人工智能

医学图像分割的基准:TransUnet(用于医学图像分割的Transformer编码器)器官分割

1、 TransUnet 介绍TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法,由AI研究公司Hugging Face在2021年提出。医学图像分割是一项重要的任务,旨在将医学图像中的不同结构和区域分离出来,以便医生可以更好地诊断和治疗疾病。传统的医学图像分割方法通常使用基于卷积神经网络&#xff08

Graphpad绘制ROC曲线

Graphpad绘制ROC曲线 接受者操作特性曲线(receiver operating characteristic curve,简称 ROC 曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴,击中概率为纵轴所组成的坐标图

Chameleon:Meta推出的图文混合多模态开源模型

目录 引言 一、Chameleon模型概述 1、早期融合和基于token的混合模态模型 1)早期融合的优势 2)基于token的方法 2、端到端训练 二、技术挑战与解决方案 1、优化稳定性问题 2、扩展性问题 3、架构创新 4、训练技术 5、稳定性和扩展性的优化 6、混合模态数据的表示学习 三、模型架构与优化 1、Tra

Trae IDE评测体验:通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码

Trae IDE评测体验:通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码在现代前端开发中,从设计稿到可用页面的交付往往需要大量重复劳动:切图、手写样式、布局调整……而借助 MCP Server - Figma AI Bridge,我们可以将 Figma 设计稿自动转换成整洁的 HTML/CS

「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖

更多精彩好文,尽在微信公众号《大数据阶梯之路》 一、数据湖是什么 数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源的原生态数据,不经过加工清洗数据,数据的格式也五花八门,结构化和半结构化和非结构化的数据都能够被数据湖管理起来。 那么就引申出数据湖的特点: 数据湖的存储能力极强,能容纳海量数据 数据湖中数据格式多,不止结构化数据,还能存储半结构化和非结构化数据 数据湖提供从异构数据源中提取数据和元数据

AI高清数字人wav2lip 256泛化模型,数字人本地部署完整源码,分享参考

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、wav2lip是什么? 二、使用步骤 1.引入库 总结 前言该模型能够利用输入的语音信号生成与之高度匹配的嘴唇动作,实现逼真的语音驱动数字人物动画效果 。 模型结构:wav2lip模型基于生成对

完美数

今天我来讲一讲什么是完美数。什么是完美数呢?完美数就是一个数。他的真因数之和。加起来能变成他。这就是完美数。就比如说数字六。毕竟他看起来也不怎么完美。为什么就不能是5或者10呢?因为六有两个因数。2×3。和1×6。但是呢,1×6里面有一个自己。要把这个六减掉。那就变成了1+2+3。所以说呢,这样的话六就是一个完美数了。没事第一个完美数这样不用担心。说不定下一个就是你心中所想的。美好下一个数字是28

《赋能AI解锁Coze智能体搭建核心技能(1)--- 初识coze》

赋能AI解锁Coze智能体搭建核心技能(1)— 初识coze 🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人方向学习者 ❄️个人专栏:《C语言》《算法》KelpBar海带Linux智慧屏项目 ✨***永远相信美好的事情即将发生***

Claude 3.7 全解析:AI 代码助手的巅峰之作?

最近 AI 领域的新模型层出不穷,Claude 3.7 的发布无疑是最受瞩目的事件之一。从 Claude 3.5 的成功,到如今对抗 OpenAI O3 Mini 和 DeepSeek R1 的挑战,这款新一代 AI 是否真的能超越前辈,成为最强的 AI 代码助手? 在深入研究和亲身体验后,这篇文章将完整