生物医学深度学习实战

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战

鱼弦·2025-03-08 16:18

深度学习实战：TensorFlow 开源项目指南

深度学习实战：TensorFlow开源项目指南Deep-Learning-TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/Deep-Learning-TensorFlow

劳治亮·2025-03-06 12:48

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

一、为什么每个开发者都要掌握CNN？在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里，在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中，甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里，卷积神经网络（CNN）正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准，带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型，深入解析TensorFlow2.x的最新特性，并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有

芯作者·2025-03-06 11:13

《深度学习实战》第12集：大模型的未来与行业应用

深度学习实战|第12集：大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展，大模型（如GPT、LLaMA、Bloom等）已经成为人工智能领域的核心驱动力。

带娃的IT创业者·2025-03-06 01:15

统基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球

巯基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球，在生物医学、生物化学等领域有广泛应用。

星贝爱科生物-xb·2025-03-05 00:48

集成化信息化信号采集处理系统一体化生物医学信号采集系统机能集成化信号采集与处理系统

实验平台技术指标：（MHO561-6O623O7）1.1、整机外形尺寸：1500（±20）mm×740（±10）mm×2100mm（±20）（长*宽*高）；1.2、实验台操作面积：1220（±10）mm×740（±10）mm（长*宽）；1.3、实验台面离地高度：两侧各830-850mm；1.4、输液架离台面高度：1000-1200mm；1.5、输液架移动范围：两侧各600mm；1.6、实验台制造工

minhong1001·2025-03-04 18:32

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的GPU加速卡....................61.1.3你的GPU需要多少内存.......................61.1.4是否应该用多个GPU..............

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

书籍-《医学图像分析（论文版）》

AlejandroFrangi，JerryPrince，MilanSonka出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《医学图像分析（论文版）》01书籍介绍医学成像技术是许多生物医学科学突破的基础

·2025-03-03 17:24

MATLAB环境下从信号中去除60Hz工频干扰噪声

从信号中去除60Hz工频干扰噪声是信号处理中的常见需求（尤其在生物医学、工业传感等领域）。1.工频干扰特性分析来源：电力线耦合（如50/60Hz交流电）、设备接地不良、电磁辐射。

Luis Li 的猫猫·2025-03-02 16:02

吲哚菁绿标记牛血清白蛋白|ICG-BSA

良好的生物相容性：ICG-BSA在生物体内具有良好的生物相容性，对细胞和组织无毒副作用，适用于生物医学研究和生物技术应用。稳定性好：ICG-BSA复合物在水溶液中稳定

星贝爱科·2025-02-28 01:37

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码

chenjj4003·2025-02-27 21:29

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。

superace7911·2025-02-25 15:50

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

无论是预测房价走势、剖析股票市场波动，还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程，线性回归皆能大显身手。本质上，线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

计算机视觉与深度学习实战：以Python为工具，基于帧间差法进行视频目标检测

一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果，而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。本文旨在探讨计算机视觉与深度学习的实战应用，特别是以Python为工具，基于帧间差法进行视频目标检测的方法。二、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及

好知识传播者·2025-02-22 13:16

【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布

生物医学成像：用于相位对比显微镜中的相位恢

鱼弦·2025-02-21 15:00

ImageJ：科研与工业图像处理的利器

无论您是从事生物医学研究、材料科学分析，还是工业质量控制，ImageJ都能为您提供高效、灵活的图像处理解决方案。本仓库提供了适用于不同操作系统和架构

邱蒙励·2025-02-15 15:21

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。项目简介本次数据集来自kaggle，该数据集包括自然场景的图像。模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络

盼小辉丶·2025-02-09 06:50

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

CTK 库教程：从入门到进阶

surgicalnavigation,andrelatedpurposes.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTK1.项目介绍CTK(CommonToolkit)是一个专注于生物医学图像计算的支持库

江奎钰·2025-02-08 05:17

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

mysql三线表导出_R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表

生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！

神经现实·2025-02-06 14:35

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的

若北辰·2025-02-05 17:34

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。1TensorTensor是PyTorch中最重要的数据结构，它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（如矩阵、黑白图片等）或者更高维的数组（如彩色图片、视频等）。Tensor与NumPy

shangjg3·2025-02-05 17:30

Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（

2401_84140080·2025-02-05 01:35

三甲医院大型生信服务器多配置方案剖析与应用（2024版）

随着高通量测序技术、医学影像技术等的飞速发展，生物医学数据呈爆发式增长，这些数据涵盖了基因组、蛋白质组、代谢组等多个层面的信息，为医学研究和临床诊断提供了前所未有的机遇与挑战。

Allen_LVyingbo·2025-02-02 09:41

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录

Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

利用MATLAB实现多重分形维数计算：理论解析与实战指南

利用MATLAB实现多重分形维数计算：理论解析与实战指南引言多重分形（Multifractal）理论作为现代复杂系统分析的重要工具，广泛应用于物理学、地球科学、生物医学、金融工程等多个领域。

m0_57781768·2025-01-28 12:13

python中!ls -r_光学现象的Python实现

光学和光子学无处不在：智能手机和计算设备上的显示方式，互联网中承载信息的光纤，先进的精密制造，大量的生物医学应用终端，全光衍射神经网络等。对光学的深入理解为每一个学习物理和工程的同学带

weixin_39838798·2025-01-26 18:51

U-Net 生物医学图像分割开源项目介绍

U-Net生物医学图像分割开源项目介绍unetU-NetBiomedicalImageSegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/une/unet1.

祝珺月·2025-01-26 07:29

Python 深度学习实战：生成对抗网络

1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同，GAN可以生成真实有效的数据，无需人工标注数据。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

【数据挖掘实战】房价预测

本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面

机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合，不定期会添加新的示例，可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too

坐望云起·2025-01-23 04:51

2024全球十大工程成就：文生视频大模型Sora引领AI时代

这十大成就涵盖了航天探索、生物医学、人工智能、新能源等多个领域，体现了当今科技前沿的最高水平。

·2025-01-22 20:08

北大数学校友胡懿娟归国任教！重回母校，专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域

回来之后，她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域，致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞：能力与颜值并存！

·2025-01-19 03:57

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork

盼小辉丶·2025-01-16 23:03

Python小项目：利用U-net完成细胞图像分割

利用U-Net完成细胞图像分割的详细指南在生物医学领域，细胞图像分割是一个关键步骤，能够帮助研究人员分析细胞结构和功能。U-Net作为一种强大的卷积神经网络结构，广泛应用于医学图像分割任务。

·2025-01-16 17:22

OmicsTools除b站教学视频外已整理的零代码生信全流程分析文档

OmicsTools软件介绍和下载安装配置软件简介我开发了一款本地电脑无限使用的零代码生信数据分析作软图神器电脑软件OmicsTools，欢迎大家使用OmicsTools进行生物医学科研数据分析和作图，

邢博士谈科教·2024-09-15 09:40

十款青少年钙片产品排行榜学生生长发育钙片推荐

辉瑞公司创建于1849年，是世界领先的以研发为基础的生物医学和制药公司。目前，分布于90个国家的大约80,000名辉瑞员工，致力于为全球带来更多健

优惠券高省·2024-09-15 08:19

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了

量子-Alex·2024-09-12 20:32

AbMole|精准肿瘤识别：通过变构纳米感应圈实现亲和力编程

来自湖南大学化学化工学院分子科学与生物医学实验室的LiliAi,QianqianZuo,YoushanLi等多名研究人员发表了题为《ProgrammingA

AbMole·2024-09-11 16:55

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python

亚图跨际·2024-09-10 11:30

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