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人工智能系统现在可以更谨慎地检测低图像质量下的物体
研究人员开发了一种新方法，用于提高人工智能系统在面对低质量图像数据时的可靠性，尤其是在自动驾驶领域。该方法采用一种“故障降级”系统，该系统根据估计的图像质量降低网络的置信度阈值，从而在不确定的条件下实现更谨慎的物体检测。该方法利用归一化流将输入图像与训练数据进行比较，使人工智能能够更好地处理噪声或黑暗，而无需备用解决方案，从而增强了对人工智能系统的信任。
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人工智能医疗诊断：文本数据在准确性方面优于图像
《Nature Machine Intelligence》上的一项研究表明，用于医疗诊断的人工智能模型在依赖文本数据而非图像数据时能获得更高的准确性。该研究评估了1090个医疗案例的多模态基础模型，发现文本信息在诊断性能方面明显优于视觉输入。