免责声明:本文所使用的方法和技巧仅供教学用途。这不是一项科学严谨的研究，也不会发表在期刊上。这篇文章是为那些对计算机视觉/深度学习感兴趣，并希望通过实际的、动手操作的方法来学习的读者准备的。
一种新的人工智能系统通过人工X射线训练，有助于研究人员识别医学图像中罕见的医学状况。
据 VentureBeat 报道，Google AI 利用人工智能系统，借助数千个带有高质量标签的数据库，精准解读胸部 X 射线图像。论文已发表在《自然》杂志。
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进，并且每个方向都是相对合理的，可以改善你的系统？如何集中精力
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
翻译 | AI 科技大本营 参与 | shawn 编辑 | Donna 近期，微软（Microsoft）和阿里巴巴（Alibaba）先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”（Stanford Question Answering Dataset ，SQuAD）的测试，用于回答维基百科的问题。 这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。 不过，这些
今天将分享X射线图像头颅测量关键点检测改进方案完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
大数据文摘转载自数据实战派 2020年2月，随着 COVID-19在全球迅速传播且抗原检测难以获得，一些医生转向人工智能(AI)来尝试诊断病例。一些研究人员采用深度神经网络通过查看X射线和胸部计算机断层扫描(CT)扫描来快速区分患有COVID-19肺炎的人和未患肺炎的人。 “在COVID-19大流行的早期，人们竞相构建工具，尤其是AI工具来提供帮助”，西雅图华盛顿大学的计算机工程师Alex DeGrave说，“但研究人员并没有注意到许多人工智能模型已经决定走一些捷径” 。 AI通过分析被标记为COVID-1
来源：数据实战派本文约4200字，建议阅读8分钟机器学习模型的决策过程通常被学者称为黑匣子。 2020年2月，随着 COVID-19在全球迅速传播且抗原检测难以获得，一些医生转向人工智能(AI)来尝试诊断病例。一些研究人员采用深度神经网络通过查看X射线和胸部计算机断层扫描(CT)扫描来快速区分患有COVID-19肺炎的人和未患肺炎的人。 “在COVID-19大流行的早期，人们竞相构建工具，尤其是AI工具来提供帮助”，西雅图华盛顿大学的计算机工程师Alex DeGrave说，“但研究人员并没有注意到许多人工
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我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习（transfer learning）。
许多碎片的设计可以被归类为之前定义的风格类别——‘类型’，这与它们制造的一般时间和制造地点有关。
拆除BGA进行返工之前的X射线成像将帮助返工技术人员发现潜在问题，这些问题可能是成功拆除和更换BGA的挑战。BGA的实际位置以及周围区域的X射线成像可用于确认返工挑战，如相邻器件的距离、焊料不充足焊点以及导致电气短路的焊球。这些图像可以指出BGA返工的潜在根本原因，包括断裂的键合线，或封装的爆裂或分层。此外，可能导致间歇性连接失效的焊接异常，如枕头效应或葡萄形焊珠缺陷。BGA位置相对面的器件将确定返工过程热效应导致的潜在问题区域。
图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型 王小新 编译自 Deep Learning Sandbox 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据集日常对象的识别。 但是，你要研究的物体，往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型，这时候该怎么办？ Greg Chu
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 译者:麻雀的天空 摘自:译言（http://www.yeeyan.org/） 由医学专家兼艺术大师Arie van ’t Riet 拍摄的一系列X射线图像，以探查动植物的内部世界，实在让人惊叹不已。Arie van ’t Riet 用一种独特的眼光看地球生命。Arie van ’t Riet 是一名荷兰医学物理学家，教授放射科技师们射线物理学及安全。出于教学计划的部分需要，van ’t Riet寻找到一种样本来可视化地展示 X射线能量对X射线影像对比度的影响。即X射线能量
每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。
COVIDX-NET：一种用于诊断X射线图像中COVID-19的深度学习分类器框架
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医疗保健正处于数字革命之中。患者已经熟悉电子记录保存以及数字 CT 和 MRI 扫描；有些人使用计算机视觉和人工智能 (AI) 来诊断肺癌和其他癌症。 尽管人工智能已经准备好给我们的生活带来新的、更直接的印象，但在日常牙科中，大多数人可能会第一次体验到计算机惊人的能力——它能够比人类更精确地查看和解释常规牙齿 X 射线报告。 西好莱坞初创公司Pearl为牙科图像提供人工智能以协助诊断。今年3月获得了 FDA 的批准，是首批获得牙科 AI 批准的公司之一。 该批准为其在美国各地的诊所使用铺平了道路。 “这确实
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
大数据文摘作品 编译：Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上，深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天，我们就来讲一个案例，展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同，胸部X光的图像有可能是水平的，也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值，也可能会旋转。问题在于，当你处理一个庞大的数据集（比如说50到100万张图像）的时候，如何在没有医生查看的情况下发现畸变？
场景描述：许多艺术作品中，在真实的表象之下，会隐藏一些难以察觉的秘密 。比如在毕加索的一些绘画里，就有被新画覆盖掉的作品。而在 X 光检测和神经风格迁移等技术下，被「藏」起来的作品得以重现。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
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像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
COVID-19全球流行已经是不争的事实，来自世界各地的计算机科学家和机器学习研究人员正在从自己的专业入手，对一些数据集进行编译，并构建AI算法来优化肺炎检测。
AI 科技评论消息，近日，由卡内基梅隆大学机器学习系副主任邢波教授创立的 Petuum 公司近期发表了几篇论文，介绍了如何使用机器学习自动生成医学影像报告，从而更好地辅助医生做治疗与诊断。 医学影像在临床实践中被广泛应用于诊断和治疗。专业医师阅读医学影响并撰写文字报告来描述自己的发现。对于没有经验的医生来说，撰写报告很可能会出错，对于人口众多的国家的医生来说，这样的工作又耗时又枯燥。为了解决这些问题，邢波教授的团队研究了医学影像报告的自动生成，作为人类医生更准确高效地生成报告的辅助工具。 为了应对这些挑战，
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
早在2019年8月，伦敦癌症研究所就在 NPJ Breast Cancer 杂志上发表了一篇文章，称他们将 AI 应用于分析乳腺癌的基因序列与分子数据，最终成功识别出 5 种新的乳腺癌亚型，还能辨识出哪些女性对乳腺癌有较好的免疫力。
【新智元导读】NIH临床中心最新发布了一个含有超过100,000个胸部X光图像及其相应数据的数据集，免费开放，供全世界研究人员使用，这些数据将用于训练计算机学习如何检测和诊断疾病，最终辅助医生做出更好的诊断决策。 胸部X光检查是最常见而且最具成本效益的医学影像检查之一。但是，胸部X光检查的临床诊断很具挑战性，有时被认为比胸部CT成像更难诊断。过去一些有前景的工作已经被报道过，特别是最近在结核病（TB）分类方面的深度学习工作。由于只有几千张图像被用于学习，在现实世界的医疗中，在胸部X光片的所有数据设置上，实现
快速阅读一下这个句子，大家可能会发现，只需「我在天安门广场看升旗」几个字，就能概述我们需要的信息，也就是说，无需逐字逐句地阅读，抓住重点即可破译全部信息。那么，科学研究是不是也能如此呢？
|懒人阅读：计算机视觉的应用无处不在，就像视觉是我们感知世界的最主要方式之一，所以其应用场景和公司也数不胜数。机器学习、深度学习等技术使用到CV之中后，为很多复杂视觉信号的处理带来了可能，从而可以进行更加精准的目标识别、目标跟踪、场景重建等应用。
作者:PranavRajpurkar * 1 Jeremy Irvin * 1 Kaylie Zhu 1 Brandon Yang 1 Hershel Mehta 1TonyDuan1 Daisy Ding 1 Aarti Bagul 1 Curtis Langlotz 2 Katie Shpanskaya 2Matthew P.Lungren 2 Andrew Y. Ng1 摘要 我们研发出一个优于职业放射科医师的，通过胸部x射线检测肺炎的算法。算法全名叫做CheXNet，是一个121层的卷积神经网络，并
在商业飞机货舱的压力下，一些锂离子电池能够着火，更糟糕的是爆炸。这些电池虽然很小，但会造成很大的损害。例如，一个普通智能手机的20倍大小的电池，能够把一个中等大小的房间的窗户吹走。
Felix，携程高级测试经理，关注无线测试、DevOps、测试框架方面的技术和动态。
Instance-aware, Context-focused, and Memory-efficient Weakly Supervised Object Detection
近年来，医疗保健中人工智能的期望水平达到了高潮，一些试点项目取得了积极的早期成果。这些项目中的大多数涉及AI系统正在训练医学数据的样本数据集，例如X射线或其他医学图像，之后系统能够提供各种条件的早期检测。
Shahrokh Valaee 教授和博士生 Hojjat Salehinejad 正在使用机器学习创建虚拟 X 射线胸透影像来训练 AI 系统识别罕见疾病。摄影：Jess MacInnis
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
近期，吴恩达做客播客节目 Greymatter 探讨了自动化、智能化将会在各个领域如何发展，以及机器学习和人工智能的未来。
1. 神经网络与卷积神经网络 先来回忆一下神经网络的结构，如下图，由输入层，输出层，隐藏层组成。每一个节点之间都是全连接，即上一层的节点会链接到下一层的每一个节点。 卷积神经网在神经网络的基础上有
未来的智能住宅计划正在慢慢变得越来越可行。在这些计划中，住宅能够为住户完成所有家务，如将晚餐做好并放到厨房的餐桌上，同时具有各种便利设施。随着深度学习研究的发展，智能住宅正在离我们越来越近。
【AI科技大本营编者按】假期到来，还在想如何给自己充电吗？麻省理工学院开放了1月29日-2月2日关于“深度学习算法及其应用的入门课程”。据课程描述显示：深度学习方法的入门课程，应用于机器翻译，图像识别
2017unity机器学习社区挑战赛参加地址：https://connect.unity.com/challenges/ml-agents-1 打开下载的unity机器学习环境 里面有一些现成的demo，可以看一下这个插件到底能做什么。 这次皮皮陈带你做一个依靠角色视觉来寻找特定目标的demo 📷 我们先新建一个Plane作为地板： 地板大小各位随意，我设为10 📷 然后新建玩家角色和不同的目标对象，我用胶囊来代表角色，红色球体代表目标，绿色球体作为干扰目标。 新建3个空对象，分别作为随机生成ball的管理
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
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