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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,

机器视觉技术在智能售货柜的应用

智能零售柜,就是曾经风靡一时的自动售货机,只不过现在随着技术的发展,机柜设备也在不断的升级换代。在新零售的风口下,无人零售趋势渐起,智能售货柜作为无人零售的一部分,在近两年迎来了快速发展期。 智能售货柜,借助RFID、天线、电子标签、机器视觉、深度学习等技术,使用户扫码开门、拿货扣费整个流程更加简单快捷。其技术核心在于在于RFID(无线射频识别)与视觉识别技术,通过RFID标签进行商品识别,同时基于RFID方案,做视觉数据的提供,保证算法准确度。 我们知道机器视觉领域可分为人脸识别、物体识别以及行为、动作识别等. 在人脸识别技术应用中,我们同样会发现在数据、产品、技术这几个维度形成一个整体闭环。通过标注出来的有包括人像,物体的信息的图像数据,和核心算法、深度学习技术行成自己的产品,比如人脸识别的闸机、人脸识别机器人等,然后再通过产品本身来服务用户,在用户使用的过程当中自主去学习从而产生用户行为数据,接而再反哺并促使产品和技术不断优化、自我学习。 目前制约无人零售发展的难点主要有三个: 1、如何识别客户和商品 2、如何判断商品被用户拿走是用于交易 3、如何识别用户购买的商品是什么,并完成...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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