由于培养投入大,周期长,医护人员的数量在短时间内很难大幅度增加,而人工智能技术可以辅助医疗工作,缓解当前医护资源不足的状况。
近日,腾讯优图首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet正式对外开源。这也是全球第一个提供多种3D医疗影像专用预训练模型的项目,将为全球医疗AI发展提供基础。 许多研究表明,深度学习的发展非常依赖数据量。自然图像领域中存在着许多海量数据集,如ImageNet,MSCOCO。基于这些数据集产生的预训练模型推动了分类、检测、分割等应用的进步。不同于自然图像,医疗影像大部分都是3D结构形态的,同时,由于数据获取和标注难度大,数据量稀少,目前尚未存在海量数据集及对应的预训练模型。 MedicalNet
为了产生 3D 医疗影像的预训练模型,MedicalNet 聚集多个来自不同 3D 医疗领域的语义分割小规模数据集,并提出了基于多分支解码器的多域联合训练模型来解决数据集中的标注缺失问题。
许多研究表明,深度学习的发展非常依赖数据量,在医疗图像领域,目前缺乏基于大数据基础的专用预训练模型。 本项目MedicalNet将多个3D医疗数据集集合成大数据集,基于此数据集提供了完整的3D-ResNet系列预训练模型与相应的迁移学习训练代码。 MedicalNet适用的场景 MedicalNet提供的预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中,包括但不限于分割、检测、分类等任务。 尤其适用小数据医疗影像AI场景,能加快网络收敛,提升网络性能。 MedicalNet功能介绍 支持单卡、多卡训练 支持
旗下顶级AI实验室腾讯优图,对外开源了腾讯首个医疗AI项目——深度学习预训练模型MedicalNet。
2019年12月21日,云+社区技术沙龙第30期“腾讯开源技术”在深圳腾讯大厦成功举行。本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家就“腾讯开源的技术有哪些?开源技术如何应用到实际业务?”等话题与各位开发者进行探讨,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet,为大家奉献了一场开源技术盛宴,带来腾讯开源最新成果,与广大开发者共同探讨开源趋势。
本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域,包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、大数据等。
https://cloud.tencent.com/developer/salon/salon-1172
12月21日,深圳腾讯大厦,腾讯技术专家将聚焦在腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet:3D,展开一场开源技术盛宴,带来腾讯开源最新成果,与广大开发者共同探讨开源趋势。 活动信息 收获多多 收获腾讯开源技术一手“情报”,了解其最新进展和未来方向 收获腾讯开源技术应用和实践干货,更新开源技术知识库 收获与腾讯技术大咖面对面交流机会,共同探讨开源发展新趋势 礼品多多 活动现场设置了抽奖环节 礼品多多,等你来拿! 一等奖:1名 C
12月21日,深圳腾讯大厦,腾讯技术专家将聚焦在腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet:3D,展开一场开源技术盛宴,带来腾讯开源最新成果,与广大开发者共同探讨开源趋势。 活动信息 收获多多 收获腾讯开源技术一手“情报”,了解其最新进展和未来方向 收获腾讯开源技术应用和实践干货,更新开源技术知识库 收获与腾讯技术大咖面对面交流机会,共同探讨开源发展新趋势 礼品多多 活动现场设置了抽奖环节 礼品多多,等你来拿! 一等奖:1名
3月27日,腾讯健康新冠疫情模块国际版(TH_COVID19_International)正式开源,为全球抗击新冠肺炎疫情贡献科技力量。过去两个月,通过“腾讯健康”小程序,新冠疫情模块为中国用户提供了超过60亿次的疫情动态查询服务,及时、准确、直观的疫情数据统计,为民众正确抗疫提供了必要的信息。 腾讯健康新冠疫情模块国际版以地图和数据统计曲线展现全球疫情统计数据,涵盖新确诊病例、累计确诊病例、治愈数、死亡数等统计维度,也聚合了权威媒体来源的动态疫情报道,以H5网页呈现,方便全球民众通过手机获得及时的疫情
1月17日,在腾讯与Linux基金会一年一度的联合开放日上,腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生,首次公开阐述开源对腾讯的重要意义,他表示:“开源不再是开发者的个人热情,它已成为许多技术驱动型产业背后重要的创新推动力。在科技向善的使命与愿景指引下,腾讯将进一步拥抱开源,与广大开发者一起创造正向价值。” 腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁 汤道生 该活动在深圳腾讯大厦举办,Linux基金会执行董事及多位Linux衍生子基金会主要负责人悉数到场,双方就腾讯与Linux基金会的开源
第一类是无服务治理的,这一类基本可以看做是一个RPC框架。RPC发展到现在已经有几十年的时间了,主要代表为gRPC、BRPC、Thrift,它们也都有对外开源的代码。
导语:“云+技术沙龙” 是 “腾讯云开发者社区” 对外的线下知识传播及行业前瞻的重要板块。在2019年,社区举办了超过15场线下沙龙,邀请了腾讯及行业内近百位高级工程师,产品负责人等为各位开发者带来最新的技术分享和行业应用案例。本文将2019年所举办的沙龙活动进行总结,并附上回顾链接及资料下载链接,为感兴趣的开发者提供更加便捷的学习入口。 Tips:使用ctrl+f 可以搜索内容,点击蓝色沙龙标题可以直达沙龙回顾页面和资料下载页面。 沙龙时间 沙龙主题 议题 讲师
导语 | 近日,云+社区技术沙龙“腾讯开源技术”圆满落幕。本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家围绕腾讯开源与各位开发者进行探讨,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet。本文是对张国成老师演讲的整理。
经常听人谈到 OpenJDK,那它到底是什么呢?相信大家都听说过 Java SE、ME、EE等规范, 通常意义上对 Open JDK 的定义指:Java SE规范的一个免费和开源参考实现。
题目描述 Description 农民John的农场里有很多牧区。有的路径连接一些特定的牧区。一片所有连通的牧区称为一个牧场。但是就目前而言,你能看到至少有两个牧区通过任何路径都不连通。这样,农民John就有多个牧场了。 John想在农场里添加一条路径(注意,恰好一条)。对这条路径有以下限制: 一个牧场的直径就是牧场中最远的两个牧区的距离(本题中所提到的所有距离指的都是最短的距离)。考虑如下的有5个牧区的牧场,牧区用“*”表示,路径用直线表示。每一个牧区都有自己的坐标: 15,15
Python 教程 欢迎来到Python的世界,本教程将带你遨游Python,领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者,尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式,因此只精选了部分Python的功能,请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版),特此感谢。 This work is licensed under a Creative Commons A
第 1 种 location = location 第 2 种 location = location.href 第 3 种 location = window.location 第 4 种 location = self.location 第 5 种 location = window.location.href 第 6 种 location = self.location.href 第 7 种 location = location['href'] 第 8 种 location = window['lo
在这写一下平时自己工作碰到或者别人叫我写的实用CSS干货 更新随缘 聊天气泡三角形 评价星星 优惠券样式 上下左右空心箭头 上下左右三角形&上下左右实心箭头 聊天气泡三角形 📷 /*气泡*/ .bubble{width: 100px;height: 50px;position: relative;background-color: #1b6d85;margin: 30px auto;} .bubble:after{content:'';display:block;position: absolute;bo
jetcache-core/src/main/java/com/alicp/jetcache/CacheMonitor.java
用过spring cache的朋友应该会知道,Spring Cache默认是不支持在@Cacheable上添加过期时间的,虽然可以通过配置缓存容器时统一指定。形如
java.util.Calendar类是一个抽象类,是java日期处理的核心类之一。Calendar类为操作日历字段,及其与特定瞬间之间的转换提供了方法。日历字段包含YEAR、MONTH、DAY_OF_MONTH、HOUR等,它们都是Calendar类的静态常量。
3,查看容器监控确定是哪个容器产生了问题(因为我这个机器上就运行了 docker)
如果有更简洁更好更快的解题方案,请留言。 原题: 列表 list_1 = ['a','b','c' ] 需要放回抽样,取5次,求所有可能的排列,有序,无重复 import time n=[] list_1 = ['a','b','c'] for a in list_1: for b in list_1: for c in list_1: for d in list_1: for e in list_1:
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/************************************* Copyright(C) 2004-2005 vision,math,NJU. File Name: guess_card.cpp Author: vision Version: 1.0 Data: 23-2-2004 Description: 给你9张牌,然后让你在心中记住那张牌,然后电脑分组让你猜你记住的牌在第几组,然后猜出你记住的那张牌. Other: 出自儿童时的一个小魔术 History:修改历史 ****
核心是借助Calendar类,可以针对每个时间单位(如:年、月、日 …….. 毫秒),进行操作(添加与制定),然后重新获得设置后的时间!
我们使用SpringCache框架 + Redis来实现项目中的缓存实现,它能实现自动对数据缓存,也可以自动清理过期的缓存。大多数情况下,它都运行非常好。
上篇文章介绍了@EnableCaching,用它来开启Spring对缓存注解的支持。本篇文章将继续分析Spring Cache,并且讲解的是我们最为关心的:缓存注解实操方面的原理支持和使用。
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的参数来调用该方法时将不再执行该方法,而是直接从缓存中获取结果进行返回。所以在使用Spring Cache的时候我们要保证我们缓存的方法对于相同的方法参数要有相同的返回结果。
canal-1.1.4/client-adapter/launcher/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/adapter/launcher/loader/CanalAdapterService.java
对一个矢量图动画,开启位图缓存能大大提高运行效率。所谓开启位图缓存,其实要自己动手,先创建一个临时canvas,然后把矢量图绘制到这个canvas上,到了实际绘制时,直接把这个临时canvas拷贝到真正canvas上。而位图拷贝的速度是非常快的,比重新绘制矢量图要快很多。 三部曲: 1、建立临时canvas(位图缓存) p.cache = function(x, y, width, height, scale) { // draw to canvas. scale =
Pandas中有一种特殊的数据类型叫做category。它表示的是一个类别,一般用在统计分类中,比如性别,血型,分类,级别等等。有点像java中的enum。
作业(二) 将 “作业(一)” 中的程序块用函数的方式重写,并调用执行 def func(para1,para2,…): func(para1,para2,…) 用到的知识点 2.备注: 每个提到提到的“用到的知识点”为相对于前面的题目新增的知识点,请综合考虑。此外,对于不同的思路并不是所有提到的知识点都会用着,而且也可能会用到未提到的知识点。但是所有知识点都在前面的讲义部分有介绍。 每个程序对于你身边会写的人来说都很简单,因此你一定要克制住,独立去把答案做出,多看错误提示,多比对程序输出结果和预期
jetcache-core/src/main/java/com/alicp/jetcache/ProxyCache.java
工厂模式用于实现逻辑的封装,并通过公共的忌口提供对象的实例化服务,在添加新类时只需要做少量的修改。
但是,这居然和答案不对!居然多统计了25000.。。。等等,25000不就是第一题统计多少读长的答案吗
这篇文章(主要翻译于官网,水平有限,见谅)讲解asp.net core 中的 Cache in-memory (内存缓存).
dddsample-core的Specification接口定义了isSatisfiedBy、and、or、not方法;AndSpecification、OrSpecification、NotSpecification继承了AbstractSpecification,实现了Specification接口。
activemq-artemis-2.11.0/artemis-core-client/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/api/core/Message.java
上次在只用一行颠覆你处理文件的方式里面说了可以用Seqtk来处理fasta/fastq文件。那么这一期就来讲讲怎么来使用seqtk。
在前面文章『Netty12# 池化内存框架流程』Netty会将不同的内存尺寸缓存起来,每个线程绑定了专属逻辑内存区域(PoolArena),减少资源竞争。每个线程绑定了缓存PoolThreadCache,内存分配时,先从当前线程绑定的PoolThreadCache缓存分配。
作业(三) 使 “作业(二)” 中的程序都能接受命令行参数 import sys sys.argv import optparse 用到的知识点 2.备注 每个提到提到的“用到的知识点”为相对于前面的题目新增的知识点,请综合考虑。此外,对于不同的思路并不是所有提到的知识点都会用着,而且也可能会用到未提到的知识点。但是所有知识点都在前面的讲义部分有介绍。 每个程序对于你身边会写的人来说都很简单,因此你一定要克制住,独立去把答案做出,多看错误提示,多比对程序输出结果和预期结果的差异。 学习锻炼“读程序”,
系统能力:SystemCapability.Location.Location.Core
canal-1.1.4/instance/core/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/instance/core/CanalInstanceGenerator.java
环境变量的补充 PATH只是众多环境变量中的一个变量,用于存储可执行文件所在的目录,以便在用户输入命令时可以查询的到。尤其是自己写的脚本或安装的程序,系统不会知道它们在哪个路径下,需要我们去提供给系统这些新的路径,学名叫设置环境变量。 此外常用到的环境变量还有LD_LIBARY_PATH: 指定动态链接库 (so文件)的位置,一般在安装软件出错时会用到;PYTHONPATH: 指定Python的安装包的路径;PERL5LIB: 指定perl的安装包的路径。 设置环境变量要注意2点:1. 设置新的环境变量时一
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