临床文本病症状态分类BERT模型
基于ClinicalBERT的预训练模型,专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态,将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调,为临床文档的结构化处理提供支持。
这是一个名为clinical-assertion-negation-bert的临床断言和否定分类BERT模型项目。该项目旨在通过人工智能技术帮助医疗工作者更好地理解和结构化临床病历中的信息。
该模型的主要功能是对临床病历中提到的医疗状况进行分类,将其划分为三种状态:
这种分类能够帮助医疗人员快速了解患者的具体症状情况。
该项目是在ClinicalBERT(Bio + Discharge Summary BERT Model)的基础上进行微调开发的。研究团队使用了来自2010年i2b2挑战赛的断言数据进行模型训练,使其能够准确识别临床记录中的各种表述。
模型的使用非常直观。用户只需要通过transformers库加载模型和分词器,然后输入需要分析的文本即可。在输入文本中,需要用特殊标记[entity]来标注要分类的实体。
例如,如果想判断一段文本中"呼吸急促"这个症状的存在状态,可以这样标注: "病人在夜间已经康复,现在否认有任何[entity]呼吸急促[entity]的情况。"
模型会自动分析这段文本,并给出分类结果,比如"ABSENT"(不存在)以及相应的置信度分数。
这个项目在临床实践中具有重要的应用价值:
该项目是开源的,研究人员在 使用该模型时需要引用相关论文。这体现了项目团队对学术研究和知识共享的支持。这种开放的态度有助于推动医疗人工智能领域的发展,让更多研究者能够在此基础上进行更深入的研究和应用。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
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UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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