专家视点丨赵春江：人工智能技术在营养健康中的研究进展及应用
原标题：专家视点丨赵春江：人工智能技术在营养健康中的研究进展及应用7月8-10日，第一届全国体育人工智能大会暨中国人工智能学会体育人工智能专业委员会成立大会在首都体育学院成功举办，大会由中国人工智能学会主办，首都体育学院和体育人工智能专业委员会承办，主题为“健体·智慧·融合”，共设置了6场大会报告、4个专题论坛的56个专题报告以及148篇壁报展示，共有4位院士、5位奥运冠军以及200多位专家学者参加会议。
本次大会是推动人工智能技术在体育领域广泛应用的一次全国性会议，旨在聚焦体育运动与人工智能领域科学问题，交流研究成果，分享实践经验，探讨优化策略，促进体育运动和人工智能的理论与实践结合，助力健康中国和体育强国建设。
中国工程院院士
国家农业信息化工程技术研究中心主任
赵春江作题为《人工智能技术在营养健康中的
研究进展及应用》的大会报告
嘉宾简介：农业信息技术专家，中国工程院院士。国家农业信息化工程技术研究中心主任，农产品质量安全追溯技术国家工程研究中心主任，国家农机装备创新中心主任，国家农业智能装备工程技术研究中心首席专家，国家新一代人工智能战略咨询委员会委员，中国人工智能学会副理事长。长期从事现代信息科技与农业融合应用研究。在农业智能系统决策平台、数字农业天空地信息获取关键技术、精准农业农机北斗导航控制与智能作业装备、智慧农业温室测控物联网、农业大数据云服务平台等方面取得创新成果，先后获国家科技进步二等奖5项，国家863计划突出贡献奖、国家973计划先进个人和全国杰出专业技术人才等荣誉称号。2003年获世界信息峰会大奖。
报告内容摘要：赵春江院士从营养健康领域新形势与新需求和营养健康领域AI技术发展现状及趋势两个方面进行阐述。首先介绍了营养健康领域的新形势与新需求，人民随健康的追求带来个性化精准营养的需求，包括特殊生活工作方式、生理阶段需求、辅助治疗以及预防亚健康。营养失衡是影响人类健康的重要因素，油、盐、糖摄入结构不科学，造成血糖高的比例比较大。目前，营养需求的三大趋势主要是消费者期望营养管理发挥更多医疗作用、消费者要求更好的的自我掌控、个性化营养需求正在增强。中国营养健康产品市场需要增长迅速，与全球保健产品市场相比，中国保健品市场消费增长潜力巨大，因此人民生命健康对AI技术提出新需求。接下来，赵春江院士介绍了营养健康领域AI技术发展现状及趋势。智慧医疗领域十大关键热词依次为：可穿戴、移动医疗、健康管理、物联网、智慧医疗、大数据、人工智能、远程医疗、互联网、互联网＋。最后赵春江院士提出了关于AI个性化营养的一些思考，认为数据是基础、决策是核心、控制是目标、应用是根本。
来源丨党委宣传部、体育人工智能研究院返回搜狐，查看更多
责任编辑：科学网—人工智能领域新研究合辑：AI在医疗保健、建筑和技术中的应用
人工智能领域新研究合辑：AI在医疗保健、建筑和技术中的应用已有332次阅读2023-7-1311:17|系统分类:论文交流
作为一个研究领域，人工智能（AI）聚焦的是，如何通过利用计算机科学和高鲁棒性数据集为问题解决赋能。生成式AI模型（如ChatGPT）在AI技术方面取得了惊人突破，吸引了各行各业的关注，包括教育、技术、医疗保健等。尽管AI开发仍面临道德伦理问题，但不可否认的是，这项技术正以日新月异的速度飞速发展，未来将持续影响我们生活的方方面面。
以下三篇论文发布于2022年，向读者介绍了AI在医疗保健、建筑和技术中的应用。希望您喜欢这些有趣且富有洞见的论文。
DecreasedHospitalLengthofStayforICHandPEafterAdoptionofanArtificialIntelligence-AugmentedRadiologicalWorklistTriageSystem
期刊：
RadiologyResearchandPractice
作者：MichaelPetry,Cedars-SinaiMedicalCenter,USA,etal.
这项研究的目的是，探索在部署AI分诊软件之前和之后，确诊颅内出血（ICH）或肺栓塞（PE）患者的住院时间（LOS）是否存在差异。通过回顾性综述评估了2016年4月至2019年10月接受ICH和PE相关CT成像检查的患者。结果发现，将计算机辅助分诊和优先级排序软件引入放射工作流程与确诊ICH和PE患者的住院时间显著减少存在关联。
https://www.hindawi.com/journals/rrp/2022/2141839/
CompressiveStrengthPredictionUsingCoupledDeepLearningModelwithExtremeGradientBoostingAlgorithm:EnvironmentallyFriendlyConcreteIncorporatingRecycledAggregate
期刊：
Complexity
作者：MayadahW.Falah,AL-MustaqbalUniversityCollege,Iraq,etal.
将再生骨料用作建筑项目中的可持续材料，有望减少混凝土结构的碳足迹，前景突出。对于含再生骨料的环保混凝土而言，预测其抗压强度（CS）非常重要，有助于了解可持续建筑的混凝土特性。这项研究对比了深度学习神经网络（DLNN）与其他人工智能模型对混凝土复杂特性的处理能力，包括多变量自适应回归样条（MARS）、极限学习机（ELMs）和随机森林（RFs）。结果表明，与其他人工智能模型相比，DLNN准确性更高，可用于预测环保混凝土的CS。
https://www.hindawi.com/journals/complexity/2022/5433474/
ADetectionAlgorithmforAudioAdversarialExamplesinEI-EnhancedAutomaticSpeechRecognition
期刊：
WirelessCommunicationsandMobileComputing
作者：YingHuang&JieLiu,Xi’anUniversity,China
近年来，随着大数据、边缘计算和深度学习的发展，自动语音识别（ASR）领域取得了重大突破。越来越多的智能产品选择语音作为人机交互的界面，推动了边缘智能增强（EI）ASR的普及。然而，音频对抗样本可能导致ASR系统的错误转录，因为它是一种由攻击者通过对原始音频信号添加轻微扰动而蓄意生成的音频类型。该研究比较了三种音频对抗样本检测算法的有效性。这三种算法分别是基于WER（词错误率）的鲁棒检测算法、基于ADR（对抗比率）的特征检测算法以及基于神经网络的协同检测算法。结果显示，协同检测是最有效的算法。
https://www.hindawi.com/journals/wcmc/2022/3091495/
Reference
Russel,S.andNorvig,P.(2003)ArtificialIntelligence:AModernApproach.SecondEdition.PrenticeHall.
https://wap.sciencenet.cn/blog-3411312-1395178.html上一篇：10月截稿特刊：食品加工和交通运输领域收藏IP:111.206.116.*|热度|