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RSS订阅原创 深度学习在医学中的应用进展
深度学习在医学领域的应用前景广阔。随着计算技术进步和数据量增加，深度学习模型能够在多种医学任务中提供高效精确的解决方案。然而，深度学习的应用还存在可复用性和可解释性等问题。未来，随着模型优化和数据保护技术的提高，深度学习将在提高医学自动化水平、减少人为错误、降低成本等方面发挥更大作用，以期推动精准医疗和预防性医疗策略的实施，改善患者治疗效果和生活质量。
2025-12-25 14:11:06
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原创 Nature communication | 分割医学图像中的任何东西
综上所述，本研究表明构建一个能够处理大量分割任务的单一基础模型是可行的，从而减少了对特定任务模型的需求。MedSAM作为医学图像分割领域的首个基础模型，具有加速新型诊断和治疗工具发展的巨大潜力，并最终有助于改善患者护理。
2025-12-18 14:34:15
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原创 成为AI研发工程师之路
AI是大脑，行业知识是肌肉。知道在哪里不该用AI以及知道在哪里注入AI能产生最大效能。懂业务领域的痛点，比单纯懂模型参数更稀缺。
2025-12-16 14:41:58
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原创 Gemini-3-Pro强势登顶，GPT-5.1转向“创作型选手”？丨多模态模型11月最新榜单揭晓
多模态大模型的崛起，正在重新定义我们理解与使用 AI 的方式。当模型能够像人类一样，将图像、文本、语音、视频等信息自然融会贯通时，它便获得了更完整、更真实的世界视角。跨模态的统一认知让 AI 不再停留在“看见”“听到”的感知层面，而是能够读懂语境、推演逻辑、辅助决策，展现出向通用智能迈进的关键能力。随着算法、数据与算力的不断进化，多模态大模型正加速从实验室走向产业深处，在越来越多的应用场景中持续释放价值，引领智能时代的全面升级与加速到来。
2025-12-12 11:08:51
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原创 研一研二深度学习三个月水论文详细流程（从零开始，适用于绝大部分人）
因为我们还要面临就业、升学等一系列重要的事情，如果不是想要读博也没有必要死磕论文。重心应该放在后期如何找到一份好的工作上
2025-12-11 17:30:52
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原创 从Transformer到Agent，量化投资实战有何变化？
未来，AI赋能量化投资将朝着“精准化、自动化、稳健化”持续进阶。技术层面，Transformer将进一步优化多关系建模与长序列处理能力，结合更丰富的市场关联数据（如高频交易数据、跨市场联动信息），提升信号捕捉的颗粒度与时效性；Agent系统将强化多智能体交互协同与动态适配能力，深化人机协作模式（如人类专家与AI智能体的协同决策），同时在合规审计与风险控制模块形成更成熟的解决方案，适配监管要求与复杂市场环境。二者的深度耦合将持续构建“预测精准、决策高效、风控稳健”的智能量化体系，为应对金融市场的不确定性提供更
2025-12-09 10:56:52
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原创 一篇文章讲清楚DETR系类 ｜ DETR｜DINO｜RT-DETR｜D-FINE ｜ DEIM ｜ DEIM V2｜目标检测 ｜实时检测 ｜代码细节 ｜ 代码实现
DEIM训练比yolo快，推理比yolo快，精度比yolo高，全面超过yolo。训练时数据集少建议使用D‑FINE‑X在Objects365+COCO的预训练权重（精度最高），做二次微调。数据集多直接使用DEIM训练或做二次微调。
2025-12-08 15:19:22
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原创 LangChain+Neo4j：5分钟构建动态知识图谱
利用知识图谱从大量文档、视频中提取信息，建立实体之间的关系，有利于加速信息处理，提取文档中的数据，以及发现实体之间潜在关系和规律。
2025-12-04 10:24:40
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原创 一篇适合新手的深度学习综述
尽管深度学习（DL）比以往任何时候都更快地推进了世界的发展，但仍有许多方面值得我们去研究。我们仍然无法完全地理解深度学习，我们如何让机器变得更聪明，更接近或比人类更聪明，或者像人类一样学习。DL 一直在解决许多问题，同时将技术应用到方方面面。但是人类仍然面临着许多难题，例如仍有人死于饥饿和粮食危机, 癌症和其他致命的疾病等。我们希望深度学习和人工智能将更加致力于改善人类的生活质量，通过开展最困难的科学研究。最后但也是最重要的，愿我们的世界变得更加美好。
2025-12-03 10:30:09
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原创 个人经验 |入门AI算法很快的秘诀
算法工程师入门也不是非常困难的事情，我们要学的东西还是比较明确的，对于很多新手而言难得是不知道要学什么，我也还有详细的路线图，具体要学什么，硕士期间的学习规划，怎么才能在校招找到算法岗！而不是去网上看了很多教程，学了很多的东西，到头来却没有派上用场，我希望你们都能做出正确的努力，达到正确的效果，实现你们想要实现的事情！
2025-11-28 11:07:48
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原创 顶刊《Nature》推荐的30个高级GPT指令，一周写完一篇SCI
一、科研选题与方向确认1. 头脑风暴选题指令：Brainstorm potential research topics within [你的研究领域], focusing on areas with limited existing research and significant potential impact. For each topic, provide a concise explanation of its relevance, potential challenges, and anti
2025-11-27 17:00:25
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原创 自学打kaggle，都是打什么级别的比赛？给想自学打kaggle的一些建议！
Hull Tactical - Market Prediction 是由 Hull Tactical 公司在 Kaggle 平台上主办的⼀场量化⾦融预测竞赛。竞赛的核⼼⽬标是预测标普500指数（S&P 500）的⽇度超额收益率，并在此基础上构建⼀个动态资产配置策略，在控制波动率的前提下实现超越市场的⻛险调整后收益。该竞赛挑战了传统⾦融学中的有效市场假说（Efficient Market Hypothesis, EMH），强调市场在短期内可能存在可预测性。
2025-11-26 10:58:07
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原创 SAM3发布，支持「零样本」目标「检测/分割」～
根据官方的介绍，SAM3使用了520 万张图片，400 万个独特的名词短语（SA-Co/HQ）组成的高质量人工注释数据集进行这部分的训练，所以可以获得比较好的零样本以及检测的精度。
2025-11-25 14:07:47
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原创 为什么Transformer如此强大？注意力机制是关键！
Transformer是现代AI中很多工具的核心技术之一，也是大语言模型的重要组成部分。
2025-09-06 11:21:09
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原创 人工智能在医学图像中的应用：从机器学习到深度学习
目的：人工智能（AI）模型在生物医学研究和医疗服务中扮演着越来越重要的角色。本综述聚焦于在现实世界背景下，开发AI应用作为临床决策支持系统时需要澄清的挑战性问题。
2025-09-06 11:12:43
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原创 2025年图灵奖：强化学习的前世今生
值得一提的是，DeepSeek成功之后，关于其训练过程也衍生出了不少传说。其中一个流行的说法是：之所以他们能放弃成熟的PPO而自创GRPO，是因为团队中一位关键成员此前并未系统学习过强化学习，而是在摸索中不断试错，最后“误打误撞”地发明了这一新算法。
2025-09-06 11:00:56
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原创 深度学习框架PyTorch：从入门到精通的8个实战项目
从简单的手写数字识别到复杂的Transformer，相信你已经对PyTorch有了全面的了解。记住，编程最重要的就是多练习。拿着这些代码，自己改改参数，加加功能，很快你就能成为PyTorch高手！学习路上遇到不懂的，随时来问我啊！
2025-09-04 16:29:18
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原创 深度学习必须掌握的五大算法模型
这五大算法体系不仅重塑了AI技术版图，更催生出如扩散模型、图神经网络等新兴架构。理解其设计哲学与适用边界，是开发具备产业价值AI系统的关键基石。未来，算法融合与创新将成为突破现有范式的主要方向，例如将Transformer架构引入强化学习，或将GAN与物理引擎结合等跨界探索。
2025-09-04 11:57:46
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原创 非科班出身能转行做 AI 吗？
2025 年 AI 岗位需求月均增长 15%，长三角缺口超 30 万，72% 的企业明确接受跨专业背景。但大家别被 "算法工程师" 的 title 吓到，我带的学员里，有骨科医生转型手术机器人算法，有银行风控经理成为反欺诈专家，他们的共同特点是 ——把原有专业变成了 AI 落地的「钥匙」。
2025-08-28 14:53:25
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原创 什么是迁移学习（transfer learning）
迁移学习是一种机器学习方法，其中从一个任务中使用的模型获得的知识的应用可以重复用作另一任务的基础点。
2025-08-27 10:07:15
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原创 弄懂这八个神经网络架构，深度学习才算入门！
本文简述了机器学习核心结构的历史发展，并总结了研究者需要熟知的 8 个神经网络架构。我们为什么需要「机器学习」？
2025-08-27 09:56:13
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原创 只为了就业，纯语言大模型LLM、多模态大模型、生成式模型AIGC选那条路好？
这问题绝对是今年计算机应届生最焦虑的问题，没有之一。我这几年面过的人没有一千也有八百，从海外大厂回来的博士到你这样的985硕士，聊得多了，有些话也就憋不住了，今天就发帖子聊聊。
2025-08-25 11:27:32
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原创 一文读懂“文字生成图片”原理：Diffusion - 从噪声到杰作
最近AI文生图很火，Midjourney、Stable Diffusion 等工具刷爆朋友圈，只需输入文字就能生成惊艳图片。你是否好奇，这些神奇的"魔法"背后是什么技术在支撑？答案往往指向一个共同的名字——Diffusion模型。
2025-08-22 15:48:50
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原创 自动驾驶感知——BEV感知（学习笔记）
最后，MLP自下而上，而基于 Transformer 的方法采用了自上而下的策略，通过注意力机制构造查询和搜索相应的图像特征。
2025-08-22 14:43:17
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原创 深度学习训练与优化-优化算法与优化器
进化算法，如遗传算法、免疫算法、鸟群算法、鲸鱼算法、灰狼算法、蝙蝠算法、蚁群算法、模拟退火等等。这些算法一般模仿生物进化过程中的自然选择、遗传、变异等机制来迭代地改进模型参数。这些算法属于启发式搜索算法，一般用于全局优化问题。
2025-08-22 14:14:59
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原创 近端策略优化 (PPO) 算法深度解析
*状态(s)**：对话历史或当前的提示词(prompt)**动作(a)**：模型生成的下一个token。
2025-08-21 17:45:22
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原创 深度学习实战之医学图像分割
计算机视觉领域有三大问题：图像分类、目标检测以及图像分割。前两类问题及应用在公众号之前的文章里都有介绍，那么今天我们就来介绍剩下的图像分割问题，并以医学图像分割为例介绍它在现实中的应用。
2025-08-21 17:43:36
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原创 【统计知识】关于数据挖掘，你了解多少？
数据挖掘涉及的内容比较泛，涉及的内容包括数据库、数据仓库、机器学习、信息检索。还有数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等），还必须熟练掌握一种编程语言（包括java，python等），还要会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss等）。
2025-08-21 17:40:59
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原创 人工智能真的会让程序员在5年内失业吗？
李开复说“AI大模型是不能错过的历史机遇，市场预计将是移动互联网规模的10倍”。忌惮AI是愚蠢的，无视AI是傲慢的，拥抱AI，才是出路。
2025-08-20 17:22:45
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原创 pytorch做深度学习路线图
无论选择哪种模型，关键是通过实际操作来深入理解模型的工作原理。这包括了解模型的架构、学习如何处理和准备数据、了解训练过程以及如何调整参数以获得最佳性能。
2025-08-20 16:51:55
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原创 【计算机视觉】检测与分割详解
我们输入图像并输出每个像素的类别决策。换句话说，我们希望将每个像素划分为几个可能的类别之一。这意味着，所有携带绵羊的像素都会被分类为一个类别，有草和道路的像素也会被分类。更重要的是，输出不会区分两种不同的绵羊。
2025-08-19 11:35:00
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原创 自监督学习看这篇就够了！
样本特征在学习过程中至关重要。在简单的数据挖掘任务中，重要的数据特征是人工设计的。这些功能通常称为Hand-crafted features。
2025-08-19 10:46:48
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原创 SCDYOLO：一种高效道路裂缝检测的目标检测新方法
第一行是原图，第二行为YOLOv8的检测结果，第三行是 SCDYOLO的结果，红色方框突出了一些局部区域，颜色越深表示模型表现越好
2025-08-18 14:23:13
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原创 干货 | 基于深度强化学习的轨迹规划（附代码解读）
强化学习算法的后期技术理论发展迅猛，一些比如提升训练稳定性的方法陆续被提出，但经典的思路无外乎策略梯度或者直接值优化两种大的方法。对理论公式比较反感的同学，建议多动手写写代码，相信大家能很快入手强化学习！
2025-08-18 14:03:48
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原创 机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络之间有何区别？
是认为机器学习>神经网络>深度学习≈深度神经网络。机器学习包括了神经网络在内的许多算法，而神经网络又可以分为浅度神经网络和深度神经网络，深度学习是使用了深度神经网络的技术。
2025-08-15 15:45:55
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