智能装备制造产业 智能化、绿色化、精密化是趋势
智能装备制造业究竟有多火，美的和格力两大“白色”制造品牌纷纷触角于此，这绝非偶然。从装备制造业用户的角色，直接华丽转身为大型制造商，进而迈步“智造”领域，背后的原因不言而喻。可以发现，历经多年的坚定改革与创新，我国装备制造业委实取得长足的进步，国产装备制造品牌是这份事业的发力者以及重要受益者。尽管成绩凸显，但传统制造业基础薄弱是不争的事实，产品质量稳定性、可靠性、安全性等与
实现智能工厂需要哪些元素？
近年来，智能化趋势推进，许多行业对于智能化设备，建设智能化工厂都有过期待。但实现智能工厂，需要智能制造的四大元素(智能产品、人、物料、工厂)有效的组合，也需要把客户集成、智力集成、纵向集成、横向集成、价值链集成这五方面集成起来，通过这五大方面的集成，把制造的价值凝聚在一起，从而产生更大的价值。一、客户集成客户是智能制造的中心，是实现客户集成，是智能制造的起点，通过一定的智能技术把客户的
人工智能有助于皮肤癌症的早期诊断
2017年8月25日 讯 /生物谷BIOON/ --最近，来自Waterloo大学以及Sunnybrook研究所的研究者们开发出了一种利用人工智能技术检测皮肤黑色素瘤的方法。这项研究利用机器学习软件，通过对皮肤伤口图像进行分析，从而为医生们提供与黑色素瘤生物标志有关的客观证据。目前来讲，黑色素瘤是一种致死率极高的恶性癌症，但如果治疗及时的话还是能够治愈的。这项人工智能系统能够让机器学习数万张皮肤的
苏州纳米所柔性传感及智能穿戴应用研究获进展
随着智能材料和柔性电子学的迅速发展，为人体内外环境监测与预警，便携式医疗以及人机交互等智能穿戴应用开辟了全新的道路。传感器作为智能穿戴系统的核心，近年来受到了科研工作者的广泛关注，在器件柔性、灵敏度等方面的研究更是取得了可观的成果。然而，现有大部分柔性传感器仍存在需电源驱动、无方向识别性以及复杂大形变不稳定等难点，使得智能穿戴系统在健康监测以及人机交互等的实际应用受到极大限
利用智能手机计算步数揭示肥胖线索
图片来自CC0 Public Domain。2017年7月13日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国斯坦福大学的研究人员利用智能手机追踪全球数十万人的活动水平，取得一项有趣的发现：在肥胖很少的国家，人们通常每天行走相类似数量的步数。但是经常行走的人与很少行走的那些人之间存在的较大差距与更高水平的肥胖相一致。相关研究结果于2017年7月10日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“
Exscientia与GSK达成战略合作 利用人工智能研发新药
日前，利用人工智能(artificial intelligence， AI) 指导药物研发的初创公司Exscientia宣布与葛兰素史克公司(GlaxoSmithKline， GSK)达成药物研发战略合作。在这项合作中，Exscientia 公司AI药物研发平台将与GSK制药方面的专长结合在一起，为GSK感兴趣的10个疾病靶点开发创新小分子药物。Exscientia公司将从
2017年中国医疗健康智能硬件发展报告发布
“健康智能硬件时代真的来了，所以我们要勇敢迎接这个浪潮，一起努力成为这个时代的弄潮儿。”前不久，在由中国医药物资协会医疗器械分会主办的2017智能健康硬件生态论坛上，中国医药物资协会医疗器械分会会长、康复之家健康集团董事长柏煜直言，健康智能硬件时代是新兴品牌弯道超车的机会。或许一个很小的创业公司都有可能颠覆传统的“大佬”，但需要你足够快，顾客有足够好的体验。智能硬件是智能手
新科技让智能手机摇身成为DNA扫描显微镜
加州大学洛杉矶分校(University of California, Los Angeles) Howard Hughes医学院的Aydogan Ozcan研究组近日开发出一种新的技术，让智能手机可作为DNA扫描荧光显微镜使用。
Neurol Genet：IBM人工智能 高效分析脑瘤基因组
随着肿瘤靶向治疗和个性化治疗方法的不断进步，越来越多的医生意识到了对肿瘤进行基因组测序的重要性。从肿瘤基因组分析中往往能找到更有针对性和更有效的靶向治疗方案，为患者带来更好的疗效。不过，从大量的基因组数据中迅速找到潜在的治疗方案并不是一件容易的事情，但这却是计算机和人工智能程序能够发挥作用的地方。最近，IBM和纽约基因组中心合作发表了一项研究，IBM的沃森人工智能系统在分析
新药研发和人工智能能擦出什么火花？
大多数情况下，药物研发工作者会利用高通量筛选的方式无限扩大筛选对象以期邂逅目标化合物，提高药物发现的机率。由于不断试错的成本太高，越来越多的药物研发企业开始引入人工智能开发虚拟筛选技术，以取代或增强传统的高通量筛选过程。药物研发企业通过运用人工智能药物研发系统，能在医药研发过程中减少人力、时间、物力等投入，降低药品研发成本。同时基于疾病、用药等建立数据模型，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作