Mesterséges intelligencia és szimulált sejtek a rákkutatásban
Az elmúlt két évtizedben történt adat-, és számítási teljesítmény-robbanás lassan elérhetővé teszi, hogy emberi sejtek belső működését modellezzük.
chipgyártás
02025. november 21. 13:35
Egy új törvényjavaslat értelmében az a cég, ami amerikai támogatást kapott, nem használhat tíz évig kínai technológiát a gyártáshoz.airdrop
02025. november 21. 09:59
A keresztplatformos peer-to-peer fájlmegosztást a Google az Apple közreműködése nélkül hozta össze, a DMA előírásai alapján.CLOUD
02025. november 20. 13:30
Három oldalról is vizsgálja a bizottság a felhőpiac helyzetetét a DMA fényében.
Az AI produktivitás mértékegysége: a jó nagy kérdőjel
A fejlesztői produktivitás mérése az őskor óta foglalkoztatja az emberiséget, a téma az AI miatt pedig újra reneszánszát éli.Az AI produktivitás mértékegysége: a jó nagy kérdőjel A fejlesztői produktivitás mérése az őskor óta foglalkoztatja az emberiséget, a téma az AI miatt pedig újra reneszánszát éli.
Szalay Kristóf, a Turbine.AI alapítója a 2018-as HWSW termékfejlesztési konferencián tartott és alább megtekinthető előadása során megmutatja, hogy készülnek a Turbine szimulált sejtjei, hogyan használják őket, illetve hogyan segítenek a mesterséges intelligencia és gépi tanuló algoritmusaik szimulációk tízmillióinak eredményeiből használható, általános következtetéseket levonni. A rák nem egyetlen betegséget jelöl - valójában több millió betegség közös neve, hiszen minden egyes daganat kicsit más, mint az összes többi, így a daganatok kezelése is ennek megfelelően bonyolult.
Mesterséges intelligencia és szimulált sejtek a rákkutatásban – Szalay Kristóf (Turbine.AI)
Még több videó