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鸿蒙系统|鸿蒙系统2.0版发布并正式开源，年底华为手机将全面使用( 三 )


美国国防部与谷歌在AR显微镜ARM项目展开合作 ， 用AI进行癌症检测
美国五角大楼国防创新部门将与谷歌云在增强现实显微镜（ARM）上展开合作 ， 该显微镜使用人工智能帮助军事医生进行癌症检测 。
ARM是一个新的DIU项目的一部分 ， 该项目称为“PredictiveHealth” ， 旨在利用人工智能来改变军事医疗保健环境 。该项目的目标是帮助提高诊断的准确性 ， 减少医生在诊断和治疗癌症时必须处理的信息量 ， 降低总体医疗保健成本并最大程度地提高准备水平 。
鸿蒙系统|鸿蒙系统2.0版发布并正式开源，年底华为手机将全面使用
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谷歌研究人员在2018年的一篇论文中首次讨论了ARM ， 他们描述了使用ARM检查组织样本以进行诊断和分期的医生将如何看到基于病理学的癌症检测信息的叠加 。通过在一组病理学家的诊断中受过训练的机器学习模型 ， ARM将获得更多的洞察力 ， 这些病理学家在未识别的公共和私有数据集中的数千个组织图像中识别出癌症 。
ARM具有三个主要组件：增强型显微镜 ， 一组训练有素的深度学习算法以及一个计算机运行软件 ， 可连续捕获显微镜图像 ， 运行深度学习算法并在显微镜中实时显示增强的结果 。
2018年谷歌在其博客中解释说：“就像在传统的模拟显微镜中一样 ， 用户可以通过目镜观察样品 。机器学习算法将其输出实时地投影回光路 ， 这种数字投影在视觉上叠加在样本的原始（模拟）图像上 ， 以帮助观察者定位或量化感兴趣的特征 。”系统更新得足够快（10帧/秒） ， 以使用户在检查组织样本仍然可以覆盖并移动样本或更改放大倍数 。
除了检测癌症之外 ， 谷歌研究人员还建议ARM可以运行多种类型的机器学习算法来解决对象检测 ， 量化或分类问题 。视觉反馈可以修改为包括文本 ， 箭头 ， 轮廓 ， 热图或动画 。
通过“预测健康”项目 ， 研究人员将可以访问美国国防部的医疗数据宝库 ， 从中可以构建机器学习模型 。DIU首席医疗官兼PredictiveHealth项目发起人NielsOlson博士说 ， DOD的数据量很大 ， 而且从DOD获得医疗保健的人众多 ， 因此其数据集非常多样化 。
Google采用DIU的方法将利用TensorFlow（一个开放源代码框架来帮助提供机器学习模型）以及GoogleCloudHealthcareAPI来进行数据提取和身份识别 ， 以最大程度地保障患者隐私 。
“我们正在采用的这项技术的原型不会取代从业人员 ， ”管理DIU计划的支持承包商NathanaelHiggins说 。“这是一个推动因素 ， 而不是万灵药 。它旨在增强我们的员工的决策能力 。”
Higgins说：“就它可以做什么以及如何帮助人们做出决定而言 ， 很明显 ， 人工智能是这种工具的顶峰 。这里的目的是为他们配备额外的工具 ， 以便他们在100％的时间里做出自信的决定 。”
该计划将在美国的某些国防健康局治疗设施和退伍军人事务部医院进行首次部署 。
【鸿蒙系统|鸿蒙系统2.0版发布并正式开源，年底华为手机将全面使用】手机+3D打印 ， 这台HeadsupAR盒子支持空间定位和手势追踪
VR陀螺9月10日消息 ， 一台手机加一个3D打印的壳子可以组成一台具有混合现实功能的AR头显 ， 并且支持三维空间扫描和手势追踪等功能 ， 这就是HeadsupAR 。
三年前 ， Oculus的第一台VR头显发售 ， 但其高昂的售价令不少玩家望而却步 。Google用GoogleCardboard——一台用手机和纸盒组成的VR头显震惊了当年GoogleI/O的听众 ， 并真正开启虚拟现实生态的蓬勃发展 。
现在 ， 正如当年Cardboard使所有人都能在负担得起的情况下体验到VR一样 ， 游戏开发商ThreyeInteractive希望为增强现实做同样的事情 。
HeadsupAR是类似于Cardboard的头戴式设备 ， 由智能手机供电 。这款头戴式显示器配有一组光学器件和反射镜 ， 类似于军事应用中使用的平视显示器 ， 该器件将图像从手机投射到近眼显示器 。


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