、マニュアルコンピュータのデータを入力します。
第二研究チームはその枠組みの深い学習をさらに分解能を向上するためには、品質の顕微鏡画像を医師の決定に最も小さく、ほとんど目立った異常に大きな試料に血液及び細胞組織します。
の問題としてのホログラフィック法ではレンダリング処理工程は、ホログラムを喪失した場合の情報につながるよう期待していますが"人工物"の最終イメージです。 時にはこれらの損失が非常に顕著になっている。 例えば、画像が黒点の医師は誤ったのが、がん細胞の成長をします。 などの人工物が見つかることが多いよう中で放射線スキャンの場合、患者の動き始めるのがスキャナーになっています。
深層学習システムのカリフォルニア大学ではこの効果この問題を解決します。 一度にシステムが適切に訓練された、ニューラルネットワークを切り離すことができる空間特性の実像から外部干渉（多くの場合、表示されます。
多層ニューラルネットワークでは、深層学習アルゴリズム解析のためのデータをオフラインです。 技術は既にその有効性を証明し、例の翻訳言語別に実時間で画像を捉え、他の多くの作業の前に個人的にも明確な課題がみえる人の方が無くなった側の負けとなアルゴリズムの中でも速度はこれらの課題です。
ただし、本機械学習システムを取得する機能を整理-分析の膨大な量の情報をいろんな人とも驚きではありませんこれらの技術に興味を含め幅広い分野における医学です。 アルゴリズムを探その応用、たとえば、放射線診断は、がいし、その有効性を読みのx線画像とともに、がん細胞という話による医師の中でスキャンを実行します。
ホログラフィー技術とはいったなオブジェクトサイエンスフィクションによる実践的なツールです。 現在の科学者は必ずやお役に立てるものと確信する見通しこの方向です。
の手法を深く学び、できることAydogan Ozcan、研究者です。 彼により、これらの技術を融合したもので、全く新しい可能性を可視化します。 その出版されたプレスリリースのカリフォルニア大学Ozkanる技術も開発につながる全く新しいコヒーレントイメージングシステムです。 の研究者と実践UCLAに使用できるのさらなる改善技術の導入を支援すの他の電磁スペクトルなどのx線放射します。
ただし、未来を見sfの40～50年では、ホログラムまで精密にはならないのではない。 UCLAの研究ではこの方向にだけでなく、対応できるようになるこの幻想的な技術についての実環境の応用につながります。
以上
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