官术网_书友最值得收藏!

人工智能與計算生物的未來

這是一本探討人工智能與生物技術的融合顛覆傳統醫療,并會對未來藥物研發產生重大影響的書。作者憑借其在生物科學方面的專業背景,以及在生物技術和制藥行業的從業經驗,為讀者呈現了對于醫療科技這一前沿領域的深刻見解。書中首先概述了數據科學方法的興起以及生物學領域的范式轉變,這一轉變催生了計算生物學的革命,即通過計算機模擬進行生物實驗和藥物研發。作者詳細介紹了人工智能和深度學習領域的重大突破,并探討了這些技術在醫學中的廣泛應用,包括DeepMind開發的AlphaFold如何使用深度學習模型預測蛋白質結構。書中還重點總結了生物技術領域的創新突破,尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發中的應用。此外,作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領域的布局,提供了一份關于醫學人工智能創業的概覽,揭示了投資如何塑造制藥行業。無論是對科技和醫療感興趣的普通讀者,還是風險投資行業和政府的決策者,都能從這本書中得到啟發。這本書闡明了技術驅動的醫學所面臨的機遇,也指出了它所面對的障礙和挑戰。但無論如何,我們即將進入一個新的由生物技術驅動的科技時代。

(美)布賴恩·希爾布什 ·人工智能 ·18.6萬字

大模型工程化:AI驅動下的數據體系
會員

大模型在眾多領域得到了廣泛應用,促進了AI技術的整合和創新。然而,在實際應用過程中,直接將大模型應用于特定行業常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現數據體系的建設。本書分為6個部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發展與應用,從大模型的發展現狀展開,重點介紹大模型與數據體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施,涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數據寫入和高效數據分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數據資產,圍繞數據資產重塑、數據資產標準、數據資產建設、數據資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理,涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用,通過游戲領域的經營分析案例,系統地闡述如何實現業務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數據工程師閱讀,也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發者閱讀,還適合希望利用AI提升業務效率的企業決策者閱讀。

騰訊游戲數據團隊編著 ·人工智能 ·15.6萬字

QQ閱讀手機版

主站蜘蛛池模板: 来安县| 南投县| 长海县| 五常市| 富民县| 闵行区| 祁门县| 德惠市| 丹江口市| 墨玉县| 南开区| 陵川县| 深水埗区| 吉林省| 福州市| 宣城市| 武鸣县| 德钦县| 沙湾县| 微博| 霸州市| 莫力| 昆明市| 南阳市| 长宁区| 巨鹿县| 天津市| 汉寿县| 建湖县| 尼勒克县| 屯留县| 桑植县| 舟曲县| 古丈县| 吉林省| 汉中市| 永新县| 西乌珠穆沁旗| 南平市| 通渭县| 长岭县|