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- 赛题：全球人工智能技术创新大赛赛道一: 医学影像报告异常检测 赛题背景 影像科医生在工作时会观察医学影像（如CT、核磁共振影像），并对其作出描述，这些描述中包含了大量医学信息，对医疗AI具有重要意义。本任务需要参赛队伍根据医生对CT的影像描述文本数据，判断身体若干目标区域是否有异常以及异常的类型。初赛阶段仅需判断各区域是否有异常，复... 赛题：全球人工智能技术创新大赛赛道一: 医学影像报告异常检测 赛题背景 影像科医生在工作时会观察医学影像（如CT、核磁共振影像），并对其作出描述，这些描述中包含了大量医学信息，对医疗AI具有重要意义。本任务需要参赛队伍根据医生对CT的影像描述文本数据，判断身体若干目标区域是否有异常以及异常的类型。初赛阶段仅需判断各区域是否有异常，复...
- 摘要 在头条上有很多人做股市的分析，分析每天大盘的涨跌，我观察了几位，预测的都不理想，我一直想着用AI去预测大盘的涨跌。股市数据是个时间序列数据，用RNN再合适不过了，今天我用GRU手把手教大家实现这一... 摘要 在头条上有很多人做股市的分析，分析每天大盘的涨跌，我观察了几位，预测的都不理想，我一直想着用AI去预测大盘的涨跌。股市数据是个时间序列数据，用RNN再合适不过了，今天我用GRU手把手教大家实现这一...
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- 深度学习和 Python 开始 摘要 使用 Keras 训练您的第一个简单神经网络不需要很多代码，但我们将开始缓慢，一步一步地进行，确保您了解如何在自己的自定义数据集中培训网络的过程。 我们今天将涵... 深度学习和 Python 开始 摘要 使用 Keras 训练您的第一个简单神经网络不需要很多代码，但我们将开始缓慢，一步一步地进行，确保您了解如何在自己的自定义数据集中培训网络的过程。 我们今天将涵...
- 目录 摘要 训练 下载代码 下载权重文件 制作数据集 安装运行需要的包 修改类别 修改配置文件cfg.py 修改models.py 修改train.py文件 测试 摘要 YOLOV4在coco上面达到了43.5%AP ，在Tesla V100 上达到了65FP... 目录 摘要 训练 下载代码 下载权重文件 制作数据集 安装运行需要的包 修改类别 修改配置文件cfg.py 修改models.py 修改train.py文件 测试 摘要 YOLOV4在coco上面达到了43.5%AP ，在Tesla V100 上达到了65FP...
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- 虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局... 虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局...
- 1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.tx... 1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.tx...
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