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智能预问诊

智能预问诊

基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问,帮助医生提前了解患者病情,提高线上问诊效率。
  • 博客 | ACM MM最佳论文全文:通过多对抗训练,从图像生成诗歌

    摘要根据图像自动生成自然语言的技术引起了广泛关注。本文中,我们更进一步,研究如何从图像生成诗歌语言,进行自动的诗歌创作。为解决上述问题,我们通过策略梯度将诗歌生成工作划分成了两个相关的多对抗训练子任务,从而保证跨模态相关性和诗歌语言风格。但是,正如我们所说的那样,图像标题技术和图像生成短文旨在生成陈述图像事实的描述性语句,而诗歌生成处理的则是一种需要诗意和语言风格约束的高级语言形式。方程11提供了生成(x, y分类到每个种类,使用Cm(c|x, y)来表示)的概率的方法,其中c ∈{匹配,不匹配,已生成}。诗歌风格判别器。生成的诗歌被归类到类别c的概率可以用Cp(c|y)计算,其中c∈{诗意的、无序的、段落的、生成的}。奖励函数。
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  • API 网关

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  • 云数据库 Tendis

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  • 游戏数据库 TcaplusDB

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  • 物联网开发平台

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  • 云数据库 Redis

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  • 即时通信 IM

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  • 如何利用深度学习写诗歌(使用Python进行文本生成)

    由于自然语言处理(NLP)领域的重大进步,机器能够自己理解上下文和编造故事。?文本生成的例子包括,机器编写了流行小说的整个章节,比如《权力的游戏》和《哈利波特》,取得了不同程度的成功。在本文中,我们将使用python和文本生成的概念来构建一个机器学习模型,可以用莎士比亚的风格来写十四行诗。让我们来看看它!本文的主要内容1.什么是文本生成? 2.文本生成的不同步骤。1什么是文本生成现在,有大量的数据可以按顺序分类。这是因为与我们训练的微型模型相比,语言预测模型太复杂了。 让我们试着训练同样的模型,但是将时间周期变长。加强训练时间的模型:这次我们训练我们的模型为100个周期,批大小设置为50。模型毕竟是在开始尝试更深层次理解诗歌!但是,对于训练出既有意义又优美的诗歌的目标,我们不能妥协,对吗? 让我们把它放在一个超大的模型中。
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