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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视觉语言模型可以在小数据集上训练吗？
“是的，视觉-语言模型（VLMs）可以在小数据集上进行训练，但训练的有效性在很大程度上取决于这些数据集的结构和利用方式。训练VLMs通常需要大量配对的视觉和文本数据，以捕捉图像与语言之间的复杂关系。然而，在处理小数据集时，开发人员可以采用一
云中的容器 orchestration 平台是什么？
云端容器编排平台是旨在自动化容器化应用程序的部署、管理、扩展和网络连接的工具。容器将应用程序及其依赖项打包在一起，确保它在不同计算环境中一致运行。编排平台帮助在更大规模上管理这些容器，使处理由多个微服务组成的复杂应用程序变得更容易。使用这些
最受欢迎的SaaS平台有哪些？
“最受欢迎的软件即服务（SaaS）平台提供了满足广泛商业需求的基本工具。领头者是Salesforce，这是一款客户关系管理（CRM）平台，帮助企业有效管理与客户的互动和销售流程。它提供多种功能用于跟踪潜在客户、分析和自动化，使其成为许多公司