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苹果大秀AI肌肉:详解Core ML框架及智能音箱HomePod

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) “I love machine learning, especially since I’m a machine, learning.” —— Siri 与Google相比,今天凌晨的苹果全球开发者大会(WWDC)节奏超快。 苹果一口气连续发布了多款软硬件新产品、新服务。比方各种操作系统,包括iOS 11、macOS High Sierra、watchOS 4;新款iPad Pro;全新的iMac Pro;以及多年以来的又一款新产品:HomePod。 整场WWDC有一个因素贯穿始终,那就是机器学习。长期以来苹果都被认为在人工智能方面进展缓慢,但苹果显然不甘落后。 到底苹果秀了哪些AI肌肉?咱们一个一个说。 CoreML 我们来念一遍WWDC的全称:全球开发者大会(Worldwide Developers

斯坦福吴恩达团队公布最大医学影像数据集

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 据报道,全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病,每年大概有3千万的急诊病例,而且这个数字还在往上走。骨骼方面的问题已经成为了最常见的慢性重症。 为了加快X光片的诊断速度,近日斯坦福吴恩达领头的研究团队开源了含有4万张人体上肢端的X光片的数据集MURA,并用这个数据集训练CNN寻找并定位X光片的异常部分。 最后训练的结果,是该模型在手指和手腕X光片中的诊断表现比放射科医生要好些。 △经过MURA训练的模型可以准确定位出手腕和手指的异常部位 不过放射医生依然能比模型更准确地诊断出手肘、前臂、手、上臂及肩膀的异常。 △图中绿色字体表示表现最优,红色字体代表表现最差。模型对手指、手腕的诊断效果要比三位放射医生的效果都要好。手肘和前臂的诊断结果比人类都差。 该神经网络含有169层。当输入多角度的上肢X光片时,

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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