作者:韩信子@ShowMeAI 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/298 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 深度学习+医疗科技 近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域,比如把深度学习应用于…

基于英特尔架构实现软硬协同加速,显著提升新冠肺炎.乳腺癌等疾病的检测和筛查效率,并帮助医疗科研平台预防"维度灾难"问题 <PAGE 1 LEFT COLUMN: CUSTOMER LOGO> <PAGE 1 BODY COPY: INTRODUCTION> 前言概述 从2019年年底开始迅速扩散的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,以下简称"新冠肺炎")疫情,对医疗机构的快速诊断能力提出了突如其来且非常严峻的挑战,利用人工智能(Artific…

编者按:近几年来,医疗和人工智能碰撞出了相当多的火花,大量资金短期投入到医疗领域当中.然而在微软亚洲研究院副院长张益肇博士看来,人工智能医疗是一场持久战,大家一定要沉下心多调研.多思考.多学习. 人工智能大潮之下,微软在医疗领域又有哪些布局?近日,张益肇博士接受雷锋网AI掘金志的专访,解读了"AI 医疗"可能带来的巨大变革.本文授权转载自公众号"AI掘金志". ​ ​ "作为一个研究人工智能二十多年,同时在医学影像处理方向耕耘八年的过来人.我认为现阶段医疗…

转载 http://blog.csdn.net/prodicom/article/details/4015064 注意:以下内容为转载,但保留了第一人称,请注意,以免造成不必要的麻烦. 医网联影像工作站3.0(ProDicom Workstation 3.0)是我个人使用VC++,应用免费开发包,开发的一套集医学DICOM图像传输/管理/处理.DICOM图像打印/光盘刻录.相关报告编辑/保存/管理为一体的医学影像工具,在多家医院应用运转良好,在我们科室已经使用了4年多了,虽然它功能不是很强大,也…

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

小蚂蚁说: ACM CIKM 2018 全称是 The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,会议于2018年10月22日-26日在意大利都灵省举行.CIMK 是国际计算机学会(ACM)举办的信息检索.知识管理和数据库领域的重要学术会议.本次大会目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题,并通过征集和评估应用性和理论性强的高质量研究成果以确定未来的研究方向.本篇文章分享了蚂蚁金…

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.…

基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著<Python神经网络编程> 代码分为三个部分,框架如下所示: # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train the neural network def train(): pass # query the neural netwo…