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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知识图谱应用的一些现实世界示例是什么？
图形数据库可以通过提供一种可靠的方法来建模和分析数据点之间的复杂关系，从而极大地帮助欺诈检测。与将数据存储在行和列中的传统数据库不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储信息。这种结构允许更自然地表示各种实体之间的连接，例如客户，交易和位
边缘AI解决方案如何与现有IT基础设施集成？
“边缘人工智能解决方案通过采用分层的方法与现有的IT基础设施集成，包括数据收集、处理和通信。第一步是将AI算法直接部署到边缘设备上，例如传感器、摄像头或物联网设备。这使得在数据生成的地点进行实时数据分析成为可能，减少了将所有原始数据发送回集
嵌入（embeddings）和独热编码（one-hot encoding）之间的区别是什么？
"嵌入和独热编码是机器学习和自然语言处理（NLP）中用于表示分类数据的两种不同方法。独热编码为每个唯一类别创建一个二进制向量，每个向量的长度等于唯一类别的数量。在这种表示中，只有一个元素为 '1'（表示该类别的存在），而所有其他元素均为 '