强化学习-医疗

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

数学建模（6）——预测类模型目录

这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。
Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

研究背景近年来，随着互联网技术的飞速发展，互联网医疗作为一种新兴的医疗模式，正逐渐改变着传统的医疗服务方式。
Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

嵌入式边缘计算：融合创新与未来展望

在应用领域方面，涵盖了工业物联网、智能交通、智能家居和医疗保健等。最后展望了未来发展趋势，包括技术融合与创新、应用拓展与深化以及生态系统的完善
嵌入式大圣·2025-03-01 12:59

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

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3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势
LCG元·2025-03-01 09:42

重磅活动！3.14，与数智领袖共探 NoETL 指标平台最佳实践

自动化代持宽表与汇总表开发，实现了NoSQL指标定义、NoETL指标开发、统一指标管理，一举解决了指标“开发周期长、口径不统一、分析不灵活、冗余成本高”等顽疾，并在金融、消费零售、制造、ICT、能源、航空、医疗等多行业打造了标杆案例
·2025-02-28 20:34

【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

基于数据采集网关的医院能耗在线监测系统

因此，在提高医疗水平和医疗环境的同时，加强能源管理，提高能源利用率，减少能源浪费，远程监控能耗数据，成为管理部门的必须解决的问题,对社会经济、环境发展都有重要的意义。
物通博联网关·2025-02-28 13:45

物联网在智慧医院中的应用与规划

摘要随着信息技术的快速发展，物联网技术在医院中的应用已经成为医疗领域的重要研究方向。基于医院物联网应用要求，提出一个符合智慧医院建设要求的物联网规划方法和技术架构，并提出了未来医院物联网的规划建议。
罗思付之技术屋·2025-02-28 12:08

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

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

人工智能算法安全优化实践路径

本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径，聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景，揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

金融风控与医疗影像算法创新前沿

内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域，算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

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

【Python爬虫(98)】从数据抓取到产业变革：爬虫技术的跨界融合与生态进化

目录一、引言二、爬虫技术在新兴产业中的深度融合2.1智能医疗领域的应用
奔跑吧邓邓子·2025-02-27 20:22

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

功能安全：现代技术的无形守护者

无论是驾驶汽车、乘坐电梯还是使用医疗设备，我们都在无形中依赖着“功能安全”来保护我们的生命和财产。那么，功能安全在应用领域有哪些重要作用？本文将为您揭开功能安全的神秘面纱。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

2025年软件工程/计算机科学与技术专业毕业设计选题推荐

基于微信小程序的社区疫情防控系统基于微信小程序的垃圾分类自动识别系统基于微信小程序的外卖点餐平台基于微信小程序的校园二手交易系统基于微信小程序的糖尿病居家健康管理系统基于微信小程序校园快递代领平台基于微信小程序的医院预约挂号系统基于微信小程序民宿预订系统基于微信小程序的校园求职招聘系统基于微信小程序大众的医疗服务系统基于微信小程序校园快递代取系统基于微信小程序的失物招领系统基于微信小程序的家校通系
yh1340327157·2025-02-27 18:00

BY组态-低代码web可视化组件

帮助物联网、工业互联网、电力能源、水利工程、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等场景快速实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方案。
万维——组态·2025-02-27 15:37

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

基于微信小程序的设计—挂号管理系统设计（附论文+源码）

（具体流程参见文章最后段落）一、引言随着移动设备的普及和微信小程序技术的发展，医疗服务的移动化已成为趋势。挂号是医疗服务中一个关键环节，对于患者来说，方便、快捷的挂号方式是他们所期待的
picking_bananas·2025-02-27 14:30

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

数据解密技术的应用与未来发展趋势分析

在金融安全领域，数据解密技术帮助机构保护客户信息，防止信息泄露与金融诈骗；而在医疗领域，解密措施保证患者隐私数据的安全存储和传递，促进了电子病历系统的有效使用。
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

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

医疗影像分析则借助卷
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

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

一文带你了解无线电磁波频谱：从极低频到极高频

它们广泛应用于通信、广播、导航、医疗、军事等领域，是现代社会不可或缺的技术基础。本文将详细解析无线电磁波频谱的划分，从极低频到极高频，逐一介绍各频段的特性及应用场景。
wljslmz·2025-02-26 23:32

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

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量
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

区块链软件系统开发：从设计到实现的全面指南

区块链技术自从比特币诞生以来，迅速成为了改变金融、供应链、医疗、政府等多个领域的核心技术。作为去中心化、不可篡改、透明可信的分布式账本技术，区块链不仅为加密货币提供了基础，还推动了许多创新应用的发展。
电报号dapp119·2025-02-26 20:13

一文读懂 AI 大模型备案：万字详解全流程要点

一、引言在当今数字化时代，AI大模型以其强大的智能处理能力，广泛应用于各个领域，从智能客服到图像生成，从医疗诊断辅助到金融风险预测，大模型正深刻改变着人们的生活和工作方式。
chuangfumao·2025-02-26 17:25

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才

FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。
墨墨猪·2025-02-26 15:37

AI快速变现之路，AI培训轻资产创业

负责故事化长文案创作（如品牌故事）Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例：电商："3秒卖点+使用场景+情感共鸣"三段式模板教育："痛点诊断→解决方案→效果承诺"课程文案医疗
头脑旋风·2025-02-26 15:04

互联网医院系统源码解析：如何开发智能化的电子处方小程序？

一、电子处方小程序的背景与发展趋势电子处方作为一种数字化医疗文档，广泛应用于互联网医院系统中，能够有效降低纸质处方带来的管理风险和错误，提高诊疗效率。
万岳科技程序员小金·2025-02-26 12:17

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展
量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

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？

在人工智能技术快速迭代的背景下，未来十年内，以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖，将展现出强大的抗替代性，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
向贤·2025-02-26 09:58

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

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时
燃灯工作室·2025-02-26 02:09

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
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