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原创 【youcans的OpenCV例程300篇】总目录
【youcans 的 OpenCV 例程300篇】总目录转载本系列作品时必须标注以下版权内容：必须标注以下版权内容：youcans@qq.com, 【youcans 的 OpenCV 例程】, https://blog.youkuaiyun.com/youcans/category_11459626.html......................................................
2022-06-03 14:33:39
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原创 【技术报告】GPT-4o 原生图像生成的应用与分析
GPT-4o 的图像生成，具有精准呈现文本、严格遵循指令、巧妙运用4o 内置知识库与对话上下文的特点。本文详细介绍 GPT-4o 的图像生成，并全文翻译官方技术报告 “Addendum to GPT-4o System Card: Native image generation”。
2025-04-03 15:49:52
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原创 【DeepSeek应用】DeepSeek 文献检索实战教程（CherryStudio+Zotero）
本文以博主的研究课题为例，实战记录基于 DeepSeek 的文献检索过程。对话过程使用 "CherryStudio" 平台，调用 "硅基流动" 部署的 Deepseek-R1 模型。
2025-03-27 08:00:00
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原创 20个红外目标检测数据集
介绍了 20 个红外与可见光数据集，包括 FLIR、SCUT、LLVIP、M3FD、KAIST、TNO、INO、MSRS、BUTIV、OTCBVS 等，涉及行人检测、人脸识别、车辆检测等多个应用场景，给出了下载链接和相关论文。
2025-03-26 08:00:00
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原创 【DeepSeek应用】DeepSeek 搭建个人知识库（Ollama+CherryStudio）
通过搭建个人知识库，让 DeepSeek 与私有数据结合，可以实现更专业的、更智慧的、私人定制的大模型。本文详细讲解 采用 CherryStudio 搭建 Deepseek 个人知识库的流程，并通过实例代码进行演示。
2025-03-24 16:13:22
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原创 【医学影像 AI】系统综述：人工智能算法在 ROP 诊断的应用
本文系统性回顾了当前用于早产儿视网膜病变（ROP）诊断的人工智能算法，总结了不同算法的诊断准确性，评估了不同数据集和模型的表现，探讨了血管严重程度评分（VSS）的相关性，提出了诊断ROC曲线下面积（AUROC）的评估。
2025-03-22 08:00:00
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原创 【医学影像 AI】系统综述：深度学习算法在 ROP 检测中的应用
本文系统性综述了深度学习人工智能算法在早产儿视网膜病变（ROP）检测中的应用。通过对2012年1月1日至2021年9月20日期间发表在Medline OVID、PubMed、Web of Science和Embase数据库中的相关文献进行检索和分析，本文旨在评估深度学习算法在ROP筛查和诊断中的表现，特别是通过灵敏度、特异度和受试者工作特征曲线下面积（AUROC）等指标来衡量其诊断性能。
2025-03-21 08:00:00
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原创 【医学影像 AI】P 评分：ROP血管变化的基于参考图像的临床分级量表
本文的主要贡献在于开发了一种基于参考图像的临床评分系统——P Score，用于早产儿视网膜病变（ROP）中血管变化的标准化分级。这一系统通过提供 9个参考图像，帮助临床医生更细致地描述和记录ROP相关的血管变化，从而减少不同检查者在评估附加病变（plus disease）时的变异性。P Score为ROP的诊断、治疗和研究提供了重要的工具和方法，有助于提高临床实践的标准化和一致性。
2025-03-20 17:07:18
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原创 【医学影像 AI】ROP 自动分期的半监督深度学习模型的开发与验证
论文 “ROP 自动分期的半监督深度学习模型的开发与验证”，本研究的贡献在于：1. 提出一种新的半监督分类模型，用于利用未标注数据进行 ROP 分期。2. 提出两种一致性损失函数，可以提高分类模型的泛化性能。3. 通过实验验证了该方法能够提升分类性能。
2025-03-20 07:30:00
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原创 【医学影像 AI】使用非成像机器学习方法预测ROP的研究
本研究展示了非成像机器学习模型在预测ROP发生方面的潜力，特别是在资源有限或无法使用眼底相机的环境中。通过使用表格数据（如孕周、出生体重等），研究提供了一种低成本、高效的ROP预测方法，具有较高的预测能力和稳定性。
2025-03-19 08:00:00
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原创 【DeepSeek应用】100个 DeepSeek 官方推荐的工具箱
DeepSeek官方工具箱（Awesome DeepSeek Integration）是 DeepSeek 官方收集和整理的各种实用工具列表的清单。本项目由 DeepSeek 官方团队负责维护，里面提供了超过 100 种经过官方认证的插件工具，并且提供了详细的使用教程，包括集成案例，例如：应用程序、ai Agent 框架、RAG 框架、浏览器插件、VS Code 插件等。
2025-03-18 08:30:00
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原创 【医学影像 AI】用于检测 ROP plus 疾病的定制工程和无代码深度学习模型
本文的主要贡献在于开发和验证了定制化深度学习和无代码深度学习模型（CFDL），为ROP筛查提供了新的工具，并展示了无代码方法在资源有限环境中的潜力。
2025-03-17 08:30:00
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原创 【医学影像 AI】大型语言模型生成 ROP 患者信息材料的能力
本研究比较了土耳其眼科协会ROP指南中的患者教育材料与大型语言模型（LLMs）生成材料的可读性。评估了GPT-4.0、GPT-4o mini和Gemini生成患者教育材料的能力，重点关注其准确性和全面性。GPT-4.0在生成更具可读性、准确性和全面性的患者教育材料方面表现出更大的潜力。
2025-03-16 21:21:21
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原创 【技术报告】谷歌开源多模态大模型 Gemma-3
2025年 3月1，谷歌推出最新多模态大模型 Gemma-3。这是一组轻量级、最先进的开源模型，可以直接在手机、PC、工作站上快速运行。本文详细介绍 Gemma-3 技术报告。
2025-03-16 12:23:11
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原创 【医学影像 AI】深度学习辅助早产儿视网膜病变筛查技术
论文 “深度学习辅助早产儿视网膜病变筛查技术”。本文提出了一种基于深度学习和计算机视觉的鲁棒智能系统，用于自动检测视盘（Optical Disk, OD）和视网膜血管，并对高严重性（Zone-1）的ROP病例进行分类。使用 YOLO-V5 模型，能够准确地从早产儿眼底图像中检测出视盘。
2025-03-16 08:30:00
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原创 【医学影像 AI】基于深度学习的 ROP 病变检测图像评估系统
本研究旨在通过模拟临床筛查过程，开发一种可解释的AI系统，以确定ROP的严重程度。根据临床指南，整合分期、区域和“加号病变”的存在情况，推导出ROP的严重程度，通过病变类型提供分期信息，通过病变位置提供区域信息，并通过“加号病变”分类模型判断是否存在“plus”病变。
2025-03-15 22:05:11
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原创 【医学影像 AI】基于深度学习的 ROP 严重程度筛查的可解释系统
论文 “基于深度学习的 ROP 严重程度筛查的可解释系统”，旨在通过模拟临床筛查过程，开发一种可解释的AI系统，以确定ROP的严重程度。根据临床指南，整合分期、区域和“加号病变”的存在情况，推导出ROP的严重程度，通过病变类型提供分期信息，通过病变位置提供区域信息，并通过“加号病变”分类模型判断是否存在“加号病变”。
2025-03-15 08:00:00
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原创 【文献阅读】Zotero 新手完全教程：安装、使用与插件
Zotero 作为一款免费开源的文献管理工具，具有强大的功能和灵活的扩展性，特别是可以集成 Deepseek 进行 AI辅助文献阅读。本文针对新手，从安装与配置开始，详细介绍如何利用 Zotero 及其插件打造高效的文献阅读与研究环境。
2025-03-13 21:16:04
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原创 【异常检测】深度工业图像异常检测调查
综述 "深度工业图像异常检测"，本文从神经网络架构、监督级别、损失函数、评价指标和数据集的角度全面审视了基于深度学习的图像异常检测技术，回顾了该技术在工业制造中可适用的场景及可用的 IAD 方法，指出了图像异常检测技术当前面临的若干挑战。
2025-03-13 08:00:00
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原创 【医学影像 AI】使用深度学习系统检测 9 种婴儿眼底疾病和病症
论文 “使用深度学习系统自动检测视网膜图像中的 9 种婴儿眼底疾病和病症(2024)”，开发了婴儿视网膜智能诊断系统（IRIDS），能够自动检测 9种眼底疾病：早产儿视网膜病变（ROP）（轻度ROP、中度ROP和重度ROP）、视网膜母细胞瘤（RB）、视网膜色素变性（RP）、Coats病、脉络膜缺损、先天性视网膜皱襞
2025-03-11 08:00:00
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原创 【医学影像 AI】使用 MultiCNN_LSTM 分类器对 ROP 疾病分期分类
论文 “使用 MultiCNN_LSTM分类器对 ROP 的 1、2、3 期及 Pre-plus、Plus 疾病进行分类”。本研究提出一种 MultiCNN_LSTM 网络，使用多个卷积神经网络（CNN）提取特征，并结合长短期记忆（LSTM）分类器对图像进行分类。
2025-03-10 08:00:00
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原创 【Deepseek应用】Zotero+Deepseek 阅读和分析文献（下）
本篇详细介绍 Deepseek+Zotero 的集成和使用，以及本地部署。结合 Zotero的文献管理和 DeepSeek 的语义理解，可以轻松实现文献核心观点提取、跨文献知识关联可视化，分析未来研究方向。
2025-03-08 21:43:25
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原创 【DeepSeek应用】Zotero+Deepseek 阅读与分析文献（上）
Zotero 作为一款免费开源的文献管理工具，具有强大的功能和灵活的扩展性，特别是可以集成 DeepSeek 进行 AI辅助文献阅读。本文将从安装与配置开始，详细介绍如何利用 Zotero 及其插件打造高效的文献阅读与研究环境。
2025-03-07 14:11:58
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原创 【DeepSeek论文精读】8. 原生稀疏注意力（NSA）
2025年 2月，DeepSeek 发布最新论文提出一种新的注意力机制 NSA，用于超快长上下文训练和推断的本地可训练的稀疏注意力机制，还具有与硬件对齐的特点。NSA 融合动态分层稀疏策略，结合粗粒度token压缩和细粒度token选择，兼顾全局上下文感知与局部精度，改进了传统稀疏注意力设计。
2025-03-04 07:00:00
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原创 【医学影像 AI】使用血管特征量化自动诊断早产儿视网膜病变中的附加病变
Nature 子刊论文 “使用血管特征量化自动诊断早产儿视网膜病变中的附加病变。本研究展示了利用计算机图像分析和定量方法自动诊断附加病变的潜力。通过量化血管特征，可以提高诊断的准确性和效率，为早产儿视网膜病变的管理提供技术支持。
2025-03-02 21:26:05
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原创 【医学影像AI】50个眼科影像数据集（3）其它任务
整理了 50 个眼科影像开源 AI 数据集，介绍这些眼科影像数据集的基本信息和下载地址。上两篇介绍了分类任务和分割任务数据集，本文介绍用于其它任务的数据集。
2025-02-24 07:00:00
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原创 【跟我学YOLO】（1）YOLO12：以注意力为中心的物体检测
本文详细解读 YOLOv12 论文《以注意力为中心的物体检测（YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors）》。YOLO12 引入了一种以注意力为中心的架构，它不同于以往YOLO 模型中使用的基于 CNN 的传统方法，但仍保持了许多应用所必需的实时推理速度。该模型通过对注意力机制和整体网络架构进行新颖的方法创新，实现了最先进的物体检测精度，同时保持了实时性能。
2025-02-22 19:51:41
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原创 【跟我学YOLO】（2）YOLO11 训练自己的模型
本节介绍用本地数据集训练 YOLO11 模型，建立特定任务的私有模型。一步步详细介绍数据集的下载和准备，模型配置，模型训练、验证和预测。
2025-02-21 11:14:43
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原创 【医学影像 AI】GPT-4V 用于多模态医学诊断的案例研究
GPT-4V（ision）可以用于医疗应用吗？上海交通大学 Chaoyi Wu 等发布研究报告【GPT-4V用于多模态医学诊断的案例研究】。本研究旨在评估OpenAI最新模型GPT-4V(vision)的性能，特别是在多模态模式医学诊断领域。探索了 GPT-4V 在多种临床任务中的能力，包括成像模式和解剖识别、疾病诊断、报告生成、疾病定位。
2025-02-19 06:00:00
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原创 【医学影像AI】50个眼科影像数据集（2）分割任务
整理了 50 个眼科影像开源 AI 数据集，介绍这些眼科影像数据集的基本信息和下载地址。本文介绍用于分割任务的眼科影像数据集。
2025-02-18 15:25:05
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原创 【医学影像 AI】RetinalROP：早产儿视网膜病变图像数据集
2024年 Nature 子刊 scientific data 发表论文 “婴儿视网膜图像数据集和早产儿视网膜病变”，公开了一个婴儿智能视网膜病变（ROP）数据集，包括来自 188名新生儿的 6004 张视网膜图像。
2025-02-18 07:00:00
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原创 【医学影像AI】50个眼科影像数据集（1）分类任务
影像数据的稀缺性，尤其是在罕见疾病、特定人群或新兴成像技术中的数据不足，是人工智能（AI）技术研究和发展的主要挑战。本文整理了 18 个用于分类任务的眼科影像开源 AI 数据集，介绍这些眼科影像数据集的基本信息和下载地址。
2025-02-17 07:00:00
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原创 【医学影像 AI】HVDROPDB：早产儿视网膜病变研究数据集
HVDROPDB 是第一个公开发表的用于早产儿眼底图像视网膜结构分割的数据集。该数据集由ROP专家组 标注，并手动标注了手动标注了掩模图像（Ground Truth），以帮助研究人员开发可解释的自动筛查系统。开发了一个框架，用于自动检测和解释早产儿视网膜图像中的关键特征，包括 ROP的不同区域（zones）、病变程度（plus） 和 分期（stages）。
2025-02-16 06:30:00
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原创 【医学影像 AI】FARFUM-RoP 早产儿视网膜病变数据集
2024年5月，Nature 子刊 scientific data 发表论文 “FARFUM-RoP：早产儿视网膜病变数据集”，发布了一个新的公开数据集 FARFUM-RoP，包含来自 68 名患者 的 1,533 张 ROP 眼底图像。
2025-02-15 07:00:00
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原创 【医学影像 AI】早产儿视网膜病变的眼底图像数据集
论文 “早产儿视网膜病变的眼底图像数据集”，是一个早产儿智能视网膜病变（ROP）数据集，包括正常眼和病变眼的 1,099 张早产儿眼底图像。
2025-02-14 10:13:14
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原创 【DeepSeek论文精读】7. 总结：DeepSeek 的发展历程与关键技术
本系列前文已经逐篇介绍了从 DeepSeek LLM、DeepSeek MoE、DeepSeek V2、DeepSeek V3 到 DeepSeek R1 的内容。本文围绕 DeepSeek 系列论文和模型的发展历程，从基础架构探索、混合专家（MoE）优化、高效推理突破、强化学习驱动 四个阶段 进行总结和分析，
2025-02-11 07:00:00
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原创 【DeepSeek应用】我与 DeepSeek 的初次交流
如何更好地使用 DeepSeek，使之真正能成为生产力工具和个人专家助理。就DeepSeek 辅助博客写作提纲进行了对话和交流，结果确实令人震撼。
2025-02-10 07:00:00
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原创 【DeepSeek论文精读】5. DeepSeek-V3 技术报告
DeepSeek-V3是一款强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为6710亿，在性能上超越了其他开源模型，并达到了与领先闭源模型相当的水平。DeepSeek-V3不仅采用多头潜在注意力MLA和深度探索MoE架构，还开创了无辅助损失的负载均衡策略。
2025-02-09 08:00:00
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原创 【DeepSeek论文精读】4. DeepSeek-V2：强大、经济且高效的混合专家语言模型
DeepSeek-V2 是一个混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeek 混合专家 （MoE） 的创新架构，在资源利用和性能之间达到很好的平衡。DeepSeek-V2 支持 128K 长度的上下文，具有强大的性能，经济训练和高效推理的特点。
2025-02-08 14:44:43
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原创 【DeepSeek论文精读】3. DeepSeekMoE：迈向混合专家语言模型的终极专业化
论文提出了MoE语言模型的DeepSeekMoE架构，目的是实现终极的专家专业化(expert specialization)。通过细粒度的专家分割和共享专家隔离，DeepSeekMoE相比主流的MoE架构实现了显著更高的专家专业化和性能。
2025-02-07 12:12:03
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Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual F
2023-03-15
2020中国智能家居生态发展白皮书
2023-03-10
欧瑞博智能体验馆设计标准
2023-03-10
2019中国智能家居发展白皮书
2023-03-10
HDL河东智能家居解决方案
2023-03-10
HDL无线家居智能解决方案
2023-03-10
带有 Opencv-contrib 的 OpenCV-Python 库
2022-12-27
爱心源码-基于傅里叶描述符实现
2022-12-11
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