在可预见的未来,人工智能不太可能完全取代放射科医生,但它将越来越多地增强他们的工作。人工智能工具擅长分析医学图像,如x射线和核磁共振成像,以高精度检测肿瘤或骨折等异常。然而,放射科医生提供了人工智能无法完全复制的背景、临床判断和患者交流。人工智能不会取代放射科医生,而是有望成为有价值的助手,提高诊断准确性,减少工作量,并加快决策速度。人工智能在放射学中的整合将提高效率,而不是消除对人类专业知识的需求。
当一名计算机视觉工程师是什么样的体验?

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SSL模型在训练过程中如何处理类别不平衡问题?
“SSL(半监督学习)模型在训练过程中通过各种策略管理类别不平衡问题,以确保少数类和多数类都得到适当的代表。类别不平衡是指某一类别的样本数量显著多于另一类别,导致模型在欠代表类别上的表现不佳。SSL利用有标签和无标签的数据来缓解这一问题,使
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向量搜索通过将数据转换为向量表示来与机器学习模型集成,然后将其用于高效的相似性搜索。集成从选择能够生成嵌入的适当机器学习模型开始。对于文本数据,经常使用Word2Vec、GloVe或BERT等模型,而卷积神经网络 (cnn) (如VGG或R
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