深度学习在生物医药领域
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
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... 将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba...
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... 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...
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...
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和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!
特惠活动
深度学习在生物医药领域-优选内容
深度学习在生物医药领域-相关内容
火山引擎云上高性能计算,助力迈向生物医疗“智药”新阶段
对于生物医疗领域来说,如何减轻高性能计算所带来的运维压力、降低运维成本,也是企业和机构所关注的核心问题; 第四,由于生信医药领域的业务特性,不同的工作负载对计算资源的需求各不相同,也需要更灵活自由的计费方式,以降低总拥有成本。 那么,在生物医疗企业、机构应用高性能计算的旅途过程当中,如何在破解上述四大挑战的同时,完成降本增效的目标? 火山引擎VECTOR:一站式云上高性能计算服务 火山引擎VECTOR 聚焦生物医药领域的计...
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。
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...
飞连重构金赛药业安全边界,实现效率、安全双提升
随着基因工程、新药靶点发现等医药数字化创新技术的出现,生命科学研究开启了全新的篇章。在药品研发过程中,保密配方、实验数据、技术资料等重要信息的广泛共享、交叉使用也成为了刚性业务需求,这对企业的数据安全防... 全球唯一拥有PEG化长效生长激素的基因工程制药企业,国家科学技术进步二等奖获得者,也是儿童和女性健康领域享誉全球的生物制药企业。内容来源:金赛药业官网 01保障办公敏捷和数据安全是IT管理的重点 在全国药企中,金...
火山引擎携手序祯达闪测,共塑生命科学新未来
近日,北京火山引擎科技有限公司(以下简称:火山引擎)与上海序祯达生物科技有限公司(以下简称:序祯达生物)在京成功举办联合签约仪式,现场正式宣布双方将在云基础及 Bio-OS 领域开展深度合作。 此次合作旨在充分结合双... 领域的头部企业之一,近年来持续打造其明星产品——闪测。序祯达闪测以崭新视角布局全国,走向世界,以贴近客户所在,降低物流及时间损耗,在保证测序质量的同时,以更快速度和更优服务质量为生物医药企业乃至生物行业赋...
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...
集简云 x 奥精医疗 丨助力企业加快推进数字化转型的步伐
已获得3项中国CFDA三类医疗器械产品注册证和1项美国510(k)市场准人许可, **于2018年被中国科技部评为“国际原创类创新医疗器械”,**材料的相关基础研究和产业化工作曾荣获国家自然科学奖二等奖(2011年,一等奖空缺)和国家技术发明奖二等奖(2008年)。公司入选“十三五”首批“北京市生物医药产业跨越工程(G20工程)”创新引领企业、中关村高新技术企业、北京市海淀园“海帆企业”,并凭借突出的自主研发能力和科技创新能力,...
中国人工智能实践报告|爱分析
在产业中落地的20大挑战 自2019年起,人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展,人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域,并且一些行业头部企业已经全面拥... 明确在不同成熟度阶段需要重点提升的能力,从而制定下一步实施计划,高效的推进智能化转型。 在本报告中,爱分析将AI应用成熟度从低到高依次分为早期实验、初步投入、多维布局、深度应用、全面融合五个阶段,并从多个维...
百川奔腾入沧海,直挂云帆向远方
由成立之初的几十人扩展到现在的240余人,期间大家彼此守望相助、精诚合作,攻克了一个又一个技术难关,克服了一个又一个工程上的挑战,在开源和闭源领域均交上了一份不错的答卷。 成立仅两个月,我们便发布了国内... 在中文任务上更是超越了GPT-4,尤其在对逻辑推理能力及专业性要求极高的MCMLE、MedExam等权威医疗评测上的中文效果同样超过了GPT-4,是中文医疗任务表现最佳的大模型。Baichuan 3 还突破“迭代式强化学习”技术,进一...
