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Python可视化库

现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来? 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python,简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库,快速带你入门!!

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复旦大学提出SemiSAM | 如何使用SAM来增强半监督医学图像分割?这或许是条可行的路!

医学图像分割的目标是从医学图像(如器官和病变)中识别特定的解剖结构,这是为提供可靠的体积和形状信息并协助许多临床应用(如疾病诊断和定量分析)提供基础和重要的一步。尽管基于深度学习的方法在医学图像分割任务上表现出色,但大多数这些方法都需要相对大量的优质标注数据进行训练,而获取大规模的仔细 Token 数据集是不切实际的,尤其是在医学成像领域,只有专家能够提供可靠和准确的分割标注。此外,常用的医学成像模式如CT和MRI是3D体积图像,这进一步增加了手动标注的工作量,与2D图像相比,专家需要逐层从体积切片进行分割。

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