11月5日，由广东省工业和信息化厅、广东省科学技术厅、广东省教育厅、深圳市人民政府主办的2023工业软件生态大会在广东省深圳市召开。开幕式上，备受关注的云几何内核开源平台——OpenGeometry开源社区正式发布。这意味着在几何引擎领域将通过开源这个模式以期实现更多的突破和创新，助力中国工业软件高质量发展。在发布仪式上，北师大港浸大的单肖文教授代表全体嘉宾表示：OpenGeometry开源社区对中国工业软件界意义很大，是构筑工业软件的“根”，只有“根”扎得深，工业软件的树才能枝繁叶茂。值得一提的是，此次发布，子虔科技云CAD负责人被OpenGeometry开源社区邀请为第一批特聘专家，共建云
微软最新研究再次证明了提示工程的威力——无需额外微调，无需专家策划，仅凭提示，GPT-4就能化身“专家”。使用他们提出的最新提示策略Medprompt，在医疗专业领域，GPT-4在MultiMedQA九个测试集中取得最优结果。在MedQA数据集(美国医师执照考试题)上，Medprompt让GPT-4的准确率首次超过90%，超越BioGPT和Med-PaLM等一众微调方法。研究人员还表示Medprompt方法是通用的，不仅适用于医学，还可以推广到电气工程、机器学习、法律等专业中。这项研究在X（原Twitter）一经分享，就引发众多网友关注。沃顿商学院教授EthanMollick、Artifici
一、MySQL8.0势在必行据权威数据库技术排名网站DB-Engines今年4月的最新数据，MySQL是全球最流行的开源数据库，没有之一。在所有数据库排名中，MySQL仅次于Oracle，“屈居”亚军之位。但大家从截图中可以看出，MySQL与Oracle的得分差距已经非常小了。“开源壮年”数据库MySQL自1995年发布1.0版本以来，迄今已经走过了28个年头。从诞生之初的“玩具型”数据库，到如今互联网行业的事实标配，它之所以流行，可归结为以下几点。开源免费：MySQL是一个开源的数据库管理系统，不仅性能卓越，而且是完全免费的，对于个人开发者和中小企业非常友好。多语言支持：MySQL支持多种编
EPT-Net:EdgePerceptionTransformerfor3DMedicalImageSegmentationEPT-Net：用于3D医学图像分割的边缘感知转换器背景贡献实验方法DualPositionalTransformer（双位置Transformer）LearnablePatchEmbeddingVoxelSpacialPositionalEmbeddingEdgeWeightGuidanceModule（边界权重引导模块）ShallowGuidanceModule（浅层引导模块）WeightedAttentionModule（加权注意力模块）损失函数ThinkingEP
一、系统概述3D医学影像PACS系统，它集影像存储服务器、影像诊断工作站及RIS报告系统于一身,主要有图像处理模块、影像数据管理模块、RIS报告模块、光盘存档模块、DICOM通讯模块、胶片打印输出等模块组成，具有完善的影像数据库管理功能，强大的图像后处理功能，提高了临床诊断准确率。二、支持三维影像处理功能三维重建包括：最大/小密度投影、三维容积重建，三维表面重建，虚拟内窥镜、曲面重建，心脏图像冠脉钙化积分。多平面重建（MPR）定义：MPR是在三维容积的任意方位进行交互式导航，MPR可以同时显示轴位、矢状位和冠状位及任意斜位层面，并可任意改变重建的位置和层厚以利于观察不同组织细微结构。MPR可较
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。KaggleLLM比赛LLMScienceExam的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我们来介绍PubMedBERT，它使用特定领域语料库从头开始预训练BERT，这是微软研究院2022年发布在ACM的论文。论文的主要要点如下：对于具有大量未标记文本的特定领域，如生物医学，从头开始预训练语言模型比持续预训练通用领域语言模型效果显著。提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)用于特定领域的预训
一，语义分割：分割领域前几年的发展图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务，在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看成一个分类任务，需要给每个像素进行分类，所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍DeepLearning-based相关方法。 主要介绍unet和unet++ 二，数据介绍---医学细胞分割任务原数据：标签数据： 三，代码部分模型包含以下文件：archs.py为模型的主体部分：importtorchfromtorchimportnn__all__=['UNet','NestedUNet']classVGGBlock(nn.Module):
了解监督学习、无监督学习和半监督学习的特征，以及它们在机器学习项目中的应用方式。在人工智能技术的讨论中，监督学习往往会得到最多的宣传，因为它通常是用于创建人工智能模型的最后一步，用于图像识别、更好的预测、产品推荐和潜在客户评分等。相比之下，无监督学习往往在人工智能开发生命周期的早期在幕后工作：它通常被用来为监督学习的魔力展开奠定基础，就像让经理大放异彩的繁重工作一样。正如后面所解释的，这两种机器学习模式都可以有效地应用于业务问题。在技术层面上，监督学习与无监督学习之间的区别在于用于创建算法的原始数据是预先标记（监督学习）还是未预先标记（无监督学习）。让我们开始吧。什么是监督学习？在监督学习中，
有些需要富强文明上网。1.ACDC dataset HumanHeartProject2.Brain_Tumor_Segmentation_BraTS_2019MICCAI'sDatasetonBrainTumorSegmentation(Year2019）https://www.kaggle.com/datasets/aryashah2k/brain-tumor-segmentation-brats-20193.MM-WHS2017Datasethttps://mega.nz/folder/UNMF2YYI#1cqJVzo4p_wESv9P_pc8uA4.NIHPancreas-CTData
学术造假有了GPT-4，变得更容易了。这两天，一篇刊登在Nature上的新闻表示，GPT-4生成的造假数据集，第一眼还真不一定看得出来。除非请来业内专家仔细对数据集进行评估，才能发现个中细节的不合理性。这个新闻的来源是一篇发表在JAMAOphthalmology上的论文。论文使用GPT-4为一项医学学术研究生成了一个假数据集，发现它不仅能创造出看似合理的数据，甚至还能用来准确支撑错误的论文观点。对此，有网友表示十分理解：大模型最重要的能力就是生成“看似合理的文本”，因此它非常适合干这活儿。还有网友感慨：技术“有良心”的程度，也就和用它的研究人员一样了。所以，GPT-4创造的假数据究竟长啥样？G
