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- 機器學習方向分類回歸 內(nèi)容精選 換一換
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影像探索AD的影像學標記對AD早期識別和及時預防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準確性,推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù),參賽選手將來自:百科來自:專題
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通過本課程的學習,使學員了解: 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習來自:百科想選擇。 機器學習:機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和來自:百科
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