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浅谈医学影像+人工智能:影像特点、技术趋势、应用进展和未来方向

自其复兴以来,人工智能已广泛用于支持各种医学影像任务,并在不少应用中取得了显著成功,从而将我们带入了所谓的“人工智能”时代。众所周知,人工智能的成功主要归咎于算法的进步、算力的提升和针对单任务的大数据标注。但是,医学影像有自身的特点,给以深度学习为主的人工智能方法提出了独特挑战。本文中,我们首先强调了医学影像的临床需求和技术困难,阐述了如何利用深度学习解决这些问题的新兴技术趋势,涵盖了网络架构、稀疏有噪标签、联邦学习、可解释性、不确定性量化等主题。然后,我们介绍了一些临床实践中常见的应用案例,包括胸部、神经、心血管、腹部和病理影像,描述了在这些研究应用中的重点进展。最后,我们提出了有潜力的未来方向。

  • 2021-06-15
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区块链域名数据分享开源项目

互联网基础资源,是支撑互联网上层应用算力、码号、协议、标准等要素的总和。 从这个定义出发 广义上涵盖了传统的互联网物理基础设施(机房空间、网络带宽、计算存储、CDN等) 狭义上针对以域名、IP、证书、时间为主的数字对象及其逻辑服务设施 也面向未来拥抱诸如分布式账本/区块链、开源代码等新兴要素。

  • 2021-04-24
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黄志敏.应用防护.随需而变.瑞数All.in.One.WAAP解决方案

到 2020 年,独立的 WAF 硬件设备在新部署的 WAF 中所占的比例将不到 20%,明显低于目前的 35%。 到 2023 年,30% 以上面向公众的 Web应用将受到云 Web 应用和 API 保护(WAAP)服务的保护,与目前的 10% 相比将有巨大提升。分布式拒绝服 务(DDoS)防御、bot 管理服务、API 保护和 WAF 等功能,可以为 Web 应用提供更好的安全保护。

  • 2021-04-28
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工业互联网平台核心技术之一:数据集成与边缘处理

本文开始,将着重探讨关于工业互联网平台的关键技术。工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题,涉及七大类关键技术,分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS 技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。

  • 2021-03-24
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数据资产建设中常被问到的9大问题

在数字时代,成功的企业与众不同之处在于它们已经发展了将数据作为整个企业资产进行管理的能力。这种能力取决于几个要素:强大的技术基础、管理数据处理的机制以及员工对良好管理数据的责任感。这些要素为何重要,它们如何帮助公司使用数据支持其业务目标。下面,我看看将数据作为资产进行管理涉及的九大问题。

  • 2021-04-05
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解读工业互联网平台经济

平台经济是一种新型产业组织形式,是以数字技术、数据驱动、平台支撑为基础,以业务流程变更、产业链整合、多业务组合为手段,以提高效率、降低成本为目标的新业态。平台经济既是一种产业融合,也是对原有产业的价值链重构,它基于现实和虚拟空间将利益相关方连接在一起,形成一个新的经济生态系统,借助平台经济活动实现信息的集聚和交易的集中,使利益相关方通过平台获益。平台经济促进了生产要素整合、提高了资源配置效率、加速了商业模式创新。

  • 2021-02-25
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2020年5G赋能无人机产业无人机市场消费空间扩大通信行业分析研究报告

按用途可细分为军用无人机、工业级无人机、消费级无人机。无人机按照应用领域可分为军用无人机与民用无人机。军用无人机主要包括侦查无人机、攻击无人机、诱饵无人机以及货运无人机,与有人机相比具有人员零伤亡、性能优越、成本低等显著特点,已逐步成为现代战争重要武器。民用无人机应用场景日益丰富,可进一步分为工业级无人机以及消费级无人机,消费级无人机多用于个人航拍,工业级无人机则多用于农林植保、电力巡检、测绘、安防、物流等。

  • 2021-03-16
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工业互联网应用解决方案

未来几十年,新一轮科技革命和产业变革将同人类社会发展形成历史性交汇。信息 技术成为率先渗透到经济社会生活各领域的先导技术,将促进以物质生产、物质服 务为主的经济发展模式向以信息生产、信息服务为主的经济发展模式转变,世界正 在进入以信息产业为主导的新经济发展时期当今时代,以信息技术为核心的新一轮科技革命正在孕育兴起,互联网日益成为创 新驱动发展的先导力量,深刻改变着人们的生产生活,有力推动着社会发展

  • 2021-02-24
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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