Kursus Pertengahan  11308

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17618

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11324

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Menurut berita pada 14 Jun, penyelidik Microsoft baru-baru ini menunjukkan model LLaVA-Med, yang digunakan terutamanya untuk penyelidikan bioperubatan dan boleh menyimpulkan keadaan patologi pesakit berdasarkan gambar CT dan X-ray. Dilaporkan bahawa penyelidik Microsoft telah bekerjasama dengan sekumpulan hospital dan memperoleh set data besar yang sepadan dengan teks imej bioperubatan untuk melatih model AI berbilang modal. Set data ini termasuk X-ray dada, MRI, histologi, patologi dan imej CT, dsb., dengan liputan yang agak komprehensif. ▲Sumber gambar Microsoft Microsoft menggunakan GPT-4, berdasarkan model bahasa VisionTransformer dan Vicuna, untuk melatih LLaVA-Med pada lapan GPU NVIDIA A100, yang mengandungi "semua maklumat pra-analisis untuk setiap imej",

2023-06-15 komen 0  1368

Pengenalan Kursus：Editor |. Model asas yang telah dilatih secara besar-besaran oleh Cabbage Leaf telah mencapai kejayaan besar dalam bidang bukan perubatan. Walau bagaimanapun, latihan model ini selalunya memerlukan set data yang besar dan komprehensif, berbeza dengan set data yang lebih kecil dan lebih khusus yang biasa dalam pengimejan bioperubatan. Penyelidik di Institut Fraunhofer untuk Perubatan Digital MEVIS di Jerman mencadangkan strategi pembelajaran pelbagai tugas yang memisahkan bilangan tugas latihan daripada keperluan ingatan. Mereka melatih model pra-latihan bioperubatan universal (UMedPT) pada pangkalan data berbilang tugas (termasuk tomografi, mikroskop dan imej X-ray) dan menggunakan pelbagai strategi pelabelan seperti klasifikasi, segmentasi dan

2024-07-22 komen 0  979

Pengenalan Kursus：Editor: KX Spatial Transcriptomics dan Multi-omics Data Integration Transkriptomics spatial ialah perkembangan utama selepas transkriptomics sel tunggal, menjadikan penyepaduan data multi-omics penting. SpatialGlue: Model rangkaian saraf graf dengan mekanisme dua perhatian daripada Agensi Sains, Teknologi dan Penyelidikan Singapura (A*STAR), BGI dan Hospital Renji yang Bergabung dengan Sekolah Perubatan Universiti Jiao Tong Shanghai mencadangkan rangkaian saraf graf yang dipanggil SpatialGlue. . model, yang mengintegrasikan data berbilang omik melalui mekanisme perhatian dwi untuk mendedahkan struktur sampel tisu yang berkaitan secara histologi dengan cara yang sedar dari segi ruang. Kelebihan SpatialGlue SpatialGlue dapat menggabungkan pelbagai modaliti data dengan konteks spatial masing-masing. Berbanding dengan kaedah lain

2024-07-03 komen 0  551

Pengenalan Kursus：Profesor sains komputer Virginia Tech Daphne Yao berharap dapat meningkatkan ketepatan ramalan model pembelajaran mesin dalam aplikasi perubatan. Ramalan yang tidak tepat boleh membawa akibat yang mengancam nyawa. Kesilapan ramalan ini boleh menyebabkan kesilapan pengiraan kemungkinan pesakit mati atau terselamat daripada kanser semasa lawatan bilik kecemasan. Penemuannya baru-baru ini diterbitkan dalam Komunikasi Perubatan, jurnal yang didedikasikan untuk menerbitkan penyelidikan berkualiti tinggi, ulasan dan kertas kerja merentas semua bidang penyelidikan klinikal, translasi dan kesihatan awam. Banyak set data klinikal tidak seimbang kerana ia didominasi oleh sampel populasi majoriti, kata Yao. Dalam paradigma model pembelajaran mesin satu saiz yang sesuai untuk semua, perbezaan kaum dan umur mungkin wujud tetapi mungkin diabaikan. Yao dan pasukan penyelidiknya bekerjasama

2023-04-13 komen 0  987

Pengenalan Kursus：Penemuan dadah adalah proses yang kompleks dan berbilang langkah yang melibatkan persilangan banyak subdisiplin kimia dan biologi. Ahli kimia perubatan manusia memainkan peranan penting dalam proses ini dengan kepakaran terkumpul mereka selama bertahun-tahun Jadi, bolehkah kecerdasan buatan (AI) mengambil peranan yang dimainkan oleh ahli kimia perubatan dalam penemuan dadah? Jawapannya mungkin ya. Baru-baru ini, pasukan penyelidik dari Institut Penyelidikan Bioperubatan Novartis (NIBR) dan Pusat Perisikan Sains Microsoft Research (AI4Science) bersama-sama mencadangkan model pembelajaran mesin yang sebahagiannya boleh menghasilkan semula pengetahuan kolektif yang terkumpul oleh ahli kimia profesional di tempat kerja "intuisi kimia." Pasukan penyelidik percaya bahawa kaedah ini boleh melengkapkan pemodelan molekul untuk meningkatkan pembangunan ubat masa depan.

2023-11-02 komen 0  1160