コース 中級 11308
コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17618
コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
コース 上級 11324
コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
2024-04-06 17:46:54 0 1 533
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 811
2023-09-05 14:46:42 0 1 717
CSS グリッド: 子コンテンツが列幅をオーバーフローした場合に新しい行を作成する
2023-09-05 15:18:28 0 1 608
コース紹介：6 月 14 日のニュースによると、マイクロソフトの研究者らは最近、主に生物医学研究に使用され、CT や X 線写真に基づいて患者の病理学的状態を推測できる LLaVA-Med モデルを実証しました。マイクロソフトの研究者が病院グループと協力し、マルチモーダル AI モデルをトレーニングするために生物医学画像テキストに対応する大規模なデータ セットを取得したと報告されています。このデータセットには、胸部 X 線、MRI、組織学、病理学、CT 画像などが含まれており、比較的包括的にカバーされています。 ▲画像ソース Microsoft Microsoft は、VisionTransformer と Vicuna 言語モデルに基づく GPT-4 を使用して、8 つの NVIDIA A100 GPU で LLaVA-Med をトレーニングします。これには、「各画像のすべての事前分析情報」が含まれています。
2023-06-15 コメント 0 1368
コース紹介：Editor | Cabbage Leaf の大規模に事前トレーニングされた基本モデルは、非医療分野で大きな成功を収めています。ただし、これらのモデルのトレーニングには、生物医学イメージングで一般的な小規模でより特殊なデータセットとは対照的に、大規模で包括的なデータセットが必要になることがよくあります。ドイツのフラウンホーファーデジタル医学研究所 MEVIS の研究者は、トレーニング タスクの数とメモリ要件を分離するマルチタスク学習戦略を提案しました。彼らは、マルチタスク データベース (断層撮影、顕微鏡検査、X 線画像など) でユニバーサル生物医学事前トレーニング モデル (UMedPT) をトレーニングし、分類、セグメンテーション、および分類などのさまざまなラベル付け戦略を採用しました。
2024-07-22 コメント 0 979
コース紹介：編集者: KX 空間トランスクリプトミクスとマルチオミクス データの統合 空間トランスクリプトミクスは、単一細胞トランスクリプトミクスに続く主要な発展であり、マルチオミクス データの統合が重要になります。 SpatialGlue: 二重注意メカニズムを備えたグラフ ニューラル ネットワーク モデル シンガポール科学技術研究庁 (A*STAR)、BGI、上海交通大学付属仁吉病院の研究チームは、SpatialGlue と呼ばれるグラフ ニューラル ネットワークを提案しました。このモデルは、デュアル アテンション メカニズムを通じてマルチオミクス データを統合し、空間を認識した方法で組織サンプルの組織学的に関連する構造を明らかにします。 SpatialGlue の利点 SpatialGlue は、複数のデータ モダリティをそれぞれの空間コンテキストと組み合わせることができます。他の方法と比較して
2024-07-03 コメント 0 551
コース紹介：バージニア工科大学コンピューターサイエンス教授のダフネ・ヤオ氏は、医療応用における機械学習モデルの予測精度を向上させたいと考えている。不正確な予測は生命を脅かす結果をもたらす可能性があります。これらの予測誤差は、緊急治療室の訪問中に患者が癌で死亡するか生存する可能性の誤算につながる可能性があります。彼女の発見は最近、臨床研究、橋渡し研究、公衆衛生研究のあらゆる分野にわたる質の高い研究、レビュー、論文の出版を専門とするジャーナルである Medical Communications に掲載されました。ヤオ氏によると、多くの臨床データセットは大多数の母集団サンプルによって占められているため、バランスが崩れているという。典型的な画一的な機械学習モデルのパラダイムでは、人種や年齢の違いが存在する可能性がありますが、無視される可能性があります。ヤオと彼女の研究チームは、
2023-04-13 コメント 0 987
コース紹介：創薬は、化学と生物学の多くの下位分野が交差する複雑な多段階プロセスです。このプロセスでは、人間の医薬品化学者が長年の専門知識を蓄積して重要な役割を果たしていますが、人工知能 (AI) は創薬において医薬品化学者の役割を担うことができるのでしょうか?答えは「はい」かもしれません。最近、ノバルティス生物医学研究所 (NIBR) とマイクロソフト リサーチのサイエンス インテリジェンス センター (AI4Science) の研究チームが共同で、プロの化学者が仕事で蓄積した集合的な知識を部分的に再現できる機械学習モデルを提案しました。 「化学的直感」。研究チームは、この方法が分子モデリングを補完して将来の医薬品開発を改善できると考えています。
2023-11-02 コメント 0 1160
