據(jù)悉,美國(guó)紐約大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過重新訓(xùn)練現(xiàn)成的Google深度學(xué)習(xí)算法,開發(fā)出一項(xiàng)新的診斷分析方式──藉由腫瘤影像照片辨識(shí)基因突變。該技術(shù)可辨識(shí)兩種最常見的肺癌類型──肺腺癌和鱗狀細(xì)胞癌,辨識(shí)準(zhǔn)確度最高可達(dá) 97%。
該團(tuán)隊(duì)利用Google Inception V3模型來訓(xùn)練辨識(shí)1000種不同種類物體的開源算法。為了訓(xùn)練這個(gè)算法能夠區(qū)分出惡性和健康的組織圖像,研究團(tuán)隊(duì)利用病患組織檢體公共數(shù)據(jù)庫(kù)成千上萬(wàn)的癌癥基因體圖譜影像,首先成功訓(xùn)練Inception達(dá)到99%準(zhǔn)確度辨識(shí)惡性細(xì)胞的能力,然后再訓(xùn)練Inception辨識(shí)肺腺癌和鱗狀細(xì)胞癌這兩種不同類型的肺癌,最后,團(tuán)隊(duì)使用不同數(shù)據(jù)庫(kù)檢體資料來檢測(cè)Inception的分析能力,診斷影像準(zhǔn)確率在83%~97%之間。
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原文標(biāo)題:Google AI 可成功辨識(shí)腫瘤突變影像
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發(fā)表于 08-30 06:38
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eCall是在汽車碰撞場(chǎng)景下完成,具有不可重復(fù)性,提高eCall碰撞測(cè)試成功功率對(duì)其測(cè)試認(rèn)證尤為重要。通過掃頻、首先完成零部件測(cè)試、增加濾波器、同步首先完成、側(cè)碰首先完成、保證上行鏈接、多次重復(fù)點(diǎn)測(cè)等方式提高eCall碰撞
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發(fā)表于 07-19 09:27
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你好,我正在測(cè)試使用 esp-box,使用\"hi 樂鑫\"語(yǔ)音喚醒,成功率比較低。
已經(jīng)設(shè)置為中文場(chǎng)景,但經(jīng)常用\"hi 樂鑫\"喚醒無(wú)反應(yīng),這里面有什么設(shè)置要求嗎?
另,樂這個(gè)字是個(gè)多音字,有什么方案可以在開發(fā)模式下更換喚醒詞?
發(fā)表于 07-19 06:33
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