AI 데 도움이 될 것입 홀로그램 기술의 새로운 수준에 도달하는
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에서 두 개의 새로운 연구,대학의 과학자들은 캘리포니아 로스앤젤레스(UCLA)를 사용한 신경 네트워크를 재구성의 홀로그램입니다. 모두 작동하지 않습만을 보여주 개발의 수준의 홀로그램 기술이지만,또한 약속이 이 문을 열어 기술,의학에서 그들이 할 수있을 것을 생산하는 실제의 혁명입니다.
에서 첫 번째 연구의 결과는 에서 설명한 저널 라이트:Science&응용 프로그램,연구자들은 사용하는 기술이라 불리는 배우 이미지를 만드는 생물학적 표본,혈액 얼룩,PAP 테스트,그리고 다른 생물학적 샘플입니다.
연구는 것을 증명 신경 네트워크의 사용이 크게 가속화하고 프로세스를 단순화를 만드는 홀로그램 이미지에 비해,전통적인 방법을 만들기의 비슷한 이미지를 필요로 하는 재건을 위한 시험의 개체의 예비 신체적 계산과 수동 컴퓨터 데이터를 입력할 수 있습니다.
에서 두 번째 연구 팀들은 자신들의 사 framework 깊은 학습 해상도를 향상시키고 품질의 현미경 이미지는 도움말 의사 결정하는 작은 거의 눈에 띄는 예외에서 큰 샘플의 혈액 및 세포조직니다.
의 문제점 중 하나는 현재의 홀로그램 방법은 렌더링 과정에서의 홀로그램 일부를 잃을 수 있는 정보에서 발생할 수 있습니다""마지막 이미지합니다. 때로는 이러한 손실은 매우 중요합니다. 예를 들어,이미지가 표시될 수 있습 검은 색 반점,의사들이 잘못될 수 있습 암세포의 성장입니다. 이러한 유물은 종종 발견하는 동안 방사선 검사를 하는 경우에 특히 환자를 이동하기 시작하는 동안 스캐너는 그것의 일입니다.
깊은 학습 시스템의 캘리포니아 대학에서 보이는 효과를 이 문제를 해결합니다. 시스템이 적절한 훈련을 받고,신경 네트워크를 할 수 있는 별도의 공간적 특성의 이미지부터는 어떤 외부의 간섭(자주 나타나는 빛입니다.)
다층 인공 신경 네트워크 허용하는 심화 학습 알고리즘을 분석하는 데이터는 오프라인합니다. 이 기술은 이미 입증의 효율성의 예에서 번역의 음성에서 다른 하나의 언어,실시간 이미지를 캡처,그리고 많은 다른 작업을 하기 전에 처리했는 사람에게는 방법으로,잃고,알고리즘 심지어는 속도에서의 이러한 작업을 수행합니다.
이후 컴퓨터 학습 시스템을 획득하는 능력을 정렬하고 분석하는 방대한 양의 정보는 보다 훨씬 빠르게 사람들이,그것은 놀라운 일이 아닙는 이러한 기술을 표시하기 시작한 그들의 관심이 다양한 분야에서 포함하여,의학습니다. 알고리즘들을 응용 프로그램에서,예를 들어,진단 방사선과,그들이 입증의 효율성을 읽는 x-선 이미지를 찾기뿐만 아니라 암세포 확인할 수 있게 되었습니다.에 의사들이 스캔하는 동안.
홀로그래픽 기술은 지금 고려하지 않으면 그들은 오히려 개체 공상 과학 소설의보다는 실용적인 도구입니다. 지금 과학자들은 자신감의 전망을 이 방향으로 향하고 있다.
방법들을 통해 깊은 학습에 도움이 이 방향에서,말 Aydogan Ozcan,질 연구원입니다. 자신의 관점에서,이러한 기술에 열의 새로운 가능성을 시각화합니다. 에서 게시된 보도 자료의 캘리포니아 대학 Ozkan 주목 같은 기술도 개발의 완전히 새로운 일관된 이미징 시스템입니다. 과학자들은 믿고 사례 UCLA 에서 사용할 수 있습에 대한 추가 개선 기술의 소개와 그것의 다른 부분의 전자기파 스펙트럼,예를 들어,x 선 광학적인 방사선입니다.
경우 우리를 미래에는 우리가 볼 수 있었다 공상 과학 소설에서 지난 40-50 년,홀로그램이 플레이 정확하지 않을 마지막 역할이 있습니다. UCLA 연구에서는 이 방향으로 설정,다만 지원하기 위해 노력하고 이상의 기술,그들이 제공하는 실제 환경에 대한 응용 프로그램입니다.
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—매우 얇고 내구성,구조로 구성된 단어의 탄소 원자를 함유하고 있습니다. 또한,그래핀은 다양한 지휘자의 열과 전기 및 항균 속성이 있습니다. 최근에는 우리는 종종후보에 대한 새로운 분야의 과학와 우리의 삶을 적용할 수 있는 그래핀은,그러나,직원의 연구실의 제임스는 관광 쌀의 대학은 확실히 좋은 인상을 관리하는 모든 동료들이다. 그들이 입증 기술 적용하는 식용 그래핀 RFID 태그에서는 식품 제품입니...
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치오 카쿠 말했다면,어떤 종류의 미래 우리를 기다리고에서 20 년
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