附件23 人工智能辅助诊断技术管理规范 （2017年版） 为规范人工智能辅助诊断技术临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。 本规范所称人工智能辅助诊断技术是指基于人工智能理论开发、经临床试验验证有效、对于临床决策具有重大影响（如影响患者治疗方案选择、决定是否进一步采取有创性医疗行为、是否明显增加患者医疗费用等）的计算机辅助诊断软件及临床决策支持系统。不包括具有人工智能的嵌入式临床诊断与治疗仪器设备。 一、医疗机构基本要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务和技术能力相适应。 （二）临床科室具有开展临床相关专业诊疗工作5年以上经验的医师，具备与该技术相适应的计算机硬件条件，具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。 （三）医学影像诊断科具有开展影像临床诊断工作5年以上的医师，有数字化影像诊断设备（如放射、超声、核医学等影像设备）、医学影像图像管理系统及其计算机硬件平台。 （四）临床实验室诊断相关科室具有开展细胞学、组织学等实验室诊断工作 5年以上经验的医师或技师，具备与人工智能技术相适应的计算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。 （五）凡开展此类技术的科室应当具有经过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训并考核合格的、与开展人工智能辅助诊断相适应的专业技术人员。 二、人员基本要求 （一）开展人工智能辅助诊断的医师。 1.取得《医师执业证书》，执业范围为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。 2.具有5年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作经验。 3.经过省级卫生计生行政部门指定的培训基地关于人工智能辅助诊断技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
2017年人工智能发展史及算法分析报告 2017年10月
目录 一、人工智能概念 (4) 二、人工智能发展历史 (5) 1、形成阶段（1956-1961） (5) 2、黄金时代（1961-1973） (6) 3、第一次发展低谷及复苏（1973-1987） (8) 4、第二次发展低谷（1987-1993） (10) 5、现代人工智能（1993-至今） (11) 三、人工智能算法 (14) 1、感知器 (15) 2、聚类算法 (17) 3、决策树 (18) 4、支持向量机 (18) 5、卷积神经网络 (20) 四、在金融领域的应用 (22) 1、大数据基金 (22) 2、运用人工智能进行预测 (23) 3、智能投顾 (23)
本文围绕人工智能的发展历史，人工智能主要算法以及人工智能在金融领域的应用展开综合论述，力求先为投资者勾勒出一幅人工智能全景图。 人工智能发展历史波折起伏：人工智能自1956 年正式确立以来，一直曲折发展，从产生到成为研究热点一直饱受质疑，期间经历两次发展低谷，而学科自身所迸发的生命力不断推动其走出低谷，成为引领技术革命的热点。从诞生伊始，人工智能就有理性学派和感性学派之争，理性学派从符号计算出发，将人脑看成信息处理器，认为任何能够以一定的逻辑规则描述的问题都可以通过人工智能程序来计算解决。感性学派简单说就是通过对脑神经的模拟来获得人工智能，随着深度学习等技术的成功，人工智能的研究热点越来越集中到感性学派。 人工智能算法发展方向不断变化：学术界早期研究重点集中在符号计算，神经网络在人工智能发展早期被完全否定，而后逐渐被认可，再成为今天引领人工智能发展潮流的一大类算法，持续显现出生命活力。本文着重介绍人工智能领域比较著名的4 个算法，他们分别是感知器、决策树，支持向量机和卷积神经网络。通过这4 个具有代表性的算法，理清机器学习的基本思想。 人工智能在金融领域应用：7 月20 日国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》，明确指出到2030 年之前我国AI 核心产业规模或超1 万亿元。这是人工智能首次上升到国家战略高度，我们认为国内人工智能在金融里的应用还处于探索阶段，未来具有很大的发
人工智能替代人类决策的伦理问题 人工智能技术发展至今，对人类社会产生了深远的影响。大数据，深度学习等人工智能相关的技术已经融入我们的生活。人工智能技术正起着辅助人类做决策的阶段，诸如医疗专家系统等等对医生的决策辅助。在可见的未来，人工智能很可能会发展到大规模替代人类做决策的阶段，这时候就会产生一些伦理问题。本文旨在探讨人工智能替代人类决策这件事可能带来的一些伦理问题。 过去和现在：机械自动化与决策辅助 广义上来说，人工智能指的是通过某种方式让机器拥有人的逻辑判断能力或“思维能力”，以根据特定输入条件做出相应的判断或决策。其实广义的人工智能早就已经走出了科幻小说，在生活中被广泛的应用了。发展至今，人工智能对人类生产模式的影响可被粗略的划分为两个阶段。机械自动化阶段和决策辅助阶段。 机械自动化阶段起始于第二次工业革命，此时所谓的“人工智能”指的是通过单片机等固件，使机器拥有简单的处理线性逻辑的能力，并能被人定义多种不同的输出流程（例如：如果输入为A，则执行流程X；如果输入为B，则执行流程Y）。这当然还远远没到所谓“智能”的程度，但即便如此简单，这类技术的应用在当时也带来了革命性的生产模式进化，使得机器不仅仅能作为风车、牲畜的替代去进行高效生产，更能在标准化的生产流程中完全替代人进行复杂生产劳动。可以说，初期阶段的人工智能为当今整个大机器协同生产体系奠定了基础，极大地释放了人类的生产力，开启了自动化生产时代。 现在的阶段随着自动化生产的普及，进入了决策辅助阶段。机器在初级人工智能的赋能下已然成为了人类标准化劳动力的“替代者”，但是这些劳动力该超什么方向使用依旧需要人类根据市场态势及消费者需求进行灵活地决策。如今，在网络与算法进一步发展的驱动下，人工智能的应用范畴也在不断的扩大。除了驱动机器作为标准化生产活动的替代，人工智能更是被封存在数以千万计的软件中成为人类思考与决策的重要辅助。通过统计算法与办公软件，人们可以将计算机的超高运算效率与存储容量纳为己用，实现人类自身智能的增幅与扩容。现在已经有很多公司已经具备完善的BI 系统，以数据驱动为核心辅助公司领导层更系统化、数据化的做出商务决策。 那么接下来人工智能的应用又该向什么方向发展呢？阿尔法狗的面世也许已经揭开了人工智能应用第三阶段的序章。 未来：决策替代 传统意义上软件的核心工作是基于人类为其定义的输入（问题）与逻辑（解法）的基础上，驱动硬件进行运算并给出输出，在本质上仍然是个“苦力活”，没有主动发现问题，创造解法的能力。而阿尔法狗背后“深度学习”算法的跨时代意义便是在于其赋予而机器进行主动学习、主动理解并创造解法的能力。介于此，阿尔法狗仅凭自身实现了复杂环境中的博弈决策。当这类技术足够成熟，一
人工智能辅助诊断技术管理规范 人工智能辅助诊断技术治理规范 （征求意见稿） 为规范人工智能辅助诊断技术的临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范为医疗机构及其医师开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。 本规范的人工智能辅助诊断技术是指基于人工智能理论开发且经卫生行政治理机构鉴定、经临床试验验证有效的运算机辅助诊断软件及临床决策支持系统。如影像诊断中CAD的应用等。人工智能辅助诊断技术为辅助性诊断和临床决策支持系统，不能作为应用于临床的最终诊断。本规范的人工智能辅助诊断技术不包括具有人工智能的嵌入式临床诊断与治疗仪器设备。 一、医疗机构差不多要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务相适应。 （二）开展此类技术的医疗机构应具有卫生行政部门核
准登记的与该技术使用相适应的专业诊疗科室及相关诊疗科目。 （三）临床科室 开展与人工智能辅助诊断技术相关的专业临床诊疗工作5年以上，具备与该技术相适应的运算机硬件条件，具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。 （四）影像诊断科 开展影像临床诊疗工作5年以上，其技术水平达到三级医院专业影像诊断科室技术标准。必须有数字化影像诊断设备包括常规X线设备、磁共振（MRI）、运算机X线断层摄影（CT）和医学影像图像治理系统及其工作站的运算机硬件平台。 （五）实验室诊断相关科室 开展细胞学、组织学、实验室诊疗工作5年以上，具备与人工智能技术相适应的运算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。 （六）开展此类技术的科室有具备相关诊疗技术临床应
用能力的本院在职医师，有通过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训的、与开展人工智能辅助诊断相适应的其他专业技术人员。 二、人员差不多要求 （一）人工智能辅助诊断医师 1.取得《医师执业证书》，执业范畴为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。 2.有10年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作体会，具有副主任医师以上专业技术职务任职资格。 3.通过人工智能辅助诊断相关专业知识系统培训并考核合格。 （二）其他相关卫生专业技术人员 经人工智能辅助诊断相关专业系统培训并考核合格。 三、技术治理差不多要求 （一）严格遵守人工智能辅助诊断技术相关操作规范和相关专业疾病诊疗指南，依照患者病情、可选择的诊断方案、
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
人工智能辅助诊断技术管理规范 （2017年版） 为规范人工智能辅助诊断技术临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。 本规范所称人工智能辅助诊断技术是指基于人工智能理论开发、经临床试验验证有效、对于临床决策具有重大影响（如影响患者治疗方案选择、决定是否进一步米取有创性医疗行为、是否明显增加患者医疗费用等）的计算机辅助诊断软件及临床决策支持系统。不包括具有人工智能的嵌入式临床诊断与治疗仪器设备。 一、医疗机构基本要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务和技术能力相适应。 （二）临床科室具有开 展临床相关专业诊疗工作5年以上经验
的医师，具备与该技术相适应的计算机硬件条件，具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。
三）医学影像诊断科具有开展影像临床诊断工作 5 年以上的医师，有数字化影像诊断设备（如放射、超声、核医学等影像设备）医学影像图像管理系统及其计算机硬件平台。 （四）临床实验室诊断相关科室具有开展细胞学、组织学等实验室诊断工作5 年以上经验的医师或技师，具备与人工智能技术相适应的计算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。 （五）凡开展此类技术的科室应当具有经过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训并考核合格的、与开展人工智能辅助诊断相适应的专业技术人员。 二、人员基本要求 （一）开展人工智能辅助诊断的医师。 1.取得《医师执业证书》，执业范围为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。 2.具有5 年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作经验。
人工智能辅助治疗技术管理规范（试行） 卫办医政发[2009]197号 二〇〇九年十一月十三日 为规范人工智能辅助治疗技术的临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范为技术审核机构对医疗机构申请临床应用人工智能辅助治疗技术进行技术审核的依据，是医疗机构及其医师开展人工智能辅助治疗技术的最低要求。 本规范所称人工智能辅助治疗技术专指应用机器人手术系统辅助实施手术的技术。 一、医疗机构基本要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助治疗技术应当与其功能、任务相适应。 （二）三级甲等医院，有卫生行政部门核准登记与应用人工智能辅助治疗技术相适应的普通外科、泌尿外科、胸外科、心脏大血管外科、妇科等专业诊疗科目。 （三）临床科室。 开展该技术的临床专业（普通外科、泌尿外科、胸外科、心脏大血管外科、妇科等）应有10年以上临床诊疗工作经验，床位均不少于50张，各专业年手术量均不少于1000例，其技术水平达到三级甲等医院重点科室要求，在本省（自治区、直辖市）三级甲等医院中处于领先地位。 （四）手术室。 1.人工智能辅助治疗技术手术间面积不少于60平方米，必须有中心供气（如二氧化碳、氧气、压缩空气等）、中心吸引、多功能吊塔装置，温度和湿度调控设施。监护仪符合各临床专业要求。 2.具备外科手术所需麻醉设备。 3.有空气层流设施，有满足各临床专业人工智能辅助治疗技术应用所需的其他设备。 （五）重症医学科。 1.设置符合规范要求，能够满足各临床专业患者术后监护需要。
2.符合各临床专业危重病人救治要求。 3.有空气层流设施、多功能监护仪、呼吸机，能够进行心电、呼吸、血压、脉搏、血氧饱和度监测。 4.能够开展有创监测项目和有创呼吸机治疗。 5.有经过专业培训并考核合格的、具备5年以上重症监护工作经验的专职医师和护士。 （六）其他辅助科室和设备。 适合各临床专业疾病诊断及处理的辅助科室和设备。 （七）开展人工智能辅助治疗技术的各临床专科各有至少2名具备人工智能辅助治疗技术能力的本院在职医师，有经过人工智能辅助治疗技术应用相关知识和技能培训并考核合格的、与开展的人工智能辅助治疗技术应用相适应的其他专业技术人员。 二、人员基本要求 开展人工智能辅助治疗技术的医疗团队应具有至少4名（心脏大血管外科应至少具有6名）经专业培训并考核合格的、具备人工智能辅助治疗技术临床应用能力的本院在职医师、护士和（或）技师。 （一）人工智能辅助治疗医师。 1.取得《医师执业证书》，执业范围为外科专业或者妇产科专业。 2.有10年以上三级甲等医院相关专业临床诊疗工作经验，具有主任医师专业技术职务任职资格。 3.具备熟练的内镜、胸腔镜或腹腔镜手术技术基础。 （二）其他相关卫生专业技术人员经过人工智能辅助治疗技术应用相关专业系统培训并考核合格。 三、技术管理基本要求 （一）严格遵守人工智能辅助治疗技术相关操作规范和各专业诊疗指南，根据患者病情、可选择的治疗方案、患者经济承受能力等因素综合判断治疗措施，因病施治，合理治疗，严格掌握手术适应证和禁忌证。 （二）人工智能辅助治疗技术的应用由2名以上具有人工智能辅助治疗技术临床应用能力的、具有主任医师专业技术职称任职资格的本院在职医师决定，术
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正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)
相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)
人工智能临床辅助决策系统项目 建 设 方 案
目录 1项目概述 (4) 1.1项目名称 (4) 1.2建设背景 (4) 1.3建设目标 (4) 1.4建设思路 (5) 2需求分析 (7) 2.1现状分析 (7) 2.1.1医疗资源不足 (7) 2.1.2医疗成本高 (7) 2.1.3医生培养周期长 (8) 2.1.4误诊率偏高 (8) 2.2存在问题 (8) 2.2.1如何打破技术壁垒 (8) 2.2.2如何构建人机互信 (9) 2.2.3如何构建权威知识图谱 (10) 2.2.4如何提升交互体验 (10) 2.3业务需求 (11) 3系统架构 (12) 3.1总体系统架构 (12) 3.2应用服务架构 (14) 3.3知识体系架构 (15) 4关键技术说明 (16) 4.1构建医学知识体系的知识图谱技术 (16) 4.2解决电子病历结构化的深度学习技术 (18) 4.3构建临床经验知识库的大数据分析技术 (18) 5系统部署架构 (19) 5.1临床辅助决策系统服务 (19) 5.2桌面端智能助手 (20) 6主要功能介绍 (21) 6.1医学知识查询 (21) 6.2智能辅助诊疗 (22) 6.3知识可视化浏览 (26) 6.4医嘱决策分析 (26) 6.5智能知识问询 (27) 6.6病历文书质控 (28) 6.7合理用药提醒 (29) 6.8智能分诊导诊 (29) 6.9院感智能监控 (29) 6.10医学常用工具 (30)
6.11更多诊疗过程提醒 (30) 7应用场景示例 (31) 7.1为患者提供智能分诊与导诊服务 (31) 7.2智能预问诊及病历生成-患者端 (32) 7.3智能预问诊及病历生成-医生端 (33) 7.4智能辅助诊断-防止医生误诊 (34) 7.5检验报告智能分析评测 (35) 7.6低年资医生的学习途径 (36) 7.7临床诊断中提供智能问诊辅助 (37) 7.8提供可解释的诊断推荐结果 (38) 7.9对智能诊断结果进行对比鉴别分析 (39) 7.10针对诊断结果推荐治疗方案 (40) 7.11对下达医嘱智能分析-防漏检 (42) 7.12用药医嘱的合理提醒 (42) 7.13疑难杂症的辅助判断分析 (43) 7.14智能化分析病历质量 (44) 8项目实施要求 (45) 8.1服务器硬件需求 (45) 8.2客户端PC机需求 (46) 8.3实施周期参考 (46) 9服务的病种范围 (46) 9.1100个常见病 (46) 9.2467个基层常见病 (47)
人工智能技术正在涌现，帮助人们将管理和临床医疗流程化自动化目前，许多令人兴奋的人工智能改变医疗领域的事件正在上演。人工智能技术正在涌现，帮助人们将管理和临床医疗流程化自动化。根据风险投资公司Rock Health 的数据，2011年至2017年间，有121家与健康相关的人工智能/机器学习公司在206笔交易中募集到了27亿美元。 人工智能健康领域似乎是一个很广的范畴，从健康护理、临床诊断到自动化手术技术等方面。甚至对于疾病预防和保健策略等都属于大健康的范畴；但从另一角度来看，ai的应用范围却也很狭窄，因为健康人工智能应用程序通常只能完成一项任务。但尽管如此，研究人员调查了市场上10个有应用前景的人工智能程序，发现到2026年它们将可以每年为美国医疗保健事业节约高达1500亿美元。 根据其应用范围和对于健康价值提升所带来的潜力为标准，研究人员们发现人工智能目前在帮助一线临床医生提高工作效率和提高后勤流程效率方面创造了最大的价值，但在做出临床决策或改善临床结果方面还没有太多贡献——临床应用仍然很少。这说明这一领域还存在着巨大的可以挖掘的空间。 那么，我们就来看下蓬勃发展的人工智能在大医疗健康的各个分支领域是如何开花结果的？ 在医疗影像方面，人工智能已经证明了它有能力通过快速准确地标记特定异常结构来提高图像分析的效率，以供放射科医师参考。2011年，纽约大学Langone Health的研究人员发现，这种类型的自动分析在找到并匹配特定的肺结节(胸部CT图像)方面，可以比放射学家们快62 %到97 %。研究结果表明，这种人工智能带来的图像分析效率，可以让放射学家腾出更多的时间聚焦在需要更多解读或判断的内容审阅上，从而每年节省30亿美元。近来最新的研究还探索了人工智能在制药、分子结构和生物蛋白质方面的探索，这些令人激动的研究都在证明着AI的能力，拓展着AI的疆界（传送门>>新药研发的加速器：MIT
人工智能技术及其发展趋势 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 2.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 8.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统
2017年人工智能在工业领域应用现状及发展前景趋势展望分析报告
目录 一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)
图表目录 图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2：电饭煲及其工作原理 (4) 图3：智能系统的特征与分类 (5) 图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7：工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10：GE 工业互联网平台P r ed i x (13) 图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12：DeepM i nd控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (6) 表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4：BAT 与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)
2017年人工智能在工业领域应用分析 报告
目录 一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)
图表目录 图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2：电饭煲及其工作原理 (4) 图3：智能系统的特征与分类 (5) 图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7：工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10：GE 工业互联网平台P r ed i x (13) 图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12：DeepM i nd控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (6) 表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4：BAT 与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)
附件24 人工智能辅助诊断技术临床应用 质量控制指标 （2017年版） 一、诊断准确率 定义：诊断准确是指实施人工智能辅助诊断技术所得的诊断与患者病理诊断相符合。诊断准确率是指诊断准确的例数占同期人工智能辅助诊断技术总例数的比例。 计算方法： ×100% 诊断准确率= 诊断准确的例数 同期人工智能辅助诊断技术总例数 意义：反映人工智能辅助诊断技术的准确性。 二、信息采集准确率 定义：信息采集准确是指采集的信息样本能满足人工智能辅助诊断技术需要。信息采集准确率是指信息采集准确的样本数占同期采集的信息样本总数的比例。 计算方法： ×100% 信息采集准确率= 信息采集准确的样本数 同期采集的信息样本总数 意义：反映人工智能辅助诊断系统的客观性。 三、人工智能辅助诊断平均时间 定义：从下达人工智能辅助诊断医嘱到发出诊断报告的平均时间（以分钟为单位）。 计算方法： 人工智能辅助诊断平均时间= 人工智能辅助诊断时间总和 同期采用人工智能辅助诊断技术总例数
意义：反映人工智能辅助诊断的及时性和管理效率。 四、人工智能辅助诊断增益率 （一）诊断准确率增益率。 定义：单位时间、单位人员条件下，人工智能辅助诊断准确率和人工诊断准确率差值与人工智能辅助诊断准确率和人工诊断准确率中高值的比例。 计算方法： 诊断准确率增益率= 单位时间、单位人员条件下， 人工智能辅助诊断准确率与人工诊断准确率差值 人工智能辅助诊断准确率与人工诊断准确率中的高值 ×100% 意义：反映人工智能辅助诊断技术的效率。 （二）日人均诊断量增益率。 定义：单位时间、单位人员条件下，日人均人工智能辅助诊断量和日人均人工诊断量差值与日人均人工智能辅助诊断量和日人均人工诊断量中高值的比例。 计算方法： 日人均诊断量 增益率= 单位时间、单位人员条件下， 日人均人工智能辅助诊断量和日人均人工诊断量差值 日人均人工智能辅助诊断量和日人均人工诊断量中的高值 ×100% 意义：反映人工智能辅助诊断技术的效率。 （三）诊断平均时间增益率。 定义：单位时间、单位人员条件下，人工智能辅助诊断平均时间和人工诊断平均时间差值与人工智能辅助诊断平均时间和人工诊断平均时间中高值的比例。 计算方法：
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
2017年人工智能替代劳动力分析报告 2017年4月
目录 一、从科幻到现实，人工智能威胁引发众多担忧 (5) 1、普通人对超级人工智能的担忧更多来自科幻电影 (5) 2、人工智能的发展速度和前景让科技大佬同样感觉到威胁并频发警示 (6) 二、AI替代人类岗位的相关案例梳理及原因分析 (7) 1、从体力替代逐渐向脑力渗透的趋势已现 (7) （1）各大机构纷纷警示人工智能取代人类职位的风险 (7) （2）人工智能对人类岗位替代已经逐渐由体力向脑力渗透 (8) 2、机器对人类岗位替代有所为也有所难为 (8) （1）从需求端来看，企业对成本效率的考量直接驱动岗位替代现象的发生 (8) （2）从供给端来看，人工智能在语音、图像等领域技术指标上已经达到或超过一般人类水平 (10) （3）机器不仅技术指标层面逐渐达到并超过人类水平，B端场景也已率先开始应用 (10) （4）但人工智能可解决的问题有限，对人类的替代只会发生在部分领域 (11) 3、人工智能应用的落地依然存在待解问题 (12) （1）算法及模型自身尚存在待解决的问题 (12) （2）深度学习模型可解释性不强，黑箱问题难以解决 (13) （3）从互联网到人工智能，信息安全问题始终难以忽视 (13) （4）光鲜的表现结果难掩能源消耗问题 (14) （5）责任归属与利益划分等伦理问题难以跨越 (14) 三、未来人工智能以及人机关系的发展方向展望 (15) 1、人工智能存在进一步优化和突破的必要 (15) （1）算法层面存在改进和突破的空间 (15) （2）深度学习专用芯片研发开始兴起，更高的集成度+更低的能耗成为目标方向. 15 2、找准定位成为关键，技术革命阵痛难免 (16) （1）机器不是万能的，也不能取代一切 (16) （2）根据面对的任务不同，人类职位应当找准自身定位 (16)
基于人工智能的决策支持系统的发展现状及趋势 2013年12月18日 智能决策支持系统作为人工智能的一个重要研究领域，允许决策者和信息经营者、资源配置 者和管理者、策略规划者和装备控制者改进他们的工作效率，已经成为学术界关注的焦点，其发 展前景备受世人瞩目。 人工智能（Artificial?Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实 质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器 人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近十年来，人工智能已得到迅速传播与 发展，并在决策支持系统中获得了日益广泛的应用，越来越多的决策支持系统应用了网络技术和 分布式人工智能技术。? 决策支持系统（DSS）作为人工智能的一个重要研究领域，是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统（MIS）向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过 程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。随着科学技 术的进步以及人工智能技术的日趋成熟，决策支持系统智能化已经成为业界研究与实现的目标， 尽管目前为止已有一些先进的智能决策支持系统在商业、工业、政府和国防等部门获得成功应 用，但是，这一系统远未完善，仍处于发展阶段，可以预见的是在未来的研究过程中，智能决策 支持系统必将对社会和组织产生更加重大的影响。智能决策支持系统的工作是可预测和可规划 的，它是实实在在可以造福全人类。 基于人工智能的智能决策支持系统（IDSS）属于一个新兴的交叉学科领域，是运筹学、管理科学和计算机科学结合的产物，在我国许多应用领域有了初步的运用，例如税务稽查、渔业专家系统、?中国工商银行风险投资决策、为电信部门进行VIP分析，等等。渔场预报系统就是CBR（基于范例的推理）一个很好的应用实例（由中科院计算所史忠植老师指导完成），这个系统已被应用于中国东海渔业中心的预测；在国外IDSS也有着非常深入的研究与广泛的应用，如Hill，Holsaple?等人采用神经网络、遗传算法等实现了综合(holistic)?决策支持系统，系统在某种程度上体现了人 类思维和决策过程的性质；在应用方面有Web和Agent的协同决策支持系统，Web的专家系统，如好莱坞经理决策支持系统。 IDSS未来的的发展趋势主要有5个方面： ①注重基于知识的人机交互 决策支持系统强调决策过程的交互性，对人机对话系统有较高的要求，长期以来，人们对数据、信息和知识的认识仅限于数据--信息--知识的单链条关系，实际上，从数据中获得信息，再从信息中获得知识，仅仅是决策过程的开始，对数据、信息和知识的关系的研究表明，对其他关系的研究对提高决策质量也具有重要意义。在如何从数据中提取信息、信息如何呈现给决策者等问题中，知识发挥着重要作用，对这些问题的研究产生了数据--知识--信息--数据的循环或网状关系等。
报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员 顾问潘云鹤中国工程院院士 指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司 指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长 傅永宝工信部信软司软件处调研员 专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙 驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任 编写单位中国电子学会 编写人员李颋周岷峰马良
凌霞李岩张雅妮许华磊 张婵张力陈濛萌樊江洋 朱毅李俊平阎德利谢中业 陈岩 报告链接:https://https://www.doczj.com/doc/6116172854.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要 （一）编制背景 自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的