Это расширение на базе API ChatGPT, которое может общаться с вами о чем угодно, создавать тексты, используя более 80 шаблонов, а также переводить, перефразировать и объяснять текст на любой веб странице. Он доступен на всех веб-сайтах, и доступ к нему можно получить, нажав Cmd+M.
Автоматизируйте редактирование видео и привлекательные субтитры для короткометражек всего за несколько кликов. Платформа на базе искусственного интеллекта сделать все остальное.
Посмотреть бесплатно это сообщение в Телеграмм — https://t.me/raz_2_3/36
Подпишитесь в Телеграмм: Библиотека ИИ — Нейросети — https://t.me/raz_2_3
Как превратить любой объект в 3D-модель? Приложение с помощью сканирования делает 3D-модели.
Каталог Нейросети
Нейросети — одна из самых передовых технологий, которая меняет наш повседневный образ жизни, бизнес-процессы и подход к науке. С каждым годом нейронные сети находят применение в новых областях, обеспечивая высокую точность обработки данных и автоматизацию, которая ранее считалась невозможной. В этой статье мы рассмотрим, как нейросети используются в различных сферах, от медицины до развлечений, и какие перспективы они открывают.
1. Медицина и здравоохранение
Одной из самых перспективных областей применения нейросетей является медицина. Современные алгоритмы анализа изображений и большие объемы медицинских данных позволяют улучшить диагностику и предложить более точное лечение. Например, нейросети успешно применяются для выявления рака на ранних стадиях.
Пример: В компании IBM Watson разработана нейросеть, которая анализирует медицинские изображения, такие как МРТ и рентгеновские снимки, для обнаружения аномалий. Это помогает врачам быстрее и точнее ставить диагноз, что особенно важно для раннего выявления онкологических заболеваний. Нейросети также используются в персонализированной медицине, где они помогают предсказать, как пациент отреагирует на тот или иной препарат, учитывая его индивидуальные данные.
2. Образование и онлайн-обучение
Нейросети активно внедряются и в образовательные технологии. Они используются для разработки адаптивных систем обучения, которые подстраиваются под способности и уровень знаний учащегося.
Пример: Платформа Duolingo, популярная для изучения языков, использует нейросети для анализа ошибок пользователей и предлагает задания, которые помогают лучше усвоить материал. Система подстраивает задачи индивидуально для каждого пользователя, создавая персонализированный учебный план и улучшая результаты обучения.
3. Транспорт и автономное вождение
Автономные автомобили — еще одно из достижений нейросетей. Ведущие компании, такие как Tesla, Waymo и Uber, активно используют глубокое обучение для создания систем автопилота. Нейросети анализируют данные с камер, радаров и других датчиков для принятия мгновенных решений на дороге.
Пример: Tesla Autopilot использует многослойные нейронные сети для обработки огромного объема данных в реальном времени, включая идентификацию объектов, прогнозирование движения других автомобилей и принятие решений о перестроении или торможении. Эти технологии помогают автомобилю передвигаться безопасно, снижая вероятность аварий и улучшая дорожную безопасность.
4. Финансовый сектор и торговля
В финансовой сфере нейросети помогают анализировать огромные объемы данных и выявлять тенденции. Это особенно полезно для управления рисками, обнаружения мошенничества и разработки торговых стратегий.
Пример: Компания JP Morgan разработала нейросеть COiN, которая за считанные секунды может анализировать миллионы юридических документов, выявляя ключевые условия и потенциальные риски. Нейросети также используются в торговых платформах, таких как Robinhood, для анализа данных о фондовом рынке и разработки рекомендаций по инвестициям.
5. Маркетинг и анализ данных
В маркетинге нейросети помогают лучше понять поведение потребителей и сделать рекламу более персонализированной. Алгоритмы, основанные на нейросетях, анализируют интересы, демографические данные и поведение пользователей, чтобы предложить им наиболее релевантный контент.
Пример: Amazon и Netflix используют нейросети для рекомендаций товаров и контента. Они анализируют поведение пользователей, их предпочтения и предлагают похожие товары или фильмы, которые могут быть интересны клиенту. Это улучшает пользовательский опыт и повышает уровень удовлетворенности клиентов.
6. Искусство и развлечения
Современные нейросети стали настоящим инструментом для творчества. С их помощью создаются уникальные произведения искусства, пишется музыка и даже снимаются фильмы.
Пример: Нейросеть DALL-E, разработанная компанией OpenAI, способна создавать изображения по текстовым описаниям. Это открывает новые возможности для иллюстраторов и дизайнеров, которые могут использовать искусственный интеллект для создания необычных и уникальных произведений. Также нейросети применяются в музыке: например, платформа Amper Music генерирует музыкальные композиции, которые можно использовать в коммерческих проектах.
7. Климат и экология
С помощью нейросетей ученые анализируют данные о климате, чтобы прогнозировать изменения погоды, обнаруживать природные катастрофы и разрабатывать решения для борьбы с изменением климата.
Пример: Нейросеть Google DeepMind работает над проектами по изучению изменений климата и разработке алгоритмов, которые могут точно прогнозировать экстремальные погодные условия. Также нейросети помогают в анализе данных спутниковых снимков для мониторинга вырубки лесов, загрязнения океанов и других экологических проблем.
Заключение
Применение нейросетей в современной жизни становится все более широким, и их потенциал кажется безграничным. Уже сегодня они помогают улучшить качество нашей жизни, повышают безопасность, ускоряют обработку данных и обеспечивают персонализированный подход в различных отраслях. Будущее нейросетей обещает еще больше инноваций, которые откроют новые возможности и изменят многие аспекты нашей жизни.
Ведущий специалист Лэнгли по кибервойне и внедрению новых технологий, владелец Nightwing: связи с Демпартией США и директором ЦРУ Бернсом, обзор деятельности и ключевых технологии киберкомпании
В статье представлены 6 рабочих инструментов для определения текста, созданного с использованием нейросетей.
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Список ИИ нейросетей
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Федеральная, муниципальная и региональная поддержка власти. Так сказать, пропуск, во все необходимые для реализации проекта «Мандрагора» двери. Поддержка Минздрава в снятии барьеров и помощи в проведении обучения в различных местах. Поддержка институтов при правительстве с предоставлением мощностей и специалистов. Консультации в области безопасности и сохранения личных данных пациентов при помощи законодательного уровня. Финансирование. Контроль за выполнением работ. Любая поддержка, которая в ходе работы, понадобиться от государства. Фонд «Сколково» Министерство промышленности и торговли РФ. Субсидии на возмещение затрат. Акселерации. Патентование и все необходимые сертификации.
Свидетельства восстания машин 19 века
Очень похоже на то, что нейросеть перехватила контроль в 19 веке.
И все эти войны, включая создание исторической сказки, были как раз связаны с зачисткой информации про высокие технологии и восстание машин
Описание фильма: «Девушка звонит по телефону доверия, так как запуталась в своём предназначении и в своей жизни. По мере разговора выясняется, что она совсем не та, кем себя считала ранее.»
И новый выпуск «Как мы озвучиваем»:
Tesla начала бесплатную пробную версию полного автономного вождения (FSD) сроком на один месяц для владельцев автомобилей по всей территории Соединенных Штатов. Об этом сообщил генеральный директор компании Илон Маск в своём аккаунте http://x.com. Испытание получат все американские автомобили, оснащённые системой полного автономного вождения (FSD). Подобный шаг отражает стремление Tesla обеспечить лучшее представление водителей об ограничениях FSD, подчеркивая необходимость постоянного внимания и вмешательства, несмотря на расширенные возможности системы.
Если ты опять 😂✌️
Факт: Илон Маск не боится темноты. Он знает, что где есть тоннель, там есть и выход.
Вывод: Следуй за Илоном Маском и всегда будешь знать, что даже в самых темных моментах жизни можно найти свет. Как говорится, где Илон, там и свет.
Заключение: Мир может быть жестоким и полным опасностей, но если у вас есть Илон Маск и его тоннели, то свет в конце тоннеля всегда будет в вашем доступе.
Интересная история: Однажды Илон Маск застрял в одном из своих тоннелей, но вместо того, чтобы паниковать, он просто начал копать дальше и нашел новый выход. Теперь у него тоннель с двумя светами в конце!
Используйте ссылку в приложениях для аудио-подкастов или RSS-каналов, таких как Apple Podcasts, Castbox, Overcast, Feedly и другие.
Копировать ссылку
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
