深度学习生物医学
社区干货
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
远程医疗等)至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了内容遗失的风险,提高了系统的可靠性。# 4.边缘计算的应用场景智慧交通:在交通系统中,车辆会产生大量实时动态(如部位、速率、路况等)。依据边缘计算予以处理与分析,可实时改进车流...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 但是已经开始逐渐扩展到医疗、军事、金融、工业等各个领域,满足这些领域对处理海量数据和完成复杂任务的需求。随着技术不断创新和改进,大模型的算法效率和计算结构的逻辑性也将得到提升。同时,硬件设备性能的提升以...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。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...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
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,从而提高医疗质量和患者满意度。 大数据技术在城市管理领域的应用:可以实时监控预测整个城市的交通状况,基于大数据的预测帮助下,能够更好的疏通...
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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
人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。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...
Bio-OS简介
Bio-OS 生信操作系统是火山引擎面向生信从业者推出的全新的基于云原生化架构的生物医学信息分析平台,提供生物医学数据传输、数据存储、数据管理、生物信息分析等核心能力,端到端贯穿生信分析 Preprocessing-Processing-Postprocessing 全生命周期,Bio-OS 以 workspace 为工作核心,基于开放兼容的技术架构,帮助生物信息从业人员实现分析流程可重入、研究结果可复现、操作过程可追溯、知识可沉淀和传播的目标。平台支持全球基因组学...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
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,从而提高医疗质量和患者满意度。 大数据技术在城市管理领域的应用:可以实时监控预测整个城市的交通状况,基于大数据的预测帮助下,能够更好的疏通...
火山引擎Bio-OS平台助力Sentieon,实现高效精准的基因组分析
医学诊断和生物制药等领域提供了强有力的技术支持,有助于推动相关领域的发展和进步。 Sentieon成立于2014年7月,专注于为生物信息学应用开发高度优化的算法。其团队在图像处理、电信、计算光刻、大规模数据挖掘和生物信息学方面拥有丰富的经验。利用在应用建模、优化、机器学习和高性能计算方面的专业知识,Sentieon致力于为精准医疗提供精准数据。 内容来源于Sentieon官网 药物研发是一个复杂而严谨的过程,需要进行大量的试验和筛...
2023基因行业蓝皮书|基因慧、火山引擎
蓝皮书下载 《2023基因行业蓝皮书》 蓝皮书简介 随着《“十四五 ”生物经济发展规划 》的出台以及基因测序、生物计算等技术的加速转化,当前我们迎来健康事业和生物科技发展的最佳历史机遇期,为科技转化及企业发展带来了很好的契机。特别是基因行业,通过交叉学科和前沿科技来解析生命科学的奥秘,服务于 健康中国建设和生物经济发展。点击这里,下载蓝皮书。
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 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...
如何在火山引擎中使用 NVIDIA Clara 平台--以 AutoDock 为例
背景AI技术已经成为医疗健康和生命科学领域发展的重要驱动力,以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能技术已广泛渗透于医学影像、健康管理、生信分析、医疗信息化、药物研发、临床科研等多样化场景中。生物医学健康行业在应用AI技术时,往往存在一些难点,例如IT建设前期投入大、模型训练耗费大量算力、搭建和优化专用模型训练环境耗时较多等,这些都会影响企业的创新研究效率和业务开展。火山引擎机器学习平台与NV...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 学习并掌握AI:目前各种AI开始层次不穷,在大数据模型的训练下,AI表现的越来越智能,越来越能理解我们想要什么,甚至一度出现硅基“生物”会替代碳基“生物”,会不会成真,我们暂当作茶余饭后的消遣与闲谈,存在即合理...
大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
