Role of Medical Image Annotation in Enhancing Healthcare
摘要：医疗数据注释通过提高诊断工具的准确性，帮助医疗保健提供者做出准确诊断。它还确保为个体患者制定个性化的治疗计划。医学图像为诊断健康问题提供了必要的提示。这些图像又被计算机用于通过医学图像注释来解读视觉线索。医学图像注释涉及标记医学图像以训练机器学习算法进行医学图像分析。然后，这些数据集用于训练模型，以识别图像中的各种状况或疾病，这些状况或疾病将在医疗保健环境中部署时遇到。医学图像注释以极高的准确性执行，以获得最佳的患者结果。它需要大量带注释的图像，以便模型学习疾病的典型和非典型表现。医学图像注释产生了持久的影响，从协助复杂的程序到识别疾病。• 它是当今医疗环境中训练人工智能 (AI) 识别
Leveraging Design Patterns in MERN Stack vs. Data Engineering
设计模式在软件开发中至关重要，因为它们为常见问题提供了行之有效的解决方案。它们有助于创建更具可扩展性、可维护性和效率的代码。本文探讨了在 MERN（MongoDB、Express.js、React、Node.js）堆栈开发与数据工程背景下使用多种设计模式的情况，重点介绍了每种设计模式的区别、挑战和最佳实践。了解设计模式设计模式是软件设计中常见问题的可重用解决方案。它们是可以应用于特定场景以有效解决问题的模板。设计模式分为三种主要类型：创建模式：关注对象创建机制。结构模式：处理对象组成和关系。行为模式：关注对象交互和职责。MERN 堆栈开发中的设计模式MERN 堆栈是全栈开发的热门选择，因为它在
17 Profound Enigmas That Will Help You Make Sense Of The World
一段穿越有用的悖论、偏见和原则的旅程继续阅读《成为人类：人工智能杂志》»
The 2024 Solar Eclipse and its Connection to Albert Einstein 105 Years Later
照片由 Bryan Goff 在 Unsplash 上拍摄当全世界热切期待 2024 年 4 月 8 日日食这一天文奇观时，我们的目光集体投向天空，不仅是为了见证大自然令人惊叹的展示，也是为了纪念一项深远的科学遗产。这一宇宙事件标志着天体力学与人类智慧的融合，呼应了阿尔伯特·爱因斯坦的突破性发现，并提醒我们日食在塑造我们对宇宙的理解方面具有持久的意义。千百年来，日食一直吸引着人类，它们短暂的黑暗激发了人们的敬畏、恐惧和对知识的渴望。然而，正是爱因斯坦的广义相对论*将这些天体事件变成了测试物理基本定律的宝贵实验室。他的革命性见解挑战了我们对引力、空间和时间的概念，永远改变了科学研究的进程。爱因斯
Top Free AI Chatbots: The Best Free ChatGPT Alternatives
自 ChatGPT 首次亮相以来，我已经测试了数十个 AI 聊天机器人。这是我的新首选由 Anish Singh Walia 在 Canva 上设计自 ChatGPT 推出以来，人工智能聊天机器人一直风靡一时，因为它们能够完成各种任务，帮助你处理个人和工作生活。该列表详细说明了在选择下一个人工智能助手之前需要了解的所有信息，包括它的最佳用途、优缺点、成本、大型语言模型 (LLM) 等。不仅如此，这些工具中的大多数都是免费的，是 ChatGPT 的绝佳替代品，在某些情况下表现优于它。我已经使用并花了数周和数月的时间在几乎所有这些人工智能机器人上，所以你不必浪费时间尝试它们。但首先，让我给你一些可
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
Smart Factories: Concepts and Features
探索包括人工智能 (AI) 在内的新技术如何彻底改变制造流程。智能工厂是一种信息物理系统，它利用先进技术来分析数据、实现流程自动化并持续学习。它是工业 4.0 转型的一部分，结合了数字化和智能自动化。以下是一些主要功能：互联网络：智能工厂集成了机器、通信机制和计算能力。它们形成了一个互联的生态系统，数据在其中无缝流动。先进技术：智能工厂使用人工智能、机器学习和机器人技术来优化运营。这些技术可实现实时决策和适应性。数据驱动的洞察：传感器从设备、生产线和供应链收集数据。人工智能处理这些数据以提高效率、质量和预测性维护。智能工厂利用先进技术来分析数据、实现流程自动化并持续学习。工厂车间的自动化、机器
Master ChatGPT: A Step-by-Step Guide to Transform Your Marketing with AI
大家好吗？我是《营销的终结：社交媒体和人工智能时代的人性化品牌》一书的作者卡洛斯·吉尔。五年前，当我写这本书时，我的目标是为企业和营销专业人士提供指南，以确保他们的品牌和职业生涯面向未来。当我们面对人工智能的必然崛起时，很明显，从文案到社区管理，营销工作都受到了干扰。这篇文章旨在教你如何将人工智能融入你的营销工作流程，让你更有效率，并为你的长期成功做好准备。让我们深入了解如何掌握 ChatGPT 来改变你的营销工作。https://medium.com/media/f061a9446a5f291510be528de4a22c38/href为什么要使用 ChatGPT？ChatGPT 是由 Op
Future AI backend processing : Leveraging Flask Python on Firebase Cloud Functions
欢迎，Firebase 爱好者们！今天，我们将进入可以使用 Python 语言与 AI 集成的无服务器计算领域，探索使用 Python 的云函数（特别是 Firebase Cloud Functions）的奇妙之处。这些函数提供了一种无缝的方式来响应各种触发器执行代码，而无需管理服务器。但在深入研究无服务器领域之前，让我们先将这种方法与另一种流行的架构模式：微服务进行简要比较。无服务器云函数与微服务无服务器云函数和微服务都是用于构建可扩展且灵活的应用程序的架构模式。但是，它们在几个关键方面有所不同：1. 资源管理：无服务器云函数：使用无服务器函数，云提供商可以处理基础设施管理，包括服务器配置、
Role of AI in Business Intelligence— PoV
生成式人工智能将如何改变商业智能？探索其在自动化洞察、提高数据质量和实现组织内数据访问民主化方面的应用范围。Freepik 上的 pixelmart1 提供的图片为什么要写这个博客？您是否渴望在数据工作流中充分发挥人工智能的潜力？深入了解生成式人工智能在商业智能中的变革力量，使您能够自动化洞察、提高数据质量和实现数据访问民主化。无论您是数据科学家、分析师还是业务领导者，本博客都提供了宝贵的见解，以推动您的组织在数据驱动的世界中前进。生成式人工智能将如何改变商业智能 (BI) 世界？作者 Vikas Chavan 撰写 | 作者提供的图片我认为，Gen AI 将通过显著影响和改进以下领域来改变商
3 Important Considerations in DDPG Reinforcement Algorithm
照片由 Jeremy Bishop 在 Unsplash 上拍摄深度确定性策略梯度 (DDPG) 是一种用于学习连续动作的强化学习算法。您可以在 YouTube 上的以下视频中了解更多信息：https://youtu.be/4jh32CvwKYw?si=FPX38GVQ-yKESQKU以下是使用 DDPG 解决问题时必须考虑的 3 个重要事项。请注意，这不是 DDPG 的操作指南，而是内容指南，因为它只讨论了您必须研究的领域。噪声Ornstein-UhlenbeckDDPG 的原始实现/论文提到使用噪声进行探索。它还表明某一步骤的噪声取决于前一步的噪声。这种噪声的实现是 Ornstein-Uh
