医疗机器人论文在线播放_医疗机器人认可的公司(2024年11月免费观看)
具身AI新赛道,如何探索? 最近,我的待办事项清单里多了一个项目:研究具身智能(Embodied AI)赛道。计划在2-3周后向合伙人汇报进展。虽然我所在的机构目前没有直接参与这个领域,但我个人非常享受探索新知识的乐趣,尤其是从软件角度切入这个新赛道。以下是我如何一步步进入这个领域的记录: 解答直觉产生的疑问 首先,我意识到自己对这个领域并不熟悉,于是开始从直觉出发,寻找一些困惑的答案。比如,传统机器人赛道现在怎么样了?通过和一些之前研究过这个领域的伙伴交流,我了解到各种工业、服务和医疗机器人赛道的情况,以及核心零部件和投资范式。 从相似的知识开始迁移 我通过研报和大V的文章,发现可以从“机器人大脑”和“具身本体”两个维度切入。虽然我对本体和机械部分不太熟悉,但发现大脑部分和大模型有很多相似之处。因此,我从技术路线(VLM+运控算法或VLA),模型层级(大脑层或技能层),训练方法(Sim to real或直接预训练)等多个角度去理解机器人模型生态,并做了一些深挖和论文阅读。 看BOM:从价值量高的开始看 ️ 之前我研究过一段时间的XR设备,了解到硬件的核心除了总体架构能力,就是核心零部件。判断什么零部件核心的时候,基本可以从BOM成本占比里看出来。于是,我开始按照执行器(及tier2)、感知硬件、控制器等拆分开来去深挖。 Case Study:看产品方案 国内外很多创业公司推出了自己的人形机器人产品。每一个产品范例都是领域充分研究实践后的成果,可以在对比中获得不少信息。因此,我选择了几家进行详细分析。 mapping:思考未来布局 研究最终要落地,因此需要思考未来可能的布局。我通过找数据库、新闻,问同行和FA朋友,以及利用清华工科毕业的老板的校友圈子,开始密集出差拜访。合伙人是CMU毕业的,我也开始从CMU圈子里面找已经在创业的校友,组织闭门会来扩充信息范围。 当然,这还远远不够。我只能尽可能保持自己fresh的状态,扩充知识容量,在每次可能无效的行研中打磨自己理解和抽象问题的体系,未来尝试迁移这些能力。最近,我领导的一个项目进入条款阶段,节前忙得不可开交
AI+医疗领域20个热门选题推荐 𗥦AI)在医疗领域的应用越来越广泛,通过强大的计算能力和智能算法,AI可以分析医学数据、辅助诊断和预测,从而提高医疗服务的效率和质量。以下是20个备受关注的AI+医疗选题,助你轻松拿下SCI论文: 基于深度学习的医学图像分析与诊断 医学数据的智能处理与分析方法研究 基于人工智能的医学影像配准和融合技术 医疗机器人的自主导航和智能辅助手术 基于深度学习的病理图片分析与分类 슨꧄𖨯处理在医学文本挖掘中的应用 基于机器学习的医学知识图谱构建与应用 基于深度学习的心电图分析和心脏疾病预测 人工智能辅助的基因组学数据分析与基因识别 슨𗨦衦医学图像信息融合与分析 𘊦𝥌决策支持系统的设计与优化 እ深度学习的药物发现与设计 人工智能在神经科学研究中的应用 基于机器学习的医学图像的超分辨率重建 长期护理机器人的行为识别和智能交互 ♂️ 基于深度学习的认知障碍和老龄病预测 𗥦𝥜襌榕𐦍私保护中的应用 基于机器学习的肿瘤预后预测与治疗规划 医学数据异常检测与异常诊断的研究 网络社交数据在精神疾病预测中的应用 𒊥悤𝕥高效地拿下SCI论文? ❓ 提供适合你投递的期刊会议指导 帮你寻找确定论文选题方向 及时回复解答论文相关的所有疑问 提供相关的文献参考和数据集 手把手带你跑实验,整理数据 指导修改润色论文终稿 指定期刊会议(各大顶会)CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、COLING等皆可指导 ❗❗严正声明!不代写! 提高自己的科研能力,为后续毕业、考研、申博做准备,想快速发高区论文,点击「立刻咨询」和大牛导师高效沟通!
⭐RA海外顶尖大学研究员助理: 【课题名称】 #医疗机器人和可穿戴科技 【项目介绍】 医疗机器人能够延伸人类的医疗能力,更好的规划和执行医疗指令,同时也节省成本增进医疗效果和手术的效率。我们的研究从四个方面来探究医疗机器人系统,包括机器人视觉,机器人控制系统,机械改进和诊所应用。 멀合:本科,硕士,博士 颀뤸业:机器人工程、电子工程、系统控制、计算机等 项目产出:论文+导师推荐信
沈阳自动化所与西工大选择 在沈阳自动化研究所和西北工业大学之间犹豫不决?前者提供直博控制科学与工程的机会,专注于专业模式识别与智能系统,如人形机器人、医疗辅助机器人的研发。虽然论文要求较高,但遇见的老师都很棒!袀륐者则是航海学院的兵器科学与技术专业,虽然论文要求相对较低,但担心就业前景不够广泛。𗢀♂️你更倾向于哪个选择呢?
20个让人机协同领域突破的SCI选题 大家好,我是方方,专注于为人工智能专业的学生提供学术咨询服务,累计服务过1000+学生。今天,我想和大家分享一些关于人机协同领域的20个研究选题,如果你对这个方向感兴趣,想要发表SCI论文,那么这些选题绝对值得关注! 人机协同,简单来说,就是人类和计算机系统共同合作,以更高效、更准确的方式完成任务。这种新型的工作方式在未来的应用场景中将会非常广泛。以下是一些可能的应用场景: 智能制造:人机协同可以大大提高生产效率和质量。例如,在汽车制造中,机器人可以完成重复性任务,而工人则能处理更复杂的任务。 医疗保健:人机协同可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。例如,在手术中,机器人可以辅助医生进行手术操作。 教育培训:人机协同可以为学生提供更丰富、更具体的学习体验。例如,虚拟现实技术可以为学生提供更具体、更丰富的学习体验。 交通运输:人机协同可以提高交通安全和效率。例如,在自动驾驶汽车中,车辆可以通过传感器和计算机系统进行自主导航。 娱乐休闲:人机协同也可以为用户提供更好的娱乐体验。例如,在游戏中,计算机系统可以根据用户行为做出相应反应,从而提高游戏的趣味性。 对于计算机方向的学生来说,无论你是本科想要保研的、硕博想要毕业的,还是硕士想要申博的,这些选题都是非常好的选择。欢迎大家补充和讨论!
Yale护理博导:移动技术助力全球健康 尼博士的研究重点是利用移动技术预防心血管疾病和艾滋病。他在美国、中国、尼泊尔、马来西亚、印度尼西亚和喀麦隆等多个国家进行了慢性疾病、传染病和移动健康界面的国际研究。目前,他的项目由美国国立卫生研究院(NIH)资助,旨在开发人工智能聊天机器人,以促进马来西亚高危人群进行艾滋病检测和预防。 尼博士是耶鲁全球事务与地球卫生办公室的教职领导,并担任国际学术合作与项目总监。在加入耶鲁护理学院之前,他曾在耶鲁医学院担任博士后研究员。他的博士后培训得到了一个由NIH资助的R01项目的支持,在该项目中,他在HIV和移动健康的界面进行研究。具体来说,尼博士采用移动技术来消除HIV/AIDS关键人群(如性少数群体和注射毒品者)在医疗保健方面的健康差距。 尼博士是一名多PI(联系人),分别是R21/R33项目和R21项目的项目主任。他继续在美国、中国、尼泊尔、马来西亚、印度尼西亚、喀麦隆和菲律宾的慢性疾病、传染病和移动健康界面进行国际研究。他还是几个旨在预防这些国家心血管疾病的移动健康研究项目的项目负责人。 赵尼毕业于中国云南省的云南中医药大学,获得了最高荣誉的医学学士学位。此外,他还在杜克大学护理学院获得了护理学学士学位,并于2019年获得了大学教学证书、护理学博士学位和杜克大学全球卫生博士证书。他的博士论文《基于移动健康的冠心病患者用药提醒计划》荣获杰出博士论文奖。
20个区块链研究选题,轻松发表高分论文! 区块链是一种去中心化、分布式的数据库技术,最初用于比特币,现已发展成为独立的技术领域。以下是20个在区块链领域值得研究的选题,帮助你在学术界脱颖而出。 强化学习在自动驾驶系统中的应用 遥感图像解译中的深度学习方法 蠥生成对抗网络的图像合成与增强 风险预测与管理中的机器学习模型 社交媒体数据分析与预测 聊天机器人与自然语言处理中的机器学习方法 堦襭椹 在医疗影像诊断中的应用 时间序列数据分析与预测 㯸 深度学习在自然语言处理中的应用 机器学习与物联网(IoT)数据分析的融合 知识图谱与图神经网络的结合研究 基于机器学习的智能推荐系统 异常检测与欺诈检测中的机器学习方法 篸 分布式机器学习与边缘计算的结合研究 젧垧𝑧𖦞搜索与优化算法研究 𖠤𘨯别和人脸表情分析中的机器学习方法 蠥𞥃分类与图像生成中的深度学习算法 基于机器学习的金融市场预测与交易算法研究 多模态数据融合与学习方法研究 机器学习与隐私保护的结合研究 这些选题涵盖了从自动驾驶到医疗影像诊断,从社交媒体分析到金融市场预测等多个领域。无论你是初学者还是资深研究者,这些选题都能为你提供丰富的学术机会。
从普通211到新国立全奖博:我的逆袭之路 我的学术旅程 ᠨ景 ኊ 本科:普通211,电子信息工程专业,平均分83 堧ᕥ㫯⨥𐔦쥤祭樽碌𖥷姨专业,成绩H2A 博士:新加坡国立大学计算机科学专业,无GRE破格录取 RA 经历 本科本校:DL(深度学习) 加州大学伯克利分校:ML(机器学习) 香港大学:RL(强化学习) 中山大学:DL(深度学习) 中科院软件所:DL & Healthcare(深度学习与医疗) 清华大学:NLP(自然语言处理) NUS:HCI(人机交互) 成绩逆袭 大二结束:均分76(全班13/24),获得一些唱歌比赛奖项 大三大四:均分90+(全班1/24,年级4/106),全国机器人大赛一等奖 本科毕业:均分83 [汗颜R] 砦能进阶 犦짧刚毕业:为了机器人大赛学了一点C语言,其他编程语言都不会... 现在:掌握C、Python、Java、Javascript、函数式编程、前后端开发、部署、DL(计算机视觉、NLP)、ML、数据分析、爬虫、分布式系统 论文 SCI论文共4篇:1篇Q1,一作,影响因子7.4;其他两篇也一作 𑠧𑊧活不在别处,只在当下。与其抱怨,不如行动。每一步的努力,都离梦想更近一点!
新加坡国立大学人工智能全奖博士招生啦! 学校简介: 新加坡国立大学(National University of Singapore),简称“国大(NUS)”,是新加坡的六所公立大学之一,也是其中最顶尖的学府。在2025年QS世界大学排名中,国大位列亚洲第一,世界第八。 颀导师介绍: Yueming Jin老师目前在新加坡国立大学的BME和ECE部门担任助理教授。她曾在伦敦大学学院(UCL)的计算机科学系从事博士后研究,并在香港中文大学获得博士学位,师从Pheng-Ann Heng和chi-Wing Fu教授。她的研究方向是机器学习及其在医疗领域的应用,主要集中在手术机器人视觉感知和医学影像分析。实验室提供以下支持: 尊重学生想法,建设友好开放的实验室环境。 耐心的科研指导,提供充分的成长空间。 支持海外交流访问和实习,算力充足。 广泛的合作机会,隶属于多个机构。 研究方向: 实验室的研究方向包括机器学习、深度学习、计算机视觉等,具体研究方向请查看实验室网站。 主申地区: 美国 | 澳洲 | 新西兰 | 新加坡 中国香港 | 中国澳门 | 中国内地 倫指导: 科研论文 | RA内推 择校筛选 | 套磁 | 文书制作 | 网申 | 面试 | 奖学金申请 直接的connection | RL 后续会持续更新院校信息,敬请期待!
研究发现微软Copilot回答10大常见医疗问题时,符合科学的回答占比54%】 近期,一项最新研究揭示了人工智能#聊天机器人# 在提供医疗信息方面的局限性和潜在风险,引发了人们对这类技术在医疗领域应用的担忧。 德国和比利时的研究人员对#微软# (Microsoft)的 AI 助手 Copilot 进行了一系列常见医疗问题的测试。 研究表明,尽管 #AI# 搜索引擎和聊天机器人在回答医疗问题时可以发挥一定的作用,但其准确性和安全性仍存在显著问题,可能对用户造成严重危害。 论文显示,Copilot 被要求回答在美国最常见的 10 个医疗问题,这些问题涉及约 50 种最常用的药品(包括处方药和非处方药),涵盖了药物的用途、作用原理、使用说明、常见副作用和禁忌症。 研究团队总共获得了 500 份答案,并根据可读性、准确性和完整性等指标对其进行了评分。结果显示,Copilot 仅有 54% 的回答能够提供符合科学的信息。
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