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智慧医疗再升级 陕中二附院全面接入Deepseek

近年来,人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛,为医疗行业带来了前所未有的变革。作为国内领先的AI大模型,DeepSeek凭借其强大的数据处理能力和智能化应用场景,正在重塑医疗服务的模式。

今日 Paper | 联合抽取;流式语音识别;差异学习;Skip-Thought向量等

目录

在序列标注模型中使用位置注意力进行抽取实体与重叠关系的联合抽取

将混合CTC/Attention方法嵌入到Transformer结构中实现在线端到端的流式语音识别架构

基于人工反向修正数据的差异学习

利用一种基于多属性邻近度的方法从可比较的新闻语料库中挖掘事件

Skip-Thought向量

在序列标注模型中使用位置注意力进行抽取实体与重叠关系的联合抽取

理解文字识别:一文读懂OCR商业化产品的算法逻辑

文字识别是一项“历久弥新”的技术。早在上世纪初,工程师们就开始尝试使用当时有限的硬件设备扫描并识别微缩胶片、纸张上的字符。随着时代和技术的发展,人们在日常生活中使用的电子设备不断更新换代,文字识别的需求成为一项必备的技术基础:不论是工厂序列号检测,还是手机拍照翻译,都离不开准确高效的识别技术。

bilstm算法如何优化及C++举例

BiLSTM算法可以通过以下几种方式进行优化:

1. 增加层数:增加BiLSTM的层数可以增加模型的表示能力,提高模型的准确性。但是需要注意,层数过多可能导致过拟合问题,需要合适的正则化措施来避免过拟合。

2. 使用注意力机制:注意力机制可以帮助模型更加关注输入序列中重要的部分,提高模型的性能。通过引入注意力机制,可以让模型自动学习到输入序列中的关键信息。

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