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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如何为深度学习问题选择合适的架构？
选择适合深度学习问题的架构需要分析项目的具体需求、所处理数据的性质以及性能目标。首先，您应该考虑数据的类型。例如，如果您处理的是图像，卷积神经网络（CNN）通常是最佳选择。相反，如果您的数据是序列型的，比如时间序列数据或自然语言，您可能需要
主数据管理（MDM）是什么，它与数据治理有什么关系？
主数据管理（MDM）是一种全面的方法，用于确保组织关键数据实体的准确性、一致性和可问责性，这些数据实体通常被称为“主数据”。这种数据通常包括关键商业实体，例如客户、产品、供应商和地点。MDM 涉及帮助组织在各个系统、应用程序和业务部门之间定
在大规模语言模型（LLMs）的上下文中，嵌入是什么？
GPT (Generative pre-training Transformer) 专注于通过预测序列中的下一个标记来生成文本，使其对于写作、总结和问答等任务非常有效。它是仅解码器模型，这意味着它以单向方式处理输入并生成输出，在预测下一个时