Google Coral Dev board是一款搭载了Google开发的SoM（System-on-Module）的小型电脑板，基于ARM的NXP iMX8M SoC，包括一个专门的Coral Edge TPU（Tensor Processing Unit） ，用于加速机器学习（ML）推理计算。

作为边缘设备，Google Coral Dev board 使用没有通用GUI系统的轻量级OS Mendel Linux（基于 Debian）以及严格的远程登录安全性。板载 Edge TPU 协处理器每秒能够执行 4 万亿次操（TOPS），每次 TOPS 使用 0.5 瓦（每瓦 2 TOPS）。

Colaboratory 简称“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品。借助 Colaboratory，您可在浏览器中编写和执行 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。用户无需设置，就可以直接使用，同时还能获得 GPU、TPU 等计算资源的免费使用权限。

TensorFlow 是谷歌创建的开源软件库，作为主流的三大深度学习框架之一，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。Google Colaboratory 是一个内建 TensorFlow 的云端 Jupyter 笔记本环境，除了具备Jupyter的预装库，还支持更多最流行的机器学习库。

随着GPT3和Bloom（文本生成）、Peregrine和Speechactors（音频生成）、DALLE和Stable Diffusion（图像生成）及RunwayML（视频生成）等生成式ML模型的出现，内容创建和创意工作正在发生永远的变化。

RunwayML 是一款适用于所有视频创作者的综合视频编辑软件，允许用户使用机器学习功能编辑视频。

浮点数是计算机上最常用的数据类型之一，有些语言甚至数值只有浮点型（如Perl，Lua）。常用的浮点数有双精度、单精度和英伟达提出的半精度。双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。

很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。

人工智能（artificial intelligence, AI）自1956年诞生以来已经取得了长足的发展，作为计算机科学的前沿学科，被认为是21世纪三大尖端技术之一，受到了各国政府的重视。传统的AI，人输入的是规则，输出的是答案，而机器学习（machine learning, ML），人输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输出的是规则，将这些规则应用于新的数据，并使计算机自动生成答案。机器学习需要3个要素：输入数据、预期输出、衡量方法，其中衡量方法指计算算法的输出和我们预期输出的差距。衡量结果是一种反馈信号，用来调整算法。从3个要素的角度来看，麻醉学是比较适合机器学习的，因为它具有很多可以作为输入的数据，如BIS、近似熵、多尺度熵等都可以用来评估麻醉深度，血压、心率和血容量等可以用来评估患者的身体情况，医师的诊断可以作为预期输出。

AI在麻醉上的应用是多种多样的，基本覆盖了临床麻醉的全过程。从术前对患者的风险预测并做出预案，给患者进行麻醉及镇静、镇痛、肌松，术中突发情况下的急救复苏，术后对患者的复苏催醒、远期随访，围手术期对患者身体情况进行的监测和相应处理等都有AI的应用，AI在麻醉学上的应用主要包括围手术期不良事件监测、自动评估麻醉深度、麻醉药物自动给药系统及自动超声图像处理等方面。对于麻醉医师来说，了解AI的最新发展，掌握如何高效、安全地利用AI是至关重要的。本文将对AI在麻醉上应用的相关研究进行综述。