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  • 醫(yī)療影像的深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 醫(yī)療影像的深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
  • 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 醫(yī)療影像的深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
    來自:百科
    面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)
    來自:百科
    、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    來自:百科
    絡(luò)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架AutoGenome,深度融合人工智能技術(shù),產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋醫(yī)療智能模型,加速醫(yī)療大健康行業(yè)研究工作。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐
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    面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)
    來自:百科
    行業(yè)痛點(diǎn) 影像醫(yī)生對CT進(jìn)行閱片時,需要查看大量二維CT醫(yī)學(xué)影像,工作量非常大。 評估病情,醫(yī)生需要精準(zhǔn)測量病灶體積,需對大量二維影像進(jìn)行病灶區(qū)域勾勒,耗費(fèi)大量精力(時間以小時級別計數(shù))。 方案優(yōu)勢 該場景下,醫(yī)療智能體具備方案優(yōu)勢如下: 病灶智能識別與分割。 病灶體積自動精準(zhǔn)測量,并與解剖學(xué)位置對應(yīng)。
    來自:百科
    OBS 上創(chuàng)建桶和上傳對象,以及對桶和對象相關(guān)操作請參見桶管理和對象管理。 我可以存儲哪種類型數(shù)據(jù)? OBS可以存儲任何格式任何類型數(shù)據(jù)。 桶存儲類別和對象存儲類別有什么關(guān)系? 1、上傳對象時,對象存儲類別默認(rèn)繼承桶存儲類別。您也可以重新指定對象存儲類別。 2、修改桶存儲類別,桶內(nèi)已有對象存儲類別
    來自:專題
    波、重復(fù)掛號,還節(jié)省了患者就診時間和就醫(yī)成本。真正從患者角度出發(fā),緩解看病難、看病貴問題。 通過遠(yuǎn)程會診,促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源上下貫通,讓基層患者也能享受到優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù),業(yè)務(wù)高效協(xié)同,高效看診,節(jié)省患者時間。 遠(yuǎn)程會診 2、提升基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療能力和服務(wù)效率 使用云會診服
    來自:云商店
    身打造一款低碼開發(fā)平臺。通過本期云圖說,您可以初步了解AppCube基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型評估任務(wù),提供相應(yīng)評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果同時,會根據(jù)不同數(shù)據(jù)特征對模型進(jìn)行詳細(xì)評估,獲
    來自:專題
    AD)是一種不可逆神經(jīng)退行性疾病,是人類面臨最大健康威脅之一,基于腦影像探索AD影像學(xué)標(biāo)記對AD早期識別和及時預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像阿爾茨海默病早期識別準(zhǔn)確性,推動和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和落地應(yīng)用。
    來自:百科
    于數(shù)據(jù)完整性和全面性。信息可靠性以及在共享中信息隨意修改都成為面臨主要問題。 重復(fù)醫(yī)療 由于各個醫(yī)院和機(jī)構(gòu)之間信息不互通,患者去一家醫(yī)院就會在該醫(yī)院建立一份電子病歷,使患者重復(fù)做各種檢查,耽誤時間、金錢以及醫(yī)療資源。 無獲得感 醫(yī)療資料存放在醫(yī)院系統(tǒng)中,患者對自己數(shù)據(jù)不
    來自:百科
    EI集成到自己應(yīng)用程序中,降低技術(shù)門檻。 3. 開發(fā)平臺完善:華為云提供了一套完整的人工智能開發(fā)平臺,包括模型訓(xùn)練、部署和管理等功能,使得企業(yè)和開發(fā)者能夠快速地構(gòu)建和優(yōu)化自己AI模型。 4. 強(qiáng)大算力支持:華為云具備強(qiáng)大計算資源,保障了AI模型訓(xùn)練和運(yùn)行高性能和低延遲。
    來自:百科
    火車票識別:支持對紅、藍(lán)火車票上主要字段進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識別,包括車票號碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價、席別、姓名等 定額發(fā)票識別:支持對定額發(fā)票中發(fā)票代碼、發(fā)票號碼、金額信息、發(fā)票地址等信息結(jié)構(gòu)化識別 車輛通行費(fèi)發(fā)票識別:支持對車輛通行費(fèi)發(fā)票中關(guān)鍵文字信息結(jié)構(gòu)化識別 飛機(jī)行程單
    來自:百科
    機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
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