临床化学第2页

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

Manus开源平替-开源通用智能体

OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓

galileo2016·2025-03-15 17:24

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。

（initial）·2025-03-15 16:17

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…

Rsbs·2025-03-15 16:47

【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力

关于R1-Searcher的报告：第一章：引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中，信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计，2023年全球数据总量已突破120ZB，其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战：语义歧义消除：如何准确理解"A

accurater·2025-03-15 11:37

基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集

LCG元·2025-03-15 09:27

python提示unmatched_Python自动化学习--异常提示

举例：打开一个不存在的文件时：>>open("abc.txt","r")会提示错误Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/project1/test.py",line11,inopen("abc.txt","r")FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'abc.txt'这时可以用try....except

weixin_39933356·2025-03-15 06:56

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。

Evaporator Core·2025-03-14 23:17

生成对抗网络优化医疗影像分析方法

内容概要生成对抗网络（GAN）在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。

智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过

进取星辰·2025-03-14 19:47

院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会

新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。

CSDN资讯·2025-03-14 18:03

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

一文读懂强化学习：从基础到应用

强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法，简单来说，就是让一个智能体（比如机器人、电脑程序）在一个环境里不断尝试各种行为。

LHTZ·2025-03-14 08:51

医疗诊断 AI Agent：LLM 在临床决策支持中的角色

《医疗诊断AIAgent：LLM在临床决策支持中的角色》文章撰写步骤撰写一篇深度、思考、见解的专业技术博客文章，需要严谨的逻辑思维和结构化的内容组织。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-14 04:17

QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用

QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。

大势下的牛马·2025-03-14 00:56

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

网络新闻QwQ-32B：拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。

UnknownBody·2025-03-13 16:29

稀土抑烟剂在家电中的应用：为家庭安全护航

稀土抑烟剂的工作原理稀土抑烟剂通过与其他材料的化学反应，能够形成一种高效的保护层，减缓火焰蔓延速度，并抑制有毒气体的释放。

金士镧新材料有限公司·2025-03-13 14:15

matlab在输电线路故障测距中应用,Matlab在输电线路故障测距中的应用.doc

Matlab在输电线路故障测距中的应用.docMatlab在输电线路故障测距中的应用毕业设计(论文)题目Matlab在输电线路故障测距中的应用二级学院电子信息与自动化学院专业电气工程及其自动化班级110070401

weixin_39944233·2025-03-13 10:15

Chebykan wx 文章阅读

sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习

やっはろ·2025-03-13 02:44

医院DEEPSEEK辅助应用

国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力，推动AI与临床诊疗、医院管理深度融

cainiaojunshi·2025-03-12 23:54

【6】搜索剪枝优化学习笔记

前言WFLS2023寒假集训Day4Day5搜索剪枝的复杂度很玄学，最好还是能剪枝就剪枝，只要不是错误的，总没有坏处。最优化剪枝当题目要求求最优解的时候，此时如果已经求出一个可行解，那么答案超过这个可行解的分支一定不是最优解，所以这些分支可以剪掉。找到可行解if(check()&&nowans)return;例题111：P1213[USACO1.4][IOI1994]时钟TheClocks剪枝11

W9095·2025-03-12 22:13

2025年北京市海淀区信息奥赛真题解析（小学组）

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS

热爱编程的通信人·2025-03-12 19:53

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

django allauth 自定义登录界面

起因，目的:为什么前几天还在写强化学习，今天又写django,问就是：客户需求>个人兴趣。问题来源：allauth默认的登录界面不好看，这里记录几个问题。

waterHBO·2025-03-12 13:19

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

mathpix snpping公式输入不限次数的方法

仅需截图，就能快速输入好数学公式（化学式）。但由于已经过了推广的时期，该软件已经开始收费了！！！！！！为了不限次数输入，特地提供以下开源网站，供大家使用！！！！！

冰虺·2025-03-12 06:25

怎么定义世界模型，Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢？（1）

其实世界模型在ML领域不是什么新概念，远远早于Transfomer这些东西被提出来，因为它最早是强化学习RL领域的，在20世纪90年代由JuergenSchmiduber实验室给提出来的。

周博洋K·2025-03-11 23:52

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1

·2025-03-11 20:07

【学习思维模型】

学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆（ActiveRecall

宇希啊·2025-03-11 19:24

提升空间卫生，稀土抗菌剂让铺地材料更健康

一、稀土元素的抗菌特性稀土元素包括镧系元素及其他一些具有特定化学性质的元素（如钪、钇等），这些元素具有较强的催化性和化学活性，能有效抑制细菌的生长和繁殖。

金士镧新材料有限公司·2025-03-11 17:38

《Natural Actor-Critic》译读笔记

《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构，即自然演员-评论家（NaturalActor-Critic）。

songyuc·2025-03-11 11:21

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython

程之编·2025-03-11 09:39

利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

它们不仅能深刻理解临床数据，还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发，这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而，数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

朗之万动力学（Langevin dynamics）

朗之万动力学（Langevindynamics）是一种模拟经典粒子运动的方法，常用于物理、化学和材料科学等领域。

xwhking·2025-03-11 03:17

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide，但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，所以想把每个部分的内容系统地写成文章，比如JVM部分的八股，我会写两到三篇的文章帮助自己系统地理解这部分的八股知识，所以这篇文章会按照分块整理自己发布过的所有八股文章，这篇文章后续也会持续更新，也起

钢板兽·2025-03-11 03:44

LLM Weekly（2025.02.17-02.23）

Grok发布了Grok3Beta，通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分，其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。

UnknownBody·2025-03-11 01:59

LeetCode——726. 原子的数量(Number of Atoms)[困难]——分析及代码（Java）

LeetCode——726.原子的数量[NumberofAtoms][困难]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.栈+哈希表+有序集合（1）思路（2）代码（3）结果三、其他一、题目给定一个化学式

江南土豆·2025-03-10 23:48

CAS：1178931-50-4，GalNAz-1-P，N-azidoacetylgalactosamine tetraacylated 1-phosphate

N-azidoacetylgalactosaminetetraacylated1-phosphate英文名称：GalNAz-1-P，N-azidoacetylgalactosaminetetraacylated1-phosphateCAS号：1178931-50-4化学结构

陕西星贝爱科·2025-03-10 22:37

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

【资料分享】IF=500+！基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述

NasopharyngealCarcinoma,NPC）的综合治疗中，诱导化疗（InductionChemotherapy,IC）可显著缩小肿瘤体积，随后行放射治疗（Radiotherapy,RT）已成为临床常见策略

灵犀拾荒者·2025-03-10 11:49

使用DeepSeek来构建LangGraph Agent

随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

乔巴先生24·2025-03-09 21:59

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

引言：代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚，我突然意识到：强化学习的过程，竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

小艳加油·2025-03-09 17:52

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的应用与代码实现

个性化学习是教育技术领域的核心目标之一，它通过分析学生的学习行为、兴趣和能力，提供定制化的学习内容和路径，以最大化学习效果。

Evaporator Core·2025-03-08 21:30

可视化学习：如何使用后期处理通道增强图像效果

前言大家好，本文分享的是如何使用后期处理通道增强图像效果，通过前面几篇文章，我们了解了一些动态生成纹理的方法，比如符号距离场SDF、基于参数方程生成图案、基于噪声生成纹理，等等。这些生成纹理的技术有相似的地方，就是根据片元的纹理坐标，对片元着色，直接生成纹理。因为GPU是并行渲染的，每个像素的着色器程序是并行执行的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者

·2025-03-08 19:12

看视频学习方法总结

以下是提高教学视频吸收率的系统性方法，结合认知科学原理和实际学习场景，帮助您最大化学习效果：一、观看前的黄金准备阶段60秒快速扫描法用1分钟快速浏览视频目录、章节标题和简介，建立知识框架。

长勺·2025-03-08 19:29

Python和C++计算物理光学波形化学结构数学方程

要点Python|C++代码化排序索引和计算：冒泡排序，升序排序，快速排序，索引排序，基于索引数组的排名，基于直接插入的两个键索引，两个相关数组的索引。数学计算1：数据集升序排列后，生成索引和排名。数学计算2：一定量序列排序后，生成得新索引表，并绘制原始序列。计算3：一定量序列进行冒泡排序，插入排序，快速排序，绘制一张图显示三种排序依赖性，分别定性评估小型和广泛序列的排序算法的性能。Python|

亚图跨际·2025-03-08 14:33

就在刚刚！马斯克决定将“地球上最聪明的人工智能”Grok-3免费了！

Grok-3的核心优势在于其大规模强化学习（RL）优化，能够在几秒到几分钟内进行深度推理，适应复杂任务的需求。配备的D

源代码杀手·2025-03-08 12:16

机器学习入门知识

二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展

十五境剑修·2025-03-08 09:33

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。

accurater·2025-03-08 08:07

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