医疗保健中的人工智能依赖于各种专门的工具和技术来完成不同的任务。对于图像分析和诊断，TensorFlow、Keras和PyTorch等工具通常用于训练和部署深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，用于医学图像 (例如x射线、mri) 中的图像分割、分类和检测等任务。OpenCV也常用于处理和操纵医学图像。对于自然语言处理 (NLP)，spaCy和NLTK等工具用于分析临床文本数据，例如患者记录或研究论文。另一个重要工具是IBM Watson Health，它提供人工智能驱动的解决方案，以协助诊断，个性化治疗建议和预测分析。对于预测建模和决策支持，Google Cloud AI和Microsoft Azure AI等平台提供了预构建的模型和基础架构，可大规模处理医疗数据。对于数据管理，FHIR (快速医疗保健互操作性资源) 标准和HL7协议通常用于集成、存储和共享医疗保健数据。这些工具与医疗专业知识相结合，可帮助医疗保健提供者提供更准确的诊断和个性化治疗。
图像检索的开放问题是什么？
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大型语言模型如何在企业中进行扩展？
困惑度是用于评估LLM预测令牌序列的能力的度量。它量化了模型预测的不确定性，较低的值表示更好的性能。在数学上，困惑是分配给数据集中的令牌的平均负对数概率的指数。
例如，如果一个模型将高概率分配给测试集中的正确标记，它将具有较低的困惑度，反
多模态人工智能模型的计算要求是什么？
多模态人工智能模型需要一系列计算资源，以有效处理和集成不同类型的数据，如文本、图像和音频。从根本上讲，这些模型需要强大的硬件基础设施，通常由高性能的GPU或TPU组成，以处理大数据集的并行计算。使用这些处理单元至关重要，因为多模态模型通常涉
知识图谱如何实现数据的连接性？
知识图通过将信息组织成结构化格式以实现更有意义的搜索结果，在语义搜索引擎中起着至关重要的作用。与通常仅依赖关键字匹配的传统搜索引擎不同，语义搜索引擎利用知识图来理解各种概念和实体之间的关系。这意味着当用户输入查询时，搜索引擎可以解释单词背后