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2018年全球十大前沿科技的未来趋势

本文作者:营销分享网 更新时间:2019-05-07 14:06:00

近日,美国斯坦福大学的最高学术研究团队,美国国防部高级研究计划局,硅谷最具创新力和影响力的风险投资公司以及大米和精心策划,讨论技术将如何重塑行业和社会问题,分析和预测在全球十大尖端技术的未来发展趋势在2018年。

1个预测

人工智能的秘密黑匣子

AI的初期阶段,我们只是捕捉到的训练数据集模型的表面信息。可以透过训练模式建立的基础和背景信息之前接触,并从过去的自学资料。

但是,当我们获得更多高质量的数据,数据模型,产量也越来越丰富。因此,我们还需要了解模型是如何做出决定,提供建议以及如何如何迅速自触发行为。

美国国防部高级研究计划局(DARPA)作为国防部的一部分,负责新技术的发展,为军事用途。

去年,美国国防部高级研究计划局创建了一个名为“人工智能可以打破(XAI)”的新计划,并建立了一套机器学习技术,其中包括:

1。更可以破译该模型,同时保持机器自学习(预测精度)的高电平;

2。这样用户就可以理解,信任和新一代人工智能的有效管理。

长期以来,AI被认为是一个黑盒子不能被破解,没有人能解释自算法如何做出决策并提供咨询。

因此,它也带来了理解和挑战的人工智能评估和信任黑匣子一个新的水平。组织和个人认为算法和人工智能记录和智能系统的真实性,因此,人工智能自然有责任和义务,使决策过程更加透明,值得信赖。

预测2

人类和自主车无缝体验

在自主汽车的世界里,如果安全不隐藏,其实施将发生较早,但这个问题需要有自主车的首要任务是如何与人类互动?人类使用自动驾驶技术的配合关系,以及如何在这个过程中改变行为?

例如,在人行横道理解,我们预测,使行人的设计,新的方法和问题自动驾驶车辆之间的有效沟通,以及自主车横在如何沟通与其他驱动程序是必不可少的交集,。

因为绝大多数,包括人与交通的互动社交互动。如果要大规模推广自主车辆必须实现与乘客,行人,司机和其他利益相关者之间的无缝体验。

人们往往与技术互动,司机还是愿意成为自动的一部分驾驶的汽车,没有完全脱离自动驾驶仪,自动驾驶车辆和行人通过目光接触和控制。

人们对待不同的反应做出自主车,可以帮助我们理解接受的程度,他们自动驾驶汽车,以及如何通过各种形式的相互沟通。随着自动驾驶高调的车辆,人类将迎来对自主汽车的未来无缝连接。

预测3

要创建一个通用安全标准的自动驾驶汽车

普遍预计,自主车将在汽车制造商,供应商,技术巨头和创业者,促进规模化的研究和开发项目,在未来10年产生经济效益万亿,这也逐渐开始产生收益。在美国,欧洲和亚洲的主要城市的人们已经开始尝试,希望能够建立一个未来的无人驾驶。

就目前的平台和整机,消费者总是希望他们买到已经能够工作,并继续工作产品。当从这种预期的偏差,消费者不满意结果。

但是,为了确保安全,自主车经过几千亿英里的驾驶测试。为了缩小这个差距的测试,公司正在利用新技术来提高实时里程的模拟练习,在新的传感器系统的投资和使用ISO标准,自主车的大规模部署。

随着行业和政府监管部门的发展也是安全的标准和程序越来越全面的了解,每个区域将制定共同的安全标准,仅适用于软件,硬件和验证,并严格审查的开发过程中的其他方面,人们可以相信即自主车是安全的。

预测

从概念到实践 - 企业如何最大化人工智能

对于企业来说,人工智能和学习规则的深度都得到了巨大的变化已经发生。在过去,通过复杂的算法,假设历史数据反复训练有素的工作人员也许能够替换,角色扮演或体力劳动。

但深入和现实,人工智能思维更后日益成为硬商品赚钱,但更多的人期待。然而,我们认为,未来的趋势将改变。

目前该技术还没有得到优化,人工智能还没有准备好完全更换整个劳动力。然而,也有一些任务人工智能伟大的选择,他们可以帮助改善一些基本问题,大多数企业效率。AI完整的解决方案被称为“人工智能纯的”,其中包括的各种计算机视觉,语音识别和自然语言/感官识别的组合。

今天,在工作流程上的增强现实的业务影响最大,它可以提高劳动力的整体生产力。随着劳动力成本逐渐成为有限的资源,如何最大限度地利用资源成为具有挑战性的企业,企业正在探索如何让它在通过人工智能与现有的资源结合发挥最大的作用?我们看到,大型科技公司已经投资数十亿美元开发自己的开源技术,而只有创业公司的少数借此机会抢占企业客户服务。

预测5

本病多尺度建模数据

未来的患者会在自己的健康问题越来越感兴趣,因此,有助于揭示医疗数据背后的含义以及如何定制治疗计划将是至关重要的,因为它的个性化治疗方案提供了合理的和强大的数据参考,以满足个性化的公共卫生需求。但是,只有一个数据模型是远远不足以为患者提供全面的医疗保健计划。

我们通常根据患者的基本模型病历建立,使用贝叶斯数据融合和核方法的确定和预测乳腺癌和卵巢癌。

计算机算法通过多组学数据来识别基因驱动的疾病,还可以通过多模式,多尺度,高维,高通量生物医学数据,这样我们就可以从多个角度和患者的疾病方面学习研究已成为可能。

是否带来对病人的医生的影响分析,这些技术将提供一个额外的维度,以帮助患者或医生提供更准确,更个性化的治疗方案。

6预测

从干细胞的人体器官再生

再生医学是一个新兴的研究领域,专注于细胞,组织或器官的修复,更换或再生,恢复功能受损。再生医学有帮助,通过再生或更换的细胞或组织的科学家和临床医生早期干预外伤或退行性疾病治疗的设计潜力。

再生医学重点组织工程领域最初的重点,干细胞打算更换受损的组织和器官。因为研究人员需要进行努力控制干细胞的活动,这种方法不仅在技术上具有挑战性,而之前的一系列临床前和临床研究必须进行,最后需要由美国食品和药物管理局的批准( FDA)规例。

目前,再生医学已经扩大到包括使用干细胞进行建模疾病,因为在组织修复的治疗移植物和功能性分子的递送,以及免疫功能和新出现的生物医学工程领域。

BioAesthetics团队发明再生医学的新方法,研究小组利用利用现有的组织捐助者的新途径,从而为患者利益。现有从患者衰老组织的专有方法,并且可以不引起严重的免疫应答重新植入患者。我们认为,未来可以使用类似的方法来重新生成更复杂的器官,如人肺。

7预测

在简化的工作流程增强现实

探讨自主车将如何改变话题的未来,这将取代最常提到的是数以百万计的专业司机。各种形式的自动化,也有类似的问题,机器会取代人类?今天,当在同一时间机器不断降低成本的同时,还不断自我学习,以提高人类如何竞争的能力?

毫无疑问,人们会找到一种方法,自适应。有很多是自动化一直在不断优化,在人们的工作流程,以提高生产力和效率的简化趋势。在某些区域,增强现实技术在工作中与人比投资会更高纯自动化回归。

创新技术增强现实,机器人技术和人工智能是提高人们的工作效率和服务。在这些公司的投资也回应对技术行为。增强现实不仅是一种娱乐形式,并在帮助人们减少工伤事故和疲劳,提高生产率提供了更实用的价值,它会带来一个更好的工作环境,我们的。

8预测

小型企业网络的风险的新时代

无论是电脑,智能手机,自主车中的增强现实眼镜的将来,人们依赖于这些设备将继续在其性能和数据存储创建一个漏洞。随着复杂的风险的快速发展,从而保护数据和资产的能力也必须改变。目前的网络风险保护已经在消费者和大公司之间的各种方式被应用,但小型企业网络的安全性有较强的创新趋势。

美国小企业2016达到2,880亿美元,占美国企业99.7%。自1970年以来,小企业和超过66%,提供就业岗位。为了取得更大的成功,小企业必须采用的技术在全球范围内销售其产品,以更好地服务于客户的购买行为发生了变化,并通过客户数据的分析得到。

小企业一直在积极使用基于云的软件作为其更灵活的包月数据需求的服务。因此,人们依靠手机和云服务的普及,同时也创造了网络黑客一个新的环境,小企业的网络漏洞是不断变化的。因此,新一代的网络保护解决方案正在兴起,以帮助小企业创造一个更加安全的网络防护。

9预测

从2D药物的认识到3D环境行为

制药公司投资于研究和药物开发逐渐减少,可以带来良好的经济效益的药物的数量一直呈下降趋势。此外,他们正面临着公众和监管降价压力。药物越来越高失败率,在小鼠和免疫非常缓慢的,因为临床试验前研究的速度,他们经常是过时的2D平台测试。

新药增加失败率审批也引起了不少钱制药公司花费开发新项目。有研究表明,在过去的15年中,医药R&d投资已经飙升。到目前为止,一个新药的开发成本超过200 $的平均。5十亿。中开发新药的成本负担面前,制药公司正在认真考虑采用新技术,使他们能够以更低的成本制造的研究和更好的药物开发。

有很多方法可以降低药物开发成本,以及制药公司不得不依靠越来越多的创新型企业提供新的方法和创新的技术为他们提高新药研发的效率的倾向。

体外测试阶段,如Cypre公司设法建立和完成人体接近的微环境下的试验,因此,进入体内的药物测试的成功率会更高后。在临床试验中,对数据的使用,以更好地招募患者测试药物已被证明是成功的关键。

10预测

人工智能VS医生

在数据需要谨慎的行业进行治疗,医疗行业一直处于发展阶段的最前沿与病人的数据的大好处。事实上只有少数企业才能真正使数据成为现实,大部分的数据来制药公司,但不是医生,因此,相关的数据收集之间有意义变得更加重要。例如,在促进人口老龄化,在需求大幅增加,这直接导致放射科医师和病理学家由于过度劳累医疗成像扫描造成了严重的错误。

由于需要更加有效的运营管理,医疗成像设备将越来越多地转向人工智能寻求帮助,并积极寻求帮助自动化工作流技术。在发展中国家,如中国和印度,这种现象更为明显,因为这两个国家都缺乏放射科医师的培训,但是这两个国家必须购买先进设备的能力。

由于神经网络的开始,人工智能,如医疗成像应用,如精度足够高,它可以集成到考虑的卫生保健系统。人工智能将成为一个完美的工具,不仅可以帮助医生获得第二的意见,而且在可承受的价格为患者提供早期诊断。

人工智能添加到保健服务和解释阶段将改变行业的未来。我们相信,一个更直接的解决方案是提供软件解决方案,使图像读取速度更快,更准确,并在需要时提供第二眼医生分布。

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