临床化学第4页

智慧医疗伙伴：AI助手与医疗知识库的协同创新

本文将深入探讨AI助手与医疗知识库在未来医疗环境中的协同创新趋势，特别是在临床决策支持、医学研究激发、疾病风险预警等方面的应用前景。一、临床决策支持：从海量数据到精准医疗在信息爆炸的时

LJ_Kindi·2025-03-02 07:44

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

目录思维链强化学习蒸馏DeepSeek是如何做到的?

前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略

上置信界（UCB，UpperConfidenceBound）软max策略（Softmax）算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题（Multi-ArmedBandit,MAB）是强化学习领域中的一个经典问题

海棠AI实验室·2025-03-01 23:42

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

化学-基础知识一

文章目录1、物质分类2、离子反应3、氧化还原反应4、物质的量5、电子排布式6、元素周期表化学基础知识，物质分类、离子反应、氧化还原反应、物质的量、电子排布式、元素周期表1、物质分类物质广泛分为混合物和纯净物

吃杠碰小鸡·2025-03-01 15:21

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、脑梗死概述2.1脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-03-01 09:42

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献4Python代码、数据、文章1概述文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型2种。本文以并网型微能源网为研究对象，研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前，

@橘柑橙柠桔柚·2025-02-28 19:58

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning

猿享天开·2025-02-28 15:58

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。

爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

扑克强化学习：DouZero/douzero/dmc/dmc.py （train）

deftrain(flags):"""Thisisthemainfuntionfortraining.Itwillfirstinitilizeeverything,suchasbuffers,optimizers,etc.Thenitwillstartsubprocessesasactors.Then,itwillcalllearningfunctionwithmultiplethreads.""

强化学习曾小健·2025-02-28 03:54

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践

从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法，路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。

木子算法·2025-02-28 00:59

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

临床技能操作大赛实施流程方案

各科室：根据我院医疗质量和医疗安全管理的有关文件要求，为提高我院临床医师“三基”水平，特别是临床技能操作水平，营造医务人员之间比学术、比技能的氛围，从而更进一步地提高我院的整体业务水平和医疗质量，经院技术委员会讨论

天纵软件·2025-02-27 22:36

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性（如楼梯、碎石路），传统的腿足机器人采用基于模型的控制器

shichaog·2025-02-27 22:05

微调 LLM （RLHF + DPO）

微调LLM（RLHF+DPO）使用强化学习（RL）根据人类反馈微调大语言模型（即RLHF）的方法，以及一种更有效的改进方法（即DPO）。

·2025-02-27 21:56

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且，投入更小、更垂直的小模型涌现，为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

智慧校园平台在学生学习与生活中的应用

它通过整合各类教育资源，提供个性化学习路径，支持在线互动交流，实现教学过程的智能化管理，从而为学生创造更加高效、便捷的学习环境。二.智慧校园平台在学生学习中的

智慧校园-合肥自友科技·2025-02-27 13:52

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理2.2大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法

LCG元·2025-02-27 08:52

半导体芯片制造中 W CVD（钨化学气相沉积）

半导体芯片制造中WCVD（钨化学气相沉积）的Nucleation解析在钨（W）化学气相沉积（CVD）工艺中，Nucleation（成核）是沉积过程的初始阶段，指钨原子或分子在基底表面形成初始晶核的过程。

少年码客·2025-02-27 04:20

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

内容概要在现代社会，智能算法的应用逐渐渗透到各个行业，成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。此外，量子算法以其独特的计算能力，展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型，不仅提高了风险管理效率，还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

FITC-HSA|FITC-人血清白蛋白|FITC标记人血清白蛋白是一种将异硫氰酸荧光素（FITC）与人血清白蛋白（HSA）结合的荧光标记复合物

与人血清白蛋白（HSA）结合的荧光标记复合物，以下是其详细介绍：基本信息英文名称：HumanSerumAlbumin-FITCConjugate中文名称：FITC标记人血清白蛋白结构与性质FITC-HSA是通过化学方法将

星贝爱科·2025-02-27 02:57

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对

WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型

Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型（LLM）严格遵守JSON模式

作者：BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构：MasterControlAIResearch链接：arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架

AI仙人掌·2025-02-26 20:17

ChatGPT版本差异分析大全

2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越：通过CoT（链式推理）技术分解复杂问题，在医学临床案例测

爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

未来至少十年时间里，哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代？

并成为具有长期发展潜力的领域：一、医疗健康行业：生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异、病史和社会背景进行综合判断，AI虽能辅助影像识别和数据分析，但面对突发并发症或罕见病例时，医生的临床

向贤·2025-02-26 09:58

DeepSeek让个性化学习“弯道超车”？

而如今，随着人工智能技术的飞速发展，个性化学习成为了教育界追求的新目标。DeepSeek的出现，无疑为实现这一目标带来了新的曙光。DeepSe

盼达思文体科创·2025-02-26 06:05

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试

walkskyer·2025-02-26 05:53

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（十三）：第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞= 0.26）（一）

第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞=0.26）（一）摘要摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹，然后下载racetrack.py和track.txt放到envs

墨绿色的摆渡人·2025-02-26 01:32

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

DeepSeek革命性整合：零代码实现办公自动化全流程（Excel/PPT/Word+AI开发实战）——小白也能玩转的AI生产力核弹

关键词：DeepSeek办公自动化、AI生成PPT、Excel智能分析、Word合同助手、Python实战前言：当DeepSeek遇见经典办公三件套，效率爆炸的化学反应该怎么做？

Leaton Lee·2025-02-25 12:52

ProgramHan·2025-02-25 09:05

人工智能的崛起与未来发展趋势分析

领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率，缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

m0_74825634·2025-02-25 01:37

DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通 PDF(附下载)

pwd=1234提取码:1234或https://pan.quark.cn/s/2e8de75027d3《DeepSeek15天指导手册——从入门到精通》以系统化学习路径为核心，通过六大模块帮助用户逐步掌握

d3soft·2025-02-25 01:35

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

接着，我们收集模型输出的排名数据集，使用人类反馈强化学习对这个经过监督学习训练的模型进

·2025-02-24 23:50

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调(SFT)和强化学习

moton2017·2025-02-24 18:47

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

使用时需注意数据质量与隐私保护，促进与人工客服协同配合，持续优化学习。DeepSeek为客服工作带来变革，助力企业提升服务质量

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

第八章医学图像的配准和融合

三医学图像配准和融合在临床中的应用对使用

数据分析能量站·2025-02-24 06:24

图像信息的配准和融合