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计算机设计大赛AI-Eagle高速监控平台-省奖（文档+视频演示） 本作品基于实际需求，采用人工智能技术，可在工地、火车站等多种场所进行应用。目前实现了以下功能，一是通过MTCNN人脸识别算法实现高精度的人脸识别，以及采用近红外人脸活体检测技术达到无指令活体检测。二是利用前端高清摄像机录制上传实时场景至管理系统服务器，服务器分析视频流，通过分类算法判断施工人员是否穿戴安全帽和荧光衣等。

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人工智能(AI)和精准医疗的融合有望给医疗健康带来一场革命。精准医学方法识别出对治疗不太常见的反应或有独特医疗需求的患者表型。人工智能利用复杂的计算和推理来产生见解，使系统能够推理和学习，并通过增强智能使临床医生做出决策。最近的文献表明，探索这种融合的转化研究将有助于解决精准医疗面临的最困难的挑战，尤其是那些非基因组和基因组决定因素，结合来自患者症状、临床历史和生活方式的信息，将有助于个性化诊断和预后。 在美国国家医学院(National Academy of Medicine)最近发布的一份关于人工智能(AI)在医疗保健领域当前和未来状态的报告中，作者指出，人工智能在应对人类现实(包括疲劳和注意力不集中)和机器出错风险方面提供了“前所未有的机会”，以增强专家的护理和人工智能提供的帮助。重要的是，报告指出，尽管在使用这些技术时必须谨慎，但仍有很大的希望。健康相关数据的数字化和技术的快速吸收正在推动医疗领域AI开发和使用的变革和进步。然而，多模态数据集成、安全、联邦学习(这需要在隐私、大规模机器学习和分布式优化等领域取得根本性进展)、模型性能和偏差可能会对人工智能在医疗保健中的使用构成

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一个简单的 AI 游戏实验，展示了如何将基于 TensorFlow.js 的face-api.js集成到 Vue.js / Electron 应用程序中 如何运行 克隆或下载存储库 安装所有依赖项npm i 从这里下载所需的模型文件并将它们放入/public/data/weights文件夹中 构建应用程序npm run electron:build 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

2048 游戏的 AI，由 expectimax 搜索实现，由 Go 提供支持。 效果展示： https://raw.githubusercontent.com/xwjdsh/2048-ai/master/screenshot/2048-ai.jpg 怎么跑？ 通过 Go go get github.com/xwjdsh/2048-ai cd $GOPATH/src/github.com/xwjdsh/2048-ai go build ./2048-ai 通过 Docker docker run -p 8080:8080 wendellsun/2048-ai 或自己构建图像： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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