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深度学习下的医学图像分析五

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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大模型和深度学习的工作总结|社区征文

越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 有雾的图像存在对比度低、饱和度低、细节丢失、颜色偏差等问题,严重影响对图像分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... 一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处理方向十分广泛,通常任务如文本分类、情感分析等只需编码器即可,而对于一些生成式任务如机...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/35fe5cdc4b6c4df5878a0d1cb86aaaa4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962866&x-signature=m9L4EsMybnqFHflY8A8N69cOWNA%3D)# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点...

大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文

基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理复杂的任务,例如自然语言理解和生成,甚至是图像的处理。我的感...

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深度学习下的医学图像分析五-优选内容

大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理复杂的任务,例如自然语言理解和生成,甚至是图像的处理。我的感...

深度学习下的医学图像分析五-相关内容

集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用

**腾讯图像分析** 腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/315fd6bb9b974fa8b8098deb77985dc5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962812&x-signature=B4EqyEPpTq6ZrlsE7ldS1%2B1...

基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962846&x-signature=oErRbW4%2BVXVWOxzTzQRXrJm5kc8%3D)# 前言 随着时代的发展和技术人员不断地研究,深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断和治疗。基于大数据的建模和预测,可以减少医疗错误,提高治疗效果,从而提高医...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 这里我选用的是图像处理库(如OpenCV)对视频流进行预处理,这些技术也已经非常成熟。视频还需要进行解码与帧的提取,这是为了方便后续的人脸检测和行为识别,使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了O...

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个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

**图像创作**技术平台降低了艺术绘画创作的门槛,用户只需要通过输入文字描述,计算机将会自动生成一张作品。**视频创作**例如 Google 推出了 AI 视频生成模型 Phenaki 能够根据文本内容生成可变时长视频的技术,... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...

我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文

Stable Diffusion是一种潜在的文本到图像扩散模型,能够生成逼真的图像,只需任何文本输入,就可以自主自由创造漂亮的图像,使众多不会拍照的人在几秒钟内创造出惊人的图片。StableDiffusion可以生成不同的图片风格,比... 其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包... 5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面光带、剥离掉块、疲劳裂纹等这些伤损的各类难例都能进行较好的兼容。有了目标检测算法之后,就可以提出视觉测量的分析方法...

【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

深度学习和计算机视觉是AI领域两个比较核心的模块,是相互关联的,也经常一起被用于实际问题中,我们小组课题是研发一款影响识别功能的方案。可能是比较感兴趣的原因,我们课下也经常一起学习探讨,共同进步。下面大致总结项目中的一些知识。 我们的设计思路是,第一步先进行数据收集和与处理工作。 影像识别一般就包括一些医学影像,比如X射线,MRI等等影像数据,这些数据很好获得,我们小组是去学校附近的医院进行沟通,获得了一些废...

风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文

会是下一个风口吗什么叫智能体,通俗来讲就是应用中的小助手,例如小度小度、天猫精灵之类,我相信很多人对此都有过体验,感受吗,那就是有点笨、有点憨。大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维... 图像分割可以将图像中的每个像素分配到不同的类别或者对象上,形成来看就是把一张图像分割成各类有意义区域,这种技术通常被用于图像识别、场景理解、医学图像处理等多个应用场景,具有广泛的实际应用价值。图像分割...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962866&x-signature=o4GcVyDU5LFMknwTS%2FlZRwPVSSY%3D)**云端ML:** 是指机器学习在企业内部或云端特定计算数据中心的应用。这些云服务器涵盖所有类型,包括公共云、私有云和混合云... 这个数量级下,真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimp...

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