运营商价值经营何去何从？

在这样一个时间节点之下，人工智能挺身而出担当重任，尝试用AI药物发现的方式为抗疫工作带来新的希望。在今年全美最具发展前景的50家人工智能企业当中，Atomwise、Genesis Therapeutics、Recursion Pharmaceuticals以及twoXAR等AI药物发现厂商榜上有名。来自英国的Benevolent.ai等企业也开始在国际上推动AI药物发现的普及。这些公司早在COVID-19疫情爆发之前就迈出了自己的探索脚步，希望使用AI方法发现现有药物能否治疗多种疾病。

从事这方面研究的AI从业者也在快速增加。为此，我们与斯坦福大学人类中心AI研究所著名生物工程学教授兼副主任Russ Altman博士进行了交流。Altman的实验室重点研究人类遗传变异对药物反应造成的影响。面对此次气势汹汹的COVID-19疫情，他和同事们迅速调整了工作重心。尽管传统临床试验可能需要数年时间，但Altman和他的团队在几周之内就发现了一种有助于对抗COVID-19的药物，其间采用的正是斯坦福大学研究科学家Stefano Rensi所倡导的方法。尽管这种新方法不可能百试百灵，但他的团队确实在AI技术的助力下投身于这场全球性的战役并快速取得成果。

“阻断”蛋白质并抗击病毒


 

但随着应用的持续增多和拓展，我国无人机也同样暴露出不少问题。例如黑飞扰航、坠机伤人、隐私窃取、非法应用等问题的出现，便对我国无人机发展带来危害。除此以外，无人机续航能力的不足，也成为制约行业前进的一大痛点。

无人机续航要求不断提升

众所周知，续航能力是保障无人机作业的先决条件，续航时间的长短以及续航稳定性的高低，决定了无人机应用场景与用途的宽广。一直以来，我国无人机续航能力普遍在航时30分钟以内，这使得应用大量集中在航拍娱乐等消费领域。

但近年来，伴随着电力巡检、交通执法、农业植保、消防救援等工业级应用需求的不断释放，我国工业级无人机的快速崛起，使得无人机对于自身技术和功能品质有了更加专业化的要求。在此基础上，原本的续航能力也亟待快速提升。

出于作业环境复杂性和特殊性上的考虑，一方面工业级无人机要求自身续航时间能够更长，有更充分的时间完成作业;另一方面，工业级无人机也要求续航稳定性更高，从而在作业过程中更好保障安全。此外，续航副作用也要求减少。

然而目前，我国主流的无人机续航方式主要分为电动、油动和燃料电池三类，电动以锂电池为代表，存在续航时间短的致命缺点;油动则存在稳定性差、寿命短、震动和噪音等问题;而燃料电池又成本偏贵，基本上都各有各的问题。

在此基础上，要想满足工业级无人机更高的续航要求并不容易。未来，我国该如何解决无人机续航痛点问题呢?

未来可从三方面着手升级

综合现有无人机行业技术发展来看，智能制造网认为无人机续航问题的解决可以有三个方向。


 

通过运行示例评估模型性能，并报告均值和标准差分类准确性。

考虑到学习算法的随机性，评估程序以及机器之间的精度差异，您的结果可能会有所不同。尝试运行该示例几次。

在这种情况下，我们可以看到性能相对于基准性能有所提升，实现了平均分类精度约96.8%。

尝试向FeatureUnion添加更多数据准备方法，以查看是否可以提高性能。

我们还可以使用特征选择将大约80个提取的特征缩减为与模型最相关的特征的子集。除了减少模型的复杂性之外，它还可以通过删除不相关和冗余的输入特征来提高性能。

在这种情况下，我们将使用递归特征消除(RFE)技术进行特征选择，并将其配置为选择15个最相关的特征。



 

（编辑：阿坝站长网）

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