首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页标签深度学习

#深度学习

机器学习的分支,试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法

15分钟生活圈,老年人到底能走多远?

renhai

2023年,Yang等人在 Land[1] 期刊发了一篇上海15分钟生活圈步行性测量的论文。方法很标准:用高德地图POI数据,取14类日常设施,按80米/分钟的...

000

Acc. Chem. Res. | 抗生素的黄昏,抗菌肽的黎明:AI如何在天然界挖掘、从零开始生成

MindDance

到 2050 年,抗微生物耐药性(antimicrobial resistance,简称 AMR)有可能取代癌症,成为人类的头号死因之一。这不是危言耸听的科幻设...

500

基于改进YOLOv8算法的胰腺分割检测 医学图像分割识别

AI数据集中心

正在开发一个基于改进YOLOv8算法的胰腺分割检测系统,并且已经对模型进行了多项优化以提高其性能。下面是对这些改进点以及数据集使用的详细说明和扩展。

6400

一站式YOLO目标检测解决方案 可视化训练 yolo测试推理 数据集转换一体化工具

AI数据集中心

YOLO目标检测训练与测试工具是一个基于PyQt5的现代化图形用户界面应用程序,提供了使用YOLOv8、YOLOv5和YOLO11系列模型进行目标检测的完整解决...

11110

yolov8车牌识别+单目测距+图像去雨+图像去雾

AI数据集中心

YOLOv8-Plate是一种基于最新一代YOLO(You Only Look Once)算法框架,专门针对车牌识别、距离估算以及去雨功能优化的先进模型。随着智...

8600

当 AI 学会 解释自己——可解释人工智能如何驱动药物研发

DrugIntel

近年来,深度学习在药物研发领域取得了令人瞩目的进展。与传统机器学习和定量构效关系(QSAR)方法相比,深度神经网络在以下任务中展现出强大能力:

12410

spaCy v1.0:自定义管道与Keras深度学习集成

用户11764306

我很高兴宣布spaCy 1.0发布,这是世界上最快的NLP库。1.0版本最出色的部分是一个用于将自定义模型集成到spaPy中的新系统。本文将介绍这些变化,并展示...

9410

PharmaFormer 通过患者来源的类器官指导的迁移学习预测临床药物反应

用户10497140

在有效的癌症治疗中,一个主要的挑战是患者之间药物反应的差异。患者来源的类器官在很大程度上保留了原发性肿瘤组织的遗传和组织学特征,甚至药物敏感性,因此为...

11410

90% 临床失败率的破局之道:未来 30 年,药物研发或将彻底抛弃动物

DrugIntel

药物研发是人类科学史上最艰难的挑战之一。一种候选药物从发现到上市,平均耗时逾十年、花费超过十亿美元,而最终进入临床的药物中,超过 90% 仍以失败告终。失败的两...

16310

深度学习主流方法概述

索旭东

深度学习是基础学习机制,简单来说,深度学习是机器学习的一个子集,通过构建包含多个处理层(即“深度”)的神经网络模型,来自动从海量数据中学习更抽象、更高层级的特征...

11510

深度学习领域常用核心架构概述

索旭东

基于不同的处理数据理念,可以不同架构想象成不同领域的“专家”,比如MoE擅长“组建专家团队”,Transformer是“全能型选手”,而SSM则更像“高效的速...

15210
领券