23、神经形态计算与医疗领域机器学习算法的前沿探索

神经形态计算与医疗领域机器学习算法的前沿探索

1. 医疗领域机器学习与深度学习模型的应用

在临床应用中，机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的运用将改变传统的医疗效益。为确保这些模型在临床环境中安全且有效地使用，需要进行特殊的保护和福利任务。以下是相关要点：
- ML 管道与挑战识别 ：在医疗中，要了解 ML 管道的概念，并识别出其薄弱环节的独特来源。
- 可行步骤 ：为医疗等应用提供健康稳定的 ML 模型，这对于保护至关重要。
- 问题审查 ：需要对一些问题进行清晰透明的审查。

2. 计算技术的范式转变

近年来，新冠疫情给制造业的运营带来了更大的不确定性。因此，向智能制造业的范式转变成为当务之急，这涉及更多基于计算机的系统使用以及对虚拟环境的适应。物联网（IoT）在制造业和计算系统之间架起了桥梁，为双方带来了好处。以下是详细介绍：
- 传统计算面临的挑战
- 设备使用变化 ：计算设备的使用从计算机转向手持移动设备和可穿戴设备，低功耗成为设计的关键。
- 摩尔定律的变化 ：摩尔定律作为集成电路技术的主要驱动力，近年来逐渐失去主导地位。如今，功能性优先于时钟速度或设备特征尺寸，更注重性能提升而非技术本身。
- 范式转变 ：自 2004 年以来，制造商之间的 GHz 竞争发生了突然的范式转变，因为 Dennard 缩放规则变得不可持续。同时，计算的