Search Results Yi

出生前診断の革命：PAICSディープラーニングシステムが神経超音波画像から胎児の頭蓋内奇形の検出を強化する方法をご覧ください

人工知能（AI）特にディープラーニング（DL）は、医療画像と医療における成長している応用分野である。DLに関連する研究の多くは、検証済みのデータセットと既知の真のラベルを使用してモデルのパフォーマンスを後ろ向きに評価することに集中してきた。しかし、DLの支援が超音波医師の診断能力にどのように影響するかを調べた研究はほとんどなく、さらにDLが臨床診断の支援にどのように効果的に役立つかを探った研究はほとんどありません。本研究では、36名の超音波医師を募集して多読者クロスオーバーランダム化比較試験（RCT）を実施しました。彼らは胎児脳の超音波画像と動画を評価することを課せられ、PAICSシステムの支援なしとPAICSシステムの支援の2つの異なるモードで行いました。主な目的は、PAICSの胎児頭蓋内奇形の診断支援効果を評価し、他の補助診断方法と比較することです。この研究の結果は、PAICSシステムのディープラーニングの機能によって増強された2つの画像と動画の読み取りモードは、中枢神経系の奇形分類の正確性を大幅に向上させることを示しています。これは、PAICSシステムが胎児頭蓋内奇形の検出において超音波医師の診断能力を大幅に向上させる大きな約束を持っていることを示しています。研究の過程で、異常な頭蓋内所見を持つ734人の胎児と正常な胎児19709人がスキャンされました。ただし、画像の品質や冗長性などの問題があるため、異常所見を持つ254人の胎児と正常な胎児19631人を除外しました。最終的に、559人の胎児からの709枚の元画像と動画（549枚の画像と160本の動画）が選択基準を満たし、研究に含まれました。試験の結果からは、PAICSは脳超音波データから胎児頭蓋内奇形を特定する際に、同時に使用する場合も第二のモードで使用する場合も、超音波医師の診断能力を向上させる潜在能力を持っていることが示唆されます。全ての読者にとって、PAICSの同時使用のほうがより効果的であることに留意する価値があります。先天性頭蓋内奇形の検出において、PAICSが提供する支援を徹底的に評価するために、より多くの症例を用いた実際の臨床環境でのさらなる研究が必要とされます。

Uncategorized

CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス

「手動でAzureや他のクラウドプロバイダにリソースを作成および展開することは比較的簡単であり、場合によっては十分であるかもしれませんしかし、ほとんどの場合、展開されたリソースは変更が必要になるでしょう...」

サイバー犯罪の推進者’ (Saibā hanzai no suishinsha)

イニシャルアクセスブローカーは、無許可のアクセスを販売します (Inisharu akusesu burōkā wa, mukyoka no akusesu o hanbai shimasu.)

「SQLをマスターするための無料の5冊の本」

この知識を活かして自己研鑽をしましょう

SQL

「DALL-E3」を詳しく見てみる

詳細な記事でOpenAIのDALL-E 3の進歩について探求しましょうさまざまなプロンプトでAIをテストし、ChatGPTとの高度な統合、優れた画像品質、倫理的なAIへの取り組みを探求します

「時系列分析を用いた回帰モデルの頑健性向上 – 第1部」

『シンガポールは、自宅から1.5時間の場所に位置し、いつも私を魅了しますより大きな隣国に囲まれている中で、この小さな国は困難を乗り越えてきました独立時の謙虚な始まりから、今では…』

「プロジェクト管理におけるGenAIスキルの緊急性」

今日のGenerative AI（GenAI）の未来についての議論には、課題に先手を打ち、混乱を乗り越え、リスクを最小限に抑えることがすべて重要ですこのような課題への対応は、プロジェクト管理の専門家が数十年にわたり行ってきた仕事の一環でもありますしかし、これらの問題に日々慣れ親しんでいるにもかかわらず、多くのプロジェクトの専門家は、自身の準備がいかに不足しているかに気づくかもしれません

マイクロソフトAzure Functionsとは何ですか？

イントロダクションマイクロソフト・アジュールの幅広いサービスは、独自のニッチを作り出すことに成功しています。アジュール・ファンクションは、優れたダイナミックで効果的なサーバーレス・コンピューティング・ソリューションです。この記事では、アジュール・ファンクションの機能や利用方法、実際の使用例をハンズオンで紹介します。アジュール・ファンクションとは何ですか？アジュール・ファンクションは、イベント駆動型のサーバーレス・コンピューティング・プラットフォームで、開発者がアプリケーション開発を効率化するためのツールです。ハードウェアの複雑さを抽象化し、コアのビジネスロジックに集中できます。開発者は複雑なオーケストレーションを簡素化し、クラウド上でスケーラブルなソリューションをローカルに開発・デプロイすることができます。トリガーとバインディングを介して、アジュール・ファンクションはシームレスにアジュールサービスと連携します。アジュール・ファンクションはどのように動作しますか？アジュール・ファンクションは、サーバーレス・コンピューティングの原則に基づいて動作し、イベントトリガーに基づくコードの実行をインフラストラクチャの管理なしで簡単かつ効率的に行う方法を提供しています。その動作の主な側面は以下の通りです：トリガー：アジュール・ファンクションは、HTTPリクエスト、データベースの更新、メッセージキューのメッセージ、タイマーなど、さまざまなイベントトリガーに応答します。各ファンクションは特定のトリガーと関連付けられます。自動スケーリング：トリガーがアクティブ化されると、必要なコンピューティングリソースを動的に割り当て、さまざまなワークロードに応じた効率的なスケーリングを実現します。リソースは自動的にプロビジョニングおよび解除され、実際のコンピュート時間のみが請求されます。実行環境：開発者は好みのプログラミング言語（C＃、JavaScript、Python、Javaなど）でコードを書き、ファンクションにランタイム環境を提供する「ファンクションアプリ」内で実行します。ステートレス：アジュール・ファンクションはステートレス設計されており、呼び出し間で永続的な状態を保持しません。必要な状態情報は通常、ストレージサービスやデータベースなど外部で管理されます。統合：アジュール・ファンクションはさまざまなアジュールサービスや外部システムとシームレスに統合し、強力なイベント駆動型アプリケーションを作成できます。データベースに接続したり、外部イベントに基づいてアクションをトリガーしたり、結果をデータストアに保存したり、通知を送信したりすることができます。アジュール・ファンクションを使用するのは誰ですか？アジュール・ファンクションはマイクロソフト・アジュールが提供する多目的なサーバーレス・コンピューティング・サービスであり、さまざまなユーザーや産業で利用されています。以下は、それぞれのユーザーグループについての簡単な紹介と共に、誰がそれを使用しているかをまとめた表です。ユーザーグループ利用例利点開発者クラウドネイティブアプリケーション：開発者はアジュール・ファンクションを使用してクラウドネイティブアプリケーションを構築し、デプロイします。 – インフラストラクチャ管理ではなく、コードの記述に焦点を当てることができます。 – 負荷が増えるにつれて自動的にスケールします。イベント駆動型マイクロサービス：…

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

はじめに電気自動車の効率を予測し、ユーザーがそのシステムを簡単に使用できるシステムがあると思ったことはありますか？電気自動車の世界では、電気自動車の効率を非常に高い精度で予測することができます。このコンセプトは現実の世界にも導入され、私たちはZenmlとMLflowに非常に感謝しています。このプロジェクトでは、技術的な深いダイブを探求し、データサイエンス、機械学習、およびMLOpsの組み合わせがこのテクノロジーを美しく作り上げる方法を見ていきます。また、電気自動車にどのようにZenMLを使用するかも見ていきます。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 Zenmlとは何か、エンドツーエンドの機械学習パイプラインでの使用方法を学ぶ。 MLFlowの役割を理解し、機械学習モデルの実験トラッカーを作成する。機械学習モデルの展開プロセスと予測サービスの設定方法を探索する。機械学習モデルの予測との対話に使用するユーザーフレンドリーなStreamlitアプリの作成方法を発見する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。電気自動車の効率を理解する電気自動車（EV）の効率は、バッテリーからの電気エネルギーを走行距離にどれだけ効率よく変換できるかを示します。通常、kWh（キロワット時）あたりのマイルで測定されます。モーター効率、バッテリー効率、重量、空力、および補助負荷などの要素がEVの効率に影響を与えます。したがって、これらの領域を最適化すると、EVの効率を改善することができます。消費者にとっては、より効率の高いEVを選ぶことで、より良い運転体験が得られます。このプロジェクトでは、実際のEVデータを使用して電気自動車の効率を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。効率を正確に予測することで、EVメーカーは設計を最適化することができます。 ZenMLというMLOpsフレームワークを使用して、機械学習モデルのトレーニング、評価、展開のワークフローを自動化します。ZenMLは、MLライフサイクルの各ステージでのメタデータの追跡、アーティファクトの管理、モデルの再現性の機能を提供します。データ収集このプロジェクトでは、Kaggleからデータを収集します。かわいいは、データサイエンスや機械学習プロジェクトのための多くのデータセットを提供するオンラインプラットフォームです。必要な場所からデータを収集することができます。このデータセットを収集することで、モデルへの予測を行うことができます。以下は、すべてのファイルやテンプレートが含まれている私のGitHubリポジトリです： https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 問題の設定効率的な電気自動車は未来ですが、その走行範囲を正確に予測することは非常に困難です。解決策私たちのプロジェクトは、データサイエンスとMLOpsを組み合わせて、電気自動車の効率予測のための正確なモデルを作成し、消費者とメーカーの両方に利益をもたらします。仮想環境の設定なぜ仮想環境を設定したいのでしょうか？プロジェクトを他のプロジェクトとの競合せずに目立たせるためです。…

「初心者からニンジャへ：なぜデータサイエンスにおけるPythonのスキルが重要なのか」

「データサイエンティストとして、Pythonのスキルを向上させる価値はありますか？さまざまなレベルの専門知識をもつ人々のコード比較にダイブし、「十分」は本当に十分なのかを見つけましょう」

Python

Learn more about Search Results Yi - Page 20