谷歌智能眼镜有关论文,谷歌设计的智能眼镜

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谷歌智能眼镜有关论文的问题，于是小编就整理了3个相关介绍谷歌智能眼镜有关论文的解答，让我们一起看看吧。google发表的哪三篇论...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谷歌智能眼镜有关论文的问题，于是小编就整理了3个相关介绍谷歌智能眼镜有关论文的解答，让我们一起看看吧。

1. google发表的哪三篇论文奠定了开源？
2. GPT可以写什么类型的论文？
3. 与放射科医生相比，谷歌AI模型在检测乳腺癌方面表现如何？

google发表的哪三篇论文奠定了开源？

Google引爆大数据时代的三篇论文

1、GFS论文—2003年发表

  2003年，Google发布Google File System论文，这是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，提供容错功能。从根本上说：文件被分割成很多块，使用冗余的方式储存于商用机器集群上。

2、MapReduce论文—2004发表

  紧随其后的就是2004年公布的 MapReduce论文，论文描述了大数据的分布式计算方式，主要思想是将任务分解然后在多台处理能力较弱的计算节点中同时处理，然后将结果合并从而完成大数据处理。

3、BigTable论文—2006年发表

  Bigtable发布于2006年，启发了无数的NoSQL数据库，比如：Cassandra、HBase等等。Cassandra架构中有一半是模仿Bigtable，包括了数据模型、SSTables以及提前写日志（另一半是模仿Amazon的Dynamo数据库，使用点对点集群模式）。

GPT可以写什么类型的论文？

GPT可以用来写缺乏创新思想的论文（大学生的平时小论文作业），但不能写有创新思想的大论文。

GPT是由Open AI开发的，BERT是有Google做的，看论文引用数能够看到GPT在学术上的影响力不及BERT，BERT引用量27k，而将GPT，GPT2，GPT3加起来还不到BERT的二分之一。

与放射科医生相比，谷歌AI模型在检测乳腺癌方面表现如何？

AI算法将成为医生检测病因的好助手。特别是在对X光拍片报告的观测上，通过深度学习和AI算法能大大提升放射科医生的检查速度和检测准确率。比如谷歌AI模型的应用，目前AI模型建立背后是基于深度学习和AI算法来支持的。

具体到检测乳腺癌方面，谷歌AI模型是通过学习海量的癌症专家对于乳腺癌患者的专家对于相关病例的研究进行初步判断。这里最关键的是要学习对乳腺癌的症状判断准确的专家经验。因为机器学习本身不会判断其学习的数据是否准确。

经过大量的准确的数据“喂养”，谷歌AI模型会快速的提供出检测结果。在经过放射科医生的最后判断，能够给快速有效的提供医疗帮助

根据周三在《自然》杂志上发表的一篇研究论文，谷歌正在开发人工智能，以帮助医生识别乳腺癌。据《***》报道，该模型可以扫描X射线照片（称为***X光照片），从而将***阴性率减少9.4％，这对于目前遗漏的20％乳腺癌检测来说是一个颇具希望的飞跃。

如今，乳腺癌已成为女性第二大常见癌症死亡原因(其死亡率和总体发病率仅次于肺癌),。早期发现是大多数人识别和治疗该疾病的最佳防御方法。然而，尽管***X光照片是最常见的检测工具，但它们遗漏了很多情况。谷歌研究员、该研究论文的共同作者Shr***ya Shetty表示：“***X光检查是非常有效的，但仍有***阴性和***阳性一个显著的问题。”

在这项由谷歌资助的研究中，研究人员使用了来自英国25000多名女性和美国3000多名女性的匿名***X光照片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的相同原则，”Shetty表示。根据谷歌的博客文章，该团队首先训练AI扫描X射线图像，然后通过识别28000名女性***的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后，他们根据女性的实际医疗状况检查了计算机的猜测。最终，他们能够将美国女性的***阴性率降低9.4％，并将***阳性率降低5.7％。在英国，通常由两名放射科医生仔细检查结果，该模型将***阴性率减少了2.7％，将***阳性率减少了1.2％。

然而该系统并不完美。虽然研究人员发现，在大多数情况下，人工智能在识别乳腺癌方面的表现均优于医生，但在某些情况下，医生会标记该模型最初遗漏的癌症。西北大学的研究员、该论文的另一位合著者Mozziyar Etemadi告诉《华尔街日报》：“有时候，美国的所有六位读者都发现了一种超过AI的癌症，反之亦然。”

不过谷歌仍然希望该系统最终可以在临床环境中使用。谷歌产品经理Daniel Tse表示：“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞。” 他告诉The Verge，该小组目前正在努力确保研究结果可以在人群中推广。他补充说：“当您将其用于临床实践时，显然会有很多细微差别。”

谷歌一直谨慎地将该项目设计为能够帮助放射科医生而不是取代他们的项目。“他们每个人都有自己的力量，这是互补的，”Shetty说道。“在很多情况下，放射科医生会发现模型遗漏的东西，反之亦然。将两者结合起来可以增强整体效果。”

该项目是谷歌不断扩展的医疗保健领域工作的一部分。去年这家科技巨头与Ascension合作，获得了数百万美国公民的健康记录。一个举报人指控健康记录未被匿名后，该项目遭到抨击。在乳腺癌研究中，谷歌与美国和英国的临床研究人员合作，使用了已经被识别的数据。

到此，以上就是小编对于谷歌智能眼镜有关论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于谷歌智能眼镜有关论文的3点解答对大家有用。