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龙源通信建设有限公司(以下简称“龙源”)是中国通信服务股份有限公司旗下具有独立法人资格的全资成员企业。龙源为原广东省邮电管理局下属企业,经过六十多年的伟大创业和发展,整合了广东地区12家通信企业,经过多年转型、创新,龙源成为位居同行业前列的国际化公司。 1956年,龙源通信建设有限公司的前身——广州市内电话局工程队成立。1976年,工程队成立了专门的

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【学术交流】青年内镜医生展风采

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第二个,从数据中找寻优化模型思路的能力,即问题解决能力(这一能力与 IQ 有关)。医学影像数据,每个医院都不一样,主要体现在医院的场景、拍摄手法等。很多时候,甚至每个病种的数据都没有前人的工作可参考。这就需要我们花大量的时间泡在数据里面,寻找数据里面的规律,来优化模型。控制好数据敏感性,防止 garbage in garbage out,从而能控制好数据,就能控制效果。

AI 工程师这一能力的天分体现在:每次接触的数据都不同,判断思路路都不同的情况下,能迅速的找到解决问题的关键。而进一步的天分还体现在能抽象推出标准、实用新框架的能力。

而且需要注意的是,机器学习是【法】,深度学习是【术】,AI 工程师不能太痴迷于工具,而忽略问题的本质。

第三个,把 paper 新思路和新框架引入 实际工作的能力(这一能力跟勤奋有关)。因为新的框架替换旧的框架,带来的往往是门槛的提升,不 follow 就落后,所以我们一定要紧跟最新的前沿进展。不过这种能力,往往只能解决公开数据集的问题。对于我们碰到的实际复杂多变的医学图像,肯定是不够的,很容易会陷入到坑里面去。

目前我们也在招聘 AI 工程师、机器学习工程师、算法工程师以及数据工程师,感兴趣的同学欢迎联系我们。

第一,我们讲了一下医学图像分析的方法和流派之分,在我们实际工作中,目标检测这种方法的作用凌驾于其他方法之上。我们通常不会选择优先去解决图像分类、重构以及分割问题,而更多地将其当做目标检测问题。虽然这一方法论比较固定,但实际用于医学影像分析时,应用面也非常宽泛。

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第二,分享了目标检测的全流程,包括框架的学习、模型打造后怎样跟医疗机构对接的问题等。

最后,分享了怎样跟医生做好 AI 合作,进而分享了 AI 工程师应该具备的几个能力以及需要进行哪些方向的修炼。

以上就是本期嘉宾的全部分享内容。更多公开课视频请到雷锋网(公众号:雷锋网(公众号:雷锋网))AI 研习社社区(/httsclub.leiphone.com/)观看。关注微信公众号:AI 研习社(okweiwu),可获取最新公开课直播时间预告。

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