English 
日本語 
한국어 
français 
Deutsch 
Español 
italiano 
русский 
português 
العربية 
ไทย 
LDVでのいくつかのデモンストレーションは、機械がニューラルネットワークや機械学習を通じて学習するだけではないことを思い出させます。周囲の世界を認識して分析する方法を学ぶ方法は他にもあります。
研究科学者のTaliDekelは、コンピューターマシンビジョンを使用して特定できるテクノロジーを実証しました。屋根の直線または紫色の果物の偏差を拡大することによって判断されます。
平均して、病理学者は1日に500枚のスライドを処理します。各スライドで分析する必要のある個々の癌細胞は数千あり、医師はそれらを簡単に見逃します。
American Medicalの調査によると、協会、通常、病理学者の半数未満が正しい診断に同意します。乳がんリンパ節生検に焦点を当てた別の例を引用し、コンピューターと人間の病理学者の研究の焦点の違いを明らかにしました。前者は、がん細胞の入れ物になる可能性のある多くの領域を強調しています。
マシンビジョンシステムは、病理学者に生の画像を提供します。彼らは精通しており、画像は学習システムによって処理されます。基本的に、これは癌の領域を特定することができます。
