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方案1:泛药物蛋白质筛选平台——Express


解决方案简介

使用生物、化学和蛋白质结构数据,结合结构化的药物发现方法和专有的机器学习算法,识别候选药物与所有已知结构特征的蛋白质相互影响,可以评估并比较小分子结构及其多药理学特征,进行靶向识别分析、先导化合物优化、副作用预测、预测每个分子如何与人体相互作用,解决现有药物进入体内会与数十种蛋白质相互作用的脱靶作用,从而为如何简化或促进未来的药物开发或药物再利用提供见解和洞察。

解决方案详解:

该平台由 PROBEx(蛋白质组对接),SWITCHx(配体效应预测)和 DIVEx(系统生物学和药物蛋白相互作用组)三部分组成:

1. PROBEx 完成了蛋白质组对接的功能。以药物为核心,结合蛋白质结构数据,输出给定药物的候选蛋白质列表以及相应的对接分数;

2. SWITCHx 运用机器学习技术给出药物和蛋白质是否及如何产生相互影响的预测。以往,科学家可能需要四到五个月的时间来运行标准化验来确定药物对蛋白质的影响,但现在,Switchx客户端在几分钟内就能获得结果;

3. DIVEx 则通过 Cyclica 专有系统生物学数据库将生物反应途径和可能的疾病链接起来,实现对能够治疗复杂疾病,如艾滋病和癌症的药物组合的预测。

方案2:智能语音解决方案——微纳感知

解决方案简介:

微纳感知推出的「灵听」智能语音解决方案,包括软核算法、芯片模组和融合云服务,广泛应用在会议通话,安防工业和智能语音终端产品上,助力客户产品智能升级,拥有更好的语音质量和人机交互体验。

其从芯片、模组、声学主板方案到引擎对接云服务,提供端到端的智能语音解决方案。

解决方案详解:

微纳感知的智能语音增强产品通过软件算法实现全双工通话,配合噪声抑制与自动增益提升语音通话质量与噪声抑制比高达 30dB,最大增益范围-6dB-+18dB,回声消除抑制比 65dB,支持 8K/16K/32K/18K 音频采样率。

智能语音交互产品采用了在线语音识别技术、语义理解技术,能有效提升语音识别准确率及交互体验,能够实现 2 米范围内的语音交互。

方案3:英语写作批改一站式AI技术和产品解决方案——先声智能

解决方案简介:

基于智能写作批改技术,可准确、多维度识别英文作文中的拼写、语法、用词等错误,个性化反馈写作成绩并给出正确的指导,有效帮助学生提高英文写作水平,应对英文写作。

解决方案详解:

先声智能优势包括:

1. 无监督批改,无需大量范文;

2. 评分准确度达 91%;

3. 提供词汇、语法、内容、可读性单项评分;

4. 错误检测率超过 85%;

5. 反馈多个维度的写作错误。

方案4:纳米操作机器人

解决方案简介:

该纳米机器人能进入人体血管探测,通过视觉和力觉反馈获取信息,和多种技术相结合(光诱导介电泳技术,膜片钳技术等),可应用在微纳米加工、宏微一体化制造、细胞多元信息检测等学科领域。例如,该机器基于人血液动力学自旋的原理,能识别癌细胞,进行癌症的早期检测。

此外,机器人能测量活体细胞表面抗体和抗原之间的作用力,即单分子重力,还能测量细胞表面抗体的密度,从而评估药物效果。

该应用在去除癌变细胞、进行定点给药具有较好前景。

解决方案详解:

用物理的分离方法,把光子打到物体表面,根据动量定理实现物体的移动。

机器人使用光电镍进行操作,将光能转化到电能,再转化到机械能,光强只有光镍的千分之一,但是重力的大小相同。由于细胞本身的特征不同,所以同一束光对正常细胞和癌细胞产生的力大小不同。使用者可调节电的频率和光强来回反复操作,使机器人只推动癌细胞,推动不了正常细胞,最终将癌细胞和正常细胞分离。

机器人测量每类细胞的共旋共振频率。因为对于不同类别细胞,该频率不同,所以该方法能检测癌细胞。

方案5:心理数据采集与分析系统

解决方案简介:

该数据分析系统可以处理速度、注意力、记忆力和执行功能等认知行为的生物标志物,通过智能手机技术持续或被动地收集用户信息进行心理状况评估,可以提早发现(甚至预测)心理疾病。

该公司多年的纵向研究证实,其生物标志物预测了连续的神经心理测试分数,并能检测到情绪和睡眠障碍对认知功能的实时影响。

解决方案详解:

通过日常行为以及对手机使用情况的追踪来反映个人心理健康。例如,随着用户开始陷入抑郁,手机麦克风、加速度计、GPS 单元和键盘可以轻易感知其可能会做的事情:

1. 或许交流更少;语速较慢、话少,语句笨拙且词汇单一;

2. 可能很少回电话、短信、电子邮件、Twitter 和 Facebook;

3. 接电话的速度可能很慢或干脆不接;

4. 可能更多呆在家里而很少外出;

5. 睡眠情况可能不同。

滑向精神疾病状态的人可能会出现类似的迹象,以及语法、说话节奏和运动方面的特殊变化。

该公司将首先专注于评估工作,将花费一年左右的时间来测试基于手机的数据采集与分析系统;然后通过 「基于学习的心理保健」,探讨如何与他人合作来提供干预。持续的评估和反馈将会推动干预的进展。同样,所有治疗都会采用基于测量的实践,这给临床医生和患者提供了稳定的疗效反馈,会大幅改善治疗效果。

为了保护用户的隐私,Mindstrong 只会在征得用户同意的基础上收集信息,并将所有数据进行强加密。对于大多数服务,Mindstrong 不会保存不实际的数据流,比如口语或网络用语,只保存未透露实际对话并反映了心理状态的元数据。这可能包括语义结构或一些关键词的重复使用,这些词可能揭示了情绪或认知状态,比如抑郁、躁狂、精神病和认知混乱等短语。所有数据都遵守严格的病人隐私条例被加上了防火墙。


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