Kurs Dazwischenliegend  11309

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17618

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11324

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Laut Nachrichten vom 14. Juni haben Microsoft-Forscher kürzlich das LLaVA-Med-Modell demonstriert, das hauptsächlich für die biomedizinische Forschung verwendet wird und anhand von CT- und Röntgenbildern auf den pathologischen Zustand von Patienten schließen kann. Es wird berichtet, dass Microsoft-Forscher mit einer Gruppe von Krankenhäusern zusammengearbeitet und einen großen Datensatz erhalten haben, der biomedizinischem Bildtext entspricht, um ein multimodales KI-Modell zu trainieren. Dieser Datensatz umfasst Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, MRT-Bilder, Histologie-, Pathologie- und CT-Bilder usw. mit relativ umfassender Abdeckung. ▲Bildquelle Microsoft Microsoft verwendet GPT-4, basierend auf VisionTransformer und dem Vicuna-Sprachmodell, um LLaVA-Med auf acht NVIDIA A100-GPUs zu trainieren, das „alle Voranalyseinformationen für jedes Bild“ enthält.

2023-06-15 Kommentar 0  1369

Kurseinführung：Herausgeber |. Das umfassend vorab trainierte Basismodell von Cabbage Leaf hat in nichtmedizinischen Bereichen große Erfolge erzielt. Das Training dieser Modelle erfordert jedoch häufig große, umfassende Datensätze, im Gegensatz zu den kleineren und spezialisierteren Datensätzen, die in der biomedizinischen Bildgebung üblich sind. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medizin MEVIS in Deutschland schlugen eine Multitasking-Lernstrategie vor, die die Anzahl der Trainingsaufgaben vom Speicherbedarf trennt. Sie trainierten ein universelles biomedizinisches vorab trainiertes Modell (UMedPT) auf einer Multitask-Datenbank (einschließlich Tomographie, Mikroskopie und Röntgenbildern) und übernahmen verschiedene Markierungsstrategien wie Klassifizierung, Segmentierung usw

2024-07-22 Kommentar 0  979

Kurseinführung：Herausgeber: KX Räumliche Transkriptomik und Multi-Omics-Datenintegration Die räumliche Transkriptomik ist eine wichtige Entwicklung nach der Einzelzell-Transkriptomik, weshalb die Integration von Multi-Omics-Daten von entscheidender Bedeutung ist. SpatialGlue: Ein graphisches neuronales Netzwerkmodell mit doppeltem Aufmerksamkeitsmechanismus. Forschungsteams der Singapore Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), des BGI und des Renji Hospital der Shanghai Jiao Tong University School of Medicine haben ein graphisches neuronales Netzwerk namens SpatialGlue vorgeschlagen . Modell, das Multi-Omics-Daten durch einen Mechanismus mit doppelter Aufmerksamkeit integriert, um die histologisch relevante Struktur von Gewebeproben räumlich bewusst darzustellen. Vorteile von SpatialGlue SpatialGlue ist in der Lage, mehrere Datenmodalitäten mit ihren jeweiligen räumlichen Kontexten zu kombinieren. Im Vergleich zu anderen Methoden

2024-07-03 Kommentar 0  551

Kurseinführung：Daphne Yao, Informatikprofessorin an der Virginia Tech, hofft, die Vorhersagegenauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens in medizinischen Anwendungen verbessern zu können. Ungenaue Vorhersagen können lebensbedrohliche Folgen haben. Diese Vorhersagefehler können dazu führen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Patienten, während eines Notaufnahmebesuchs an seiner Krebserkrankung zu sterben oder zu überleben, falsch eingeschätzt wird. Ihre Ergebnisse wurden kürzlich in Medical Communications veröffentlicht, einer Zeitschrift, die sich der Veröffentlichung hochwertiger Forschungsergebnisse, Rezensionen und Artikel in allen Bereichen der klinischen, translationalen und öffentlichen Gesundheitsforschung widmet. Viele klinische Datensätze seien unausgewogen, weil sie von Stichproben der Mehrheitsbevölkerung dominiert würden, sagte Yao. Im typischen Modellparadigma für maschinelles Lernen, das für alle passt, gibt es wahrscheinlich Rassen- und Altersunterschiede, die jedoch ignoriert werden können. Yao und ihr Forschungsteam arbeiteten mit

2023-04-13 Kommentar 0  987

Kurseinführung：Die Arzneimittelforschung ist ein komplexer, mehrstufiger Prozess, der die Schnittstelle vieler Teildisziplinen der Chemie und Biologie umfasst. Humanmedizinische Chemiker spielen in diesem Prozess mit ihrem über Jahre gesammelten Fachwissen eine wichtige Rolle. Kann also künstliche Intelligenz (KI) die Rolle übernehmen, die medizinische Chemiker bei der Arzneimittelentwicklung spielen? Die Antwort könnte ja sein. Kürzlich hat ein Forschungsteam des Novartis Institutes for Biomedical Research (NIBR) und des Science Intelligence Center (AI4Science) von Microsoft Research gemeinsam ein Modell für maschinelles Lernen vorgeschlagen, das das von professionellen Chemikern bei der Arbeit gesammelte kollektive Wissen teilweise reproduzieren kann „chemische Intuition.“ Das Forschungsteam ist davon überzeugt, dass diese Methode die molekulare Modellierung ergänzen kann, um die zukünftige Arzneimittelentwicklung zu verbessern.

2023-11-02 Kommentar 0  1161