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이 시스템은 초보 안과 의사들이 진단 일관성을 약 12%만큼 개선하는 데 도움이 되며, 13가지 주요 안저 질환을 자동으로 감지하는 새로운 방법을 제공합니다. 본 논문은 연구의 추가적인 해석 및 공유입니다 →

* 고품질 공개 데이터 세트: 8
1️⃣ AISHELL-1 오픈소스 중국어 음성 데이터베이스
2️⃣ DeepSymNet 딥 심볼 네트워크 데이터 세트
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* AI4S 종이 케이스 : 2개
1️⃣ 세계에서 가장 흔한 암을 목표로 중국 학자들은 유방암 예후 점수 시스템 MIRS를 구축했습니다.
2️⃣ 중국과학원 선전선진기술원에서는 Few-Shot 학습 프레임워크를 기반으로 동물의 사회적 행동을 분석하는 SBeA를 제안했습니다.
* 인기 백과사전 항목: 8개
1️⃣ 초당 부동 소수점 연산 FLOPS
2️⃣ 랜덤 워크
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더 많은 자료를 보려면 이 기사를 참조하세요 →

이 연구는 기술 혁신을 통해 연구 효율성과 정확성을 시급히 개선해야 합니다. 이를 바탕으로 중국과학원 선전선진기술연구소는 자유생활 동물의 행동을 종합적으로 정량화하고, 적은 수의 라벨링 프레임(약 400개 프레임)을 사용하여 다수 동물의 3차원 자세를 추정하고, 양방향 전이 학습 전략을 통해 다수 동물의 신원 인식 정확도가 90%를 초과하는 SBeA를 개발했습니다. 본 글은 실험 결과를 해석하고 공유하는 글입니다👉
