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2018 Data Science Bowl 第一名方案新鲜出炉,鉴定细胞核新技能 get

尽管这并不一个大突破,但它给了我们对正确方向。 回过头来看这些错误,很明络很容易地方测轮廓。然而,我们真正需要通过轮廓去分割出细胞核地方,这些表现却非常糟糕。 我们通过额外全掩训练络去解决这个问题,并且后置处理步骤中将结果进行融合。 我们本不该使用它,这种方法使得第二阶段一些图像没有被准确地测 将灰度图重新映射到随机颜色图像中 (Blur)、一般(Median Blur)、非常(Motion Blur) 对比度和亮度 令人惊讶,像 VGG16 这样简单编码器根本不适用于这个比赛,比如细胞看起来像细胞核(但事实并不困难情况下就失败了,尤其像 59b35151d4a7a5ffdd7ab7f171b142db8cfe40beeee67277fac6adca4d042c4 结果,本次比赛中性能最好:DPN-92, Resnet-152,INceptionResnetV2,Resnet101 二级型/后置处理 这个部分,我们使用测出细胞核作为候选

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重磅 | 《动手学深度学习》 0.7版发布

免费频,完备理论加很硬实战项目,最最重要讲师很大牌:亚马逊AI主任科学家李沐博士。拜一下沐神~ 课程有多良心呢?关于具体课程内容请往下浏,这里简单介绍一下课程友好性。 我们将利用 Jupyter notebook 能将文档、代码、公式和图形统一一起优势,提供一个交互式学习体验。这个项目可以作为一本书、课用材料、现场演案例和一个可以尽情拷贝代码库。 比之前要艰难很多,因为之前写论文都基于latex,这次用 jupyter notebook,不仅有公式和图片,还有大量代码和结果。 不过结果还令人满意,pdf和页排版都还不错,而且内容可读性比之前要好很多。 0.7版交付出版社前一个版,我们还会花几周来进一步改进。 同时希望社区小伙伴能帮忙来review这个版本,不管typo还写得地方,欢迎大家指正。

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    移动端与PC端页面布局区别、background-size 背景图片缩放

    HTML页面手机端问题 HTML页面电脑手机端效果不一样,下面写个div来例看看。 首先编写一个div ? 那么下面来切换手机看看。 移动设备用来区域,一般会比移动设备可区域大,宽度可能980px或者1024px,目为了下整个为PC端设计页,这样带来后果移动端会出现横向滚动条,为了避免这种情况 屏幕(retina屏幕)清晰度解决方案 屏幕指屏幕物理像素密度更高屏幕,物理像素可以理解为屏幕一个发光点,无数发光屏幕,屏幕比一般屏幕物理像素点更小,常见有2 倍屏幕和3倍屏幕,2倍屏幕,它物理像素点大小一般屏幕1/4,3倍屏幕,它物理像素点大小一般屏幕1/9。 图像屏幕大小和一般屏幕大小一样,但由于屏幕物理像素点比一般屏幕小,图像面好像被放大了,图像会变得,为了解决这个问题,可以使用比原来大一倍图像,然后用css

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    DeepFocus,基于AI实现更逼真VR图像

    这种失焦(也称为)对于实现VR中真实感和深度感知非常重要。DeepFocus第一个能够为VR应用程序实时产生这种效果系统。 我们现开放我们工作和数据集,以帮助VR研究界其他人。 它如何运作: 一些传统方法,例如使用累积缓冲算法(accumulation buffer),可以实现物理精确失焦。 我们开发了一种新颖端到端卷积神经络,一旦眼睛看到场景不同部分,就会产生具有精确图像。该络包括新保持体积层,以减少输入空间维度,同时充分保留图像细节。 然后,卷积层运行相同,降低了空间分辨率,从而运行时间能够明减少。 为什么重要: 随着对新型VR头技术研究不断深入,DeepFocus将能够拟精确,从而产生非常逼真觉效果。该平台还表明AI可以帮助解决VR渲染高度计算密集型觉效果挑战。

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    机器学习又一重要医学应用!培植人造器官

    与人类不同,该算法无需修改细胞即可实现目标,适合于生长以开发用于治疗失明细胞替代疗法并进行新药研究。 此研究成果发表《细胞神经科学前沿》杂志。 因此,研究人员建议,应该使用神经络和人工智能来选择最适合移植药物筛选或疾病建。 其中,神经络“MIPT传统最擅长事情,它解决了生物医学重要问题:测干细胞向分化。”研究合著者、MIPT基因工程实验室负责人Pavel Volchkov说。 该团队训练了一个神经络(即一种拟人脑中神经元工作方式算法),根据常规光学微镜拍摄照片识别发育中。 但,我们假设形态,其结构包含线索,可以分化。与人类不同,计算机程序可以提取这些信息!”

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    透过眼睛人工智能扫描图像捕获人体健康信息

    光学相干断层成像(OCT)眼科中常用一种技术,可获得3D图像,使医生可以详细检查光敏每一层所发生情况。然而,人工智能可以更加精确和快速地完成述工作。 报告中,Schmidt-Erfurth向听众展了这种AI算法如何中准确捕捉糖尿病征兆。糖尿病患者经常会出现黄斑水肿,主要黄斑区出现积液。黄斑属于层,它主要负责敏锐中心力。 ARMD老年人中最常见力损伤造成因素。大约60%50岁以中老年人会表现早期症状。但,只有15%人会最终进展到疾病晚期。与糖尿病性黄斑水肿类似,ARMD可导致中心。 Schmidt-Erfurth 早期技术已欧洲获批商业化并且全球范围内5家医院展开实施。早期技术采用人工智能检测糖尿病性病变征兆。 这种病变中,由眼球彩色 2D 照相可以看出血管发生了破裂。

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    我们来听听学界大拿解释

    而有效、自动器官分割具有非常大挑战性:各个脏器之间亮度差异不明、与周围脏器相连且边界,此外还存图像伪影、噪声等干扰因素。 陈教授分别就三种不同分割方式——区域分割、曲面分割以及区域+曲面混合分割和与会者进行分享。 “一个复杂分层结构。许多重要眼睛疾病以及全身性疾病症状都会表现。” 多图像分析结合了二维眼底图像和三维光学相干断层扫描图像来检测不同、血管以及病变结构。图像分割,校准和分类方法图像处理与分析常用方法。 他表,该软件特点:可兼容 Windows 、 Linux 、 Mac 三种操作系统,具有多种处理功能、二维、三维图像可化以及分层信息二维、三维。 ? 他表,频域光学相干断层扫描( OCT )相比较于眼底照相机、超声波等传统医学影像技术,可进行活体眼微镜结构非接触式、非侵入性断层成像,能够获得更加丰富生理三维结构信息。

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    算法集锦(25)| DeepMind(里程碑式进展)新AI框架可实现临床级眼科3维图像精确诊断

    经过14884次扫描训练后,我们方法达到或超过了疾病专家。此外,还证明了我们方法中片段一种独立于设备表征。当使用来自不同类型设备分割时,仍然可以保证转诊准确性。 如图所,方法主要流程如下: a)OCT扫描原始数据 b)深度分割络,通过手工分割OCT扫描数据训练 c)输出分割地图 d)深度分类络,使用标注好分割地图进行训练,标注包括确诊结果和最佳参考意见 下图了我们用于说明病理分割输出例。 ? 分类络 分类络分析了分割地图,并提供了一个参考建议,目前正Moorfields眼科医院中应用。 此外,它报告了多种伴随病变否发生。为了构建该训练集,我们收集了7621名患者14884份OCT扫描数据,这些数据集症状提为黄斑病变。这些OCT扫描使用我们分割络自动分割。 (a)我们框架表现与我们两名最优秀专家相匹配,当他们只使用OCT扫描来提出转诊建议时,他们表现明高于其他两名专家和四名验光师。

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    详解LayaAir引擎游戏屏幕适配,及有效抗锯齿

    2010年推出iPhone4开始采用 Retina() 屏幕技术 ,物理分辨率提升了4倍,此时,如果iPhone4还1pt=1px这个方案,将会导致如下图一样效果。 更何况,可以通过判断机型或分辨率,进行动态控制画布开关。也有开发者,一些压力比较大页面关闭画布式,其它页面开启画布式。 所以解决办法就使用物理分辨率适配式,或者当前适配基础,开启画布式,将画布强行按物理分辨率进行设置。 假如noscale式下,开启了画布式,那效果将会与图11-2full式效果相同,但区别,full式舞台(stage)宽高也物理宽高,所以游戏画面覆盖到地方仍然可以有点击等事件响应 另外,该式画布与舞台宽高会保持与设计宽高相同,所以全屏适配全靠对画布缩放,没有使用情况下,物理分辨率远超设计分辨率时候,会因拉伸产生

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    例如,当我们互联一篇精彩新闻报道时,不仅可以看到详细文字描述,还能看到记者现场拍摄照片,甚至还有相关频报道。这体现了互联数据从单态到多转变。 一般性疾病不会对虹造成损伤,不会因职业等因素造成磨损。高度防伪,具有极强生物活性。无需用户接触设备,对人身没有侵犯,因而容易被公众接受。 根据某报告,虹识别手机、平板电脑等消费级终端市场规将增长更快。 从终端市场来看,有数据,2016年全球企业级虹识别终端出货量1070万台,计到2025年出货量将达到6160万台,复合年均增速为19.1%,对应市场规将从2016年6.77亿美元增长至2025 由于每次捺印方位不完全一样,着力点不同会带来不同程度变形,又存大量指纹,如何正确提取特征和实现正确匹配,指纹识别技术关键。

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    有效解决3D游戏边缘锯齿现象及全面理解LayaAir引擎游戏屏幕适配!

    2.5.1 开启画布式 开启画布方式有两种,一种初始化舞台之前,也就init()之前添加一行配置代码。 理论讲,开启画布式,超出设计宽高机型,会产生更多性能消耗。 微信小游戏中,有适配式,如果不采用画布式,那游戏画面布局效果将会与浏器中表现不一样。 所以,建议开启画布式,尤其3D游戏。如果考虑某些机型性能压力,开发者可以压力机型,或者有性能压力功能,通过逻辑控制,动态开启或关闭画布式。 假如noscale式下,开启了画布式,那效果将会与图11-2full式效果相同,但区别,full式舞台(stage)宽高也物理宽高,所以游戏画面覆盖到地方仍然可以有点击等事件响应

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    原创 | 基于AI智能急性颅内出血类型检测

    这种屏障对于血液向大脑运输至关重要。具体位置见下图: ? ? 2.硬下出血(subdural):硬下出血硬脑和蛛之间发生出血。 这由于正常或异常具有不同CT值,范围波动-1000~+1000 Hu范围内,而人类眼睛分辨能力相对有限,因此欲某一结构细节时,应选择适合观察该或病变窗宽以及窗位,以获得最佳 因此,只有一定范围内HU值需要映射范围以保留不同之间差异信息。由于各种具有不同CT值,因此当您要特定详细信息时,应选择适合查看或病变“窗口”以获得最佳 。 这种技术很有效,因为原始图像区域可能会缺少一些重要特征,型中输入图像多个版本并取平均值,就或许能解决问题,选择三种不同类型“窗”识别效果最好,但如果选择一个窗函数话,“脑窗 从结果可以看出,这样做话,最终10个测结果中,有5测值为[0,0,0,0,0,0],有三测值为[0,0,0,0,1,1],有两测值为[0,0,1,0,1,1]。

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    使用opencv实现实例分割,一学就会|附源码

    例如下图所: ? 图2:使用OpenCV和实例分割络摄像头前通过实例分割计算二进制掩码 从图中可以看到,假设所有白色像素都人(即前景),而所有黑色像素都背景。 图3:演了一个用于络聊天“隐私过滤器” 通过启用“隐私式”,可以: 使用OpenCV实例分割查找具有最大相应概率人物检测(最可能最接近相机人); 频流背景; 将分割、非人重叠到频流 限制、缺点和潜改进 第一个限制最明——OpenCV实例分割实现太慢而无法实时运行。CPU运行,每秒只能处理几帧。为了获得真正实时实例分割性能,需要利用到GPU。 但就目前而言,本文实例分割教程只作为演: 此外,也可以做出另一项改进与分割人重叠背景有关。 对实例分割管道进行简单而有效更新可能: 使用形态学操作来增加蒙版大小; 本身涂抹少量高斯,帮助平滑掩码; 将掩码值缩放到范围[0,1]; 使用缩放蒙版创建alpha图层; 背景叠加平滑

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    .| AI医疗影像诊断: 慢性肾病和2型糖尿病检测及发病

    人眼图像可以快速无创获得,通过能以非侵入性方式观察血管、神经和结缔,也已有早期证据表明根据眼底照片识别系统性疾病和临床指标具有可行性,而目前尚未有基于标准baseline测CKD发病以及 此外,系统可以测疾病发展,并两个纵向群中验证了对CKD和T2DM进行风险分级,移动设备拍摄眼底图像数据集也进行了验证(图1b)。 ? 当使用智能手机拍摄图像对外部测试集2进行测试时,AI型性能欠佳(图3f),Bland-Altman图负比例偏差,说明AIeGFR高水平时比低水平时更大程度地低估了eGFR,通过校准输出方差可以降低比例偏差 除了测当前CKD状态,作者还使用纵向数据集测个体发展为CKD/advanced CKD风险,结果表明眼底图像和临床元数据结合发展统计学有明改进。 2.6 CKD和T2DM测证据可化 作者利用集成梯度生成图,图6展了几个有代表性原始眼底图像及其相应著区域图例子,可以看出型关注盘周围区域、中央黄斑、血管等,这些区域也通常被眼科医生用来诊断疾病

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    最全 LaTeX 资源,助你论文一臂之力!

    很多小伙伴反馈说:LaTex公式编辑复杂、表格编写麻烦、很多语法不会使用等。针对以问题,特别整理了一些有关LaTex各个方面学习、使用资源,希望能工作和学业中帮到勤奋你! 4、线可化数学公式/图表编辑器 可导出LaTex代码 作者:Mathcha 地址:https://www.mathcha.io/ 部分内容 ? ? 9、线LaTex协同编辑器 将公式截屏自动转成Latex桌面工具 来源:Overleaf 地址:https://www.overleaf.com/ 部分内容 ? 同时还提供大量优美版: ? <<向左滑动<< 14、LaTeX文档集成编写环境 来源:TeXstudio一个用于创建LaTeX文档集成编写环境。目标LaTeX尽可能简单和舒适。 因此,TeXstudio有许多功能,如语法高亮、集成查看器、引用检查和各种助手。

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    how we learn 学习笔记 2 学习七个定义

    因为,我们不知道情况下,出现我们每一幅图像都大脑投射最终赋予了从我们感官到达我们数据流以意义。 例如,初级觉区域,即大脑皮层接收觉输入第一个区域,每个神经元只分析很小一部分。它通过针孔来观察世界,结果发现了非常低层次规律,比如移动斜线。 数百万个神经元不同点做同样工作,它们输出成为下一个层次输入,从而检测“规律规律”,等等。每一个层次,尺度都变宽了:大脑越来越大尺度寻找时间和空间规律。 这普遍真理。 我们大脑也由各种假设塑造而成。很快,我们会看到,出生时,婴儿大脑已经有序,知识丰富。 基因建立了大脑“超参数”: 指定层数、神经元类型、它们相互连接一般形状、它们任何点复制等高级变量。

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