Tags Trí tuệ nhân tạo
Tag: Trí tuệ nhân tạo
Hệ thống IOT theo dõi điện tim thai nhi với cảm biến không tiếp xúc
Trong bối cảnh tỷ lệ thai chết lưu do dị tật tim bẩm sinh ngày càng tăng cao, đặc biệt tại Việt Nam với con số báo động 6% so với mức trung bình toàn cầu 1% [1, 2], việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu. Tỷ lệ sinh non gia tăng, chiếm từ 5 - 9%, đòi hỏi sự chăm sóc đặc biệt để bảo đảm sự sống và phát triển khỏe mạnh của trẻ. Do đó việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở nên vô cùng cấp thiết nhằm giảm thiểu nguy cơ thai chết lưu và sinh non, đảm bảo sự phát triển toàn diện cho trẻ. Hệ thống thông tin y tế đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ các cơ sở y tế còn hạn chế, giảm tải áp lực cho bệnh viện và đảm bảo xử lý kịp thời các tình huống khẩn cấp, đồng thời tối ưu hóa năng lực của đội ngũ y bác sĩ. Hơn thế nữa, xây dựng một cơ sở dữ liệu về bà mẹ mang thai người Việt là bước đi quan trọng, giúp tìm hiểu nguyên nhân của những vấn đề sức khỏe của trẻ em, từ đó góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cho thế hệ tương lai.
04 cấp độ phát triển của Trí tuệ nhân tạo
VinBigData - 0
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một khái niệm quen mà lạ. Dù được nhắc đến, cũng như ứng dụng rất phổ biến trong...
Google dùng công nghệ AI trợ giúp người khuyết tật
VinBigData - 0
Người khiếm thính hoặc nghe kém có thể cải thiện khả năng bằng các công nghệ của Google như trí tuệ nhân tạo hay...
Công nghệ AI giúp cảnh báo buồn ngủ khi lái xe
VinBigData - 0
Camera gắn trên vô-lăng theo dõi vị trí, mức độ chớp của mí mắt để phát hiện, cảnh báo buồn ngủ cho tài xế. Tập...
Việt Nam có thể cảnh báo sớm ung thư gan nhờ công nghệ AI
VinBigData - 0
Đại học Bách khoa Hà Nội đang nghiên cứu hệ thống hỗ trợ chẩn đoán ung thư gan dựa trên dữ liệu về hình...
Tiến sĩ người Việt muốn ứng dụng AI ‘chẩn bệnh’ cho cây trồng
VinBigData - 0
TS Nguyễn Kỳ Tài, Đại học Southern Queensland (Australia) đã nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo phân tích, dự đoán và kiểm soát...
Bài viết mới nhất
Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển
Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ,...
Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng
Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...
Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)
Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.
Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)
Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.