阿里云人工智能ET夺肺结节诊断世界冠军-低调大师

阿里云人工智能ET夺肺结节诊断世界冠军

2017-07-13 625

7月14日最新消息，国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录被一家中国企业打破。阿里云ET凭借89.7%的平均召回率夺得世界冠军。此项技术突破由阿里巴巴iDST视觉计算团队完成，并已集成到阿里云ET医疗大脑中。

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LUNA16最新官网排行

大赛要求选手对888份肺部CT样本进行分析，寻找其中的肺结节。样本共包含1186个肺结节，75%以上为小于10mm的小结节。最终，ET在7个不同误报率下发现的肺结节平均召回率达到89.7%，超出第二名0.2%。

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FROC曲线

召回率指在样本数据中成功发现的结节占比。上图显示了ET在不同误报次数下的召回率情况。

比赛中，阿里云ET医疗大脑克服了一系列挑战：结节模态复杂，早期的结节小(小于10mm)，传统的机器学习和用于自然图像的深度学习网络通常难以凑效。

阿里巴巴iDST视觉计算团队负责人华先胜介绍，与常用

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阿里云RDS金融数据库(三节点版) - 性能篇

标签 PostgreSQL , MySQL , 三节点版 , 金融数据库 , Raft , 分布式共享存储版背景终于到了性能篇，三节点同时满足了企业对数据库的可用性、可靠性的要求，那么性能如何呢？提到性能测试，我有几点一定要说明一下，很多朋友对性能的理解可能有偏差，那么如何评判性能的好坏呢？ 1、首先要明确测试的环境，包括数据库主机（主要包括CPU、内存、网卡，如果你的数据库能用上FPGA、GPU的计算能力，还得算上他们，例如PostgreSQL就可以利用GPU和FPGA进行计算加速。）、数据存储（主要是各个块大小、Queue deep的连续、随机IOPS能力，连续、随机读写带宽）、测试机和数据库主机的网络（带宽和RT），测试机的硬件指标。 2、明确参照物，没有参照物我们无法评判性能的好与坏。例如三节点、两节点、单节点的对比。 3、明确测

2017-07-14

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2017-07-15

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