值得探索的AI开源项目：工具、网站与应用合集
CellViT:基于视觉Transformer的精确细胞分割与分类方法
CellViT是一种基于视觉Transformer的深度学习方法,用于对数字化组织样本中的细胞核进行自动化实例分割。该方法在PanNuke数据集上实现了最先进的细胞核检测和实例分割性能,平均全景质量达到0.51,F1检测分数达到0.83。
FONNX: 在Flutter中运行ONNX模型的强大工具
FONNX是一个用于在Flutter应用中运行ONNX模型的高效库，支持iOS、Android、Web、Linux、Windows和macOS等多个平台，为开发者提供了在边缘设备上轻松部署机器学习模型的解决方案。
2023年人工智能领域最具影响力的研究论文综述
本文汇总了2023年人工智能领域最重要、最具突破性的研究论文,涵盖大语言模型、多模态AI、图像生成等多个前沿方向,为读者提供全面的AI研究进展概览。
机器学习:人工智能领域的核心技术
机器学习是人工智能的一个重要分支,通过数据和算法使计算机系统能够模仿人类学习的方式,不断提高自身的性能。本文将深入探讨机器学习的原理、应用及未来发展趋势。
AWS AI/ML Workshop - 韩国版: 全面的人工智能和机器学习动手实践教程
这是一个包含本地化(韩语)AWS AI/ML研讨会材料的集合,为动手实验提供全面的指导。
自动叶片感染识别系统:智能检测植物疾病的革新技术
探索一种基于机器视觉和图像处理的创新方法,通过自动识别叶片感染来快速准确地诊断植物疾病,为农业生产提供高效的病害防控解决方案。
rb-libsvm: Ruby与LIBSVM的完美结合
rb-libsvm是一个为Ruby语言提供LIBSVM绑定的开源项目,它让Ruby开发者能够轻松使用强大的LIBSVM机器学习库进行支持向量机(SVM)相关的开发和应用。本文将全面介绍rb-libsvm项目的特性、使用方法及其在机器学习领域的重要意义。
VERT: 微软亚洲研究院知识计算团队的实体识别与消歧工具包
VERT (Versatile Entity Recognition & disambiguation Toolkit) 是微软亚洲研究院知识计算团队开发的多功能实体识别与消歧工具包。本文将介绍VERT项目的背景、主要特点、最新进展以及相关研究成果。
MLStacks：快速部署MLOps基础设施的利器
MLStacks是一个强大的Python工具包，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师快速部署和管理MLOps基础设施。本文深入探讨MLStacks的特性、优势及其在现代机器学习工作流程中的应用。
MLflow Docker 部署方案:快速搭建机器学习实验环境
MLflow Docker 为机器学习工程师提供了一种简单快捷的方式来搭建和管理机器学习实验环境,本文详细介绍了 MLflow Docker 的部署方案及其主要特性。
Microsoft Health Intelligence Machine Learning Toolbox (HI-ML): 加速医疗和生命科学领域的深度学习研究
HI-ML是微软开发的一个开源工具箱，旨在为医疗和生命科学领域的机器学习和人工智能研究人员提供低级和高级构建模块，简化深度学习模型的开发流程，并提供Azure云集成工具。
YOLOv8与Streamlit结合打造实时目标检测与跟踪应用
本文详细介绍了如何使用YOLOv8目标检测算法和Streamlit Web应用框架,构建一个功能强大的实时目标检测与跟踪应用。该应用可以对图像、视频和实时视频流进行目标检测和跟踪,具有高效、易用的特点,是一个优秀的计算机视觉项目示例。
Discord 开发者工具与资源指南
全面介绍Discord开发者平台及其提供的各种工具和资源,帮助开发者更好地构建Discord应用和机器人。
Apache Flink ML: 构建可扩展机器学习管道的利器
Apache Flink ML是Apache Flink项目下的机器学习库,它提供了标准化的ML API和基础设施,简化了ML管道的构建过程。用户可以利用这些API实现ML算法,并进一步用于构建训练和推理作业的ML管道。
ONNX: 开放神经网络交换格式的优势与应用
ONNX是一种开放的神经网络交换格式,为AI模型提供了互操作性标准。本文深入探讨了ONNX的特点、优势及其在机器学习生态系统中的重要应用。
PubMed 200k RCT数据集:医学文献摘要句子分类的大规模数据集
PubMed 200k RCT是一个用于医学文献摘要中连续句子分类的大型数据集,包含约20万篇随机对照试验摘要,共230万个句子。该数据集的发布旨在推动短文本序列分类算法的发展,并为医学研究人员提供更高效的文献阅读工具。
医学影像中的基础模型: 综述与未来展望
基础模型作为大规模预训练的深度学习模型,能够适应多种下游任务,近年来在医学影像领域引起广泛关注。本文全面综述了医学影像基础模型的研究现状,包括基本概念、分类方法、应用领域、成像模态等,并探讨了实际应用案例、未来发展方向及面临的挑战。
Aliza MS: 开源免费的多功能DICOM医学影像查看器
Aliza MS是一款功能强大的开源DICOM医学影像查看器,支持Windows、Linux和macOS多平台。它提供了2D和3D视图、体积渲染、多平面重建等丰富的影像处理功能,可满足医疗专业人士的各种需求。
医学数据集的重要价值及其应用
本文探讨了医学数据集在现代医疗研究和临床实践中的重要作用,介绍了多个知名的医学数据集及其特点,并分析了这些数据集在推动医学进步方面的潜力。
SOFA框架:用于实时多物理仿真的开源软件
SOFA是一个专注于医学仿真和机器人学的开源框架,为交互式物理仿真提供了强大的功能和灵活的架构,广泛应用于科研和原型开发。
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