深度神经网络 (dnn) 在医疗保健领域具有变革性的应用，从诊断到个性化治疗计划。他们擅长医学成像，以高精度检测癌症，心脏病和糖尿病性视网膜病变等疾病。
例如，cnn用于分析x射线和MRI扫描，而rnn处理用于患者监测的时间序列数据。Dnn还通过化学数据中的模式识别来识别潜在的化合物，从而为药物发现提供动力。
通过实现更快，更准确的诊断，dnn可以改善患者的治疗效果并降低医疗成本，使其成为现代医学中的宝贵工具。
图像识别市场有多大？
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计算机视觉如何实现工业监控？
图像识别通过处理图像来识别对象、模式或场景来工作。该过程从预处理开始，例如调整图像的大小或归一化，然后使用算法或神经网络 (如cnn) 进行特征提取。
将提取的特征与训练的模型进行比较，该模型对图像进行分类或检测特定对象。现代技术利用深度
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