新闻，观点和见解声音分类可能是一项艰巨的任务，特别是当声音样本有微小的变化时，人耳无法察觉。机器的使用，以及最近的机器学习模型，已经被证明是解决声音分类问题的有效方法。这些应用程序可以帮助改善诊断，并一直是诸如心脏病学而且肺学．最近的创新如a识别COVID-19咳嗽的卷积神经网络和使用咳嗽记录检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型显示了一些有希望的结果，可以仅通过咳嗽声识别COVID-19患者。看看这些参考文献，这项任务可能看起来相当具有挑战性，似乎只有顶尖的研究人员才能完成。在这篇文章中，我们将讨论如何使用机器学习和音频功能来获得非常有希望的结果beplay体育官网下载app．
心臓病学のような医療分野でも,beplay体育手机官网安卓版Wolfram言語は新たな知見獲得や臨床現場における予測に役立っています。最近,金沢大学先進予防医学研究科の中嶋憲一教授がリードする,Wolfram言語の機械学習機能を用いた心不全による死亡リスク予測の研究に参加し,論文が出版されましたのでその概略を紹介します。そこでは,末期心不全(HFD)と重度の不整脈/突然死(是)によって引き起こされる心臓死の確率を区別できる分類器を構築することを目指しました。
如今的手持设备已经足够强大神经网络本地，不需要云服务器连接，这可以是一个很大的方便，当你在旅途中。不过，在你的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义神经网络并不简单，这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并引导您完成所有必要的步骤，以训练自定义图像分类器神经网络模型使用beplay体育官网下载app，通过ONNX(新版本12.2)，转换为核心毫升(苹果iOS应用程序的机器学习框架)，最后将其部署到你的iPhone或iPad上。
在心脏病学等医学领域beplay体育官网下载app继续帮助研究人员进行发现和预测。我最近与人合著了一项研究机器学习功能Wolframbeplay体育手机官网安卓版beplay体育官网下载app语言来预测因心力衰竭死亡的风险。在该研究中，我们的目标是建立一个分类器，能够区分由终末期心力衰竭(HFD)和严重心律失常事件/猝死(ArE)引起的心脏死亡的概率。以下是对纸我们在今年早些时候发表了文章。
注:以下帖子包含真实的医学图像。
随着越来越多的技术融入到世界各地的医疗环境中，Wolfram的欧洲分支机构已经开始与英国的合作beplay体育手机官网安卓版国民保健制度(英国国家医疗服务体系)努力实现癌症诊断过程的部分自动化。这项任务是使用机器学习来避免手工检查数千张相似的人体内部图像，以寻找癌症的迹象。
我写了博客上关于争议的帖子联邦党人文集．这是两人共同署名的12篇文章(总共85篇)亚历山大•汉密尔顿而且詹姆斯·麦迪逊．自从那个地标莫斯特勒和华莱士的统计研究尽管此书于1963年出版，但人们普遍认为这12首歌都是由麦迪逊写的Adair 1944年的文章该书也持这一立场，讨论了这些文章争夺作者身份的漫长历史)。产生这些方法的工作领域通常被称为“stylometry大多数仅通过文本来确定作者身份的方法(也就是说，在没有其他信息的情况下，比如实体打印或手写的便条)都采用了这种方法。就有争议的论文而言，只有两篇，是最小的了。即便如此，由于汉密尔顿和麦迪逊在风格上有许多统计上的相似之处，这些文章仍被认为难以确定作者身份。
如果你自己没有使用过机器学习、深度学习和神经网络，你几乎肯定听说过它们。你可能熟悉它们在自动驾驶汽车、图像识别、自动文本补全、文本翻译和其他复杂数据分析中的商业用途，但你也可以训练自己的神经网络来完成诸如识别图像中的物体、生成文本序列或分割图像的像素等任务。与beplay体育官网下载app在美国，你可以比你想象的更快地开始学习机器学习和神经网络。既然深度学习和神经网络无处不在，让我们继续探索它们到底是什么，以及如何开始使用它们。
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