2019年人工智能与健康考试重点解析
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"2019年度人工智能与健康考试答案" 本资料涵盖了人工智能与健康领域的一些关键知识点,包括人工智能的历史、大数据隐私保护、医疗应用、政策规划以及机器学习等相关概念。 1. 长短期记忆模型(LSTM):由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出,是一种特殊的循环神经网络(RNN),旨在解决传统RNN中的梯度消失问题,能够有效地处理长期依赖关系。 2. 大数据隐私保护:在大数据生命周期中,一个主要风险是即使经过匿名处理的数据,也可能通过数据挖掘技术暴露用户的隐私。这强调了数据安全和隐私保护的重要性。 3. 美国的科技计划:美国宣布启动了多项科研计划,如“先进制造伙伴计划”、“人类连接组计划”和“创新神经技术脑研究计划”,体现了其在人工智能和生物医学领域的投入。 4. 癌症统计数据:根据给出的信息,2005年,美国癌症死亡率占所有死亡原因的1/4,而大约45%的肿瘤患者需要接受放疗。 5. 深度学习的广泛应用:到2016年,深度学习已经成为许多算法的核心技术。 6. 健康与经济社会发展:《“健康中国2030”规划纲要》指出,健康是经济社会发展的基础条件,强调了健康对于国家发展的重要性。 7. 心血管病患病人数:中国心血管病患者数量庞大,2017年的数据显示达到2.9亿人。 8. 人工智能发展:早期人工智能研究者认为逻辑是智能的关键,而在2016年,AlphaGo利用深度学习技术战胜了围棋世界冠军李世石,标志着AI在棋类游戏中的重大突破。 9. 人工智能领域:当前,人工智能主要聚焦于多个领域,包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等,资料中提到的是七大领域。 10. 决策树算法:这是一种基于树形结构进行决策的机器学习算法,常用于分类和回归任务。 11. 全民健康与健康中国:《“健康中国2030”规划纲要》明确指出,全民健康是建设健康中国的基础条件,反映了国家对公众健康的重视。 12. 专用人工智能与通用人工智能的区别:专用人工智能在特定领域表现出色,如AlphaGo在围棋上的表现,而通用人工智能则追求更广泛的智能应用,能处理多种复杂任务。 这些知识点揭示了人工智能在医疗健康领域的应用,以及它如何与政策、社会需求和技术进步相互交织。
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