IPFS如何撼动医疗行业

有二十多年医疗行业经验的Chris正利用IPFS技术,对医疗影像行业进行革命性改变。星际联盟,一家专注于区块链技术研发的公司,通过其IPFS钢铁匣矿机,在算法和存储速度上实现了多项核心技术突破,为医疗行业提供了更稳定、更高算力、更低能耗和更优质的服务。

都知道,现在医疗体系存在很多问题,现在已经有很多高科技技术在这个行业大展拳脚:AI、5G、IOT等等。

那么有没有想过当复杂的医疗行业结合IPFS时,会发生什么样不可思议的事情呢?这次,作为有二十多年医疗行业经验的Chris利用IPFS技术正在做一些改变,我们一起来看看吧。

Applying IPLD to Medical Imaging - Chris Hafey

星际联盟

IPFSUnion星际联盟(简称星际联盟)总部位于魔都上海,团队由来自微软、AMD、阿里、腾讯、SAP、华为、毕马威、盛大、英业达等互联网巨头企业的骨干成员组成,拥有成熟完整的产业供应链,同时在国内外拥有多家分公司和合作伙伴。

自成立以来,星际联盟以技术为后盾,专注于区块链技术研发,重点围绕IPFS-Filecoin共建全球IPFS生态,提供矿机、矿场、托管、数据、应用、知识等服务。

星际联盟坚持“匠心品质·洞见未来”的产品理念,为构建信息和谐的新世界而努力,持续为客户创造价值。

星际联盟秉承“以敬畏·敬无畏”的精神,致敬这个时代里勇敢向前、勇于创新的人。

星际联盟钢铁匣矿机

IPFS星际联盟首款钢铁匣服务器在算法和存储速度上拥有多项核心技术特点:

极致稳定:性能全方位优化,散热和防护的完美平衡,稳定耐用。
超高算力:行业算力领先的IPFS服务器,高算力能让存储空间创造更多价值。
超低能耗:融合独特的算法优化与专用芯片定制,能耗比处于行业领先水平。
极致维保:完善的售后服务和数字化远程服务,售后返修率低至最优标准。
质量过硬:IPFS钢铁匣服务器是由全球前三服务器品牌倾力打造,质量有保障。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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