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美国COVID-19严重程度预测数据库与模型

项目整合了多源数据,包括确诊病例、死亡数据、人口统计、风险因素和社交距离信息,构建了预测美国各县和医院COVID-19严重程度的模型。其中包括3-5天短期死亡率预测模型和大流行严重程度指数(CPSI),有助于优化医疗资源分配。数据库和模型支持Python访问,为疫情研究和决策提供科学依据。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
Sunsimiao - 中文医疗大模型,提供全面诊疗建议
CMB-ExamGithubQwen2-7BSunsimiao中文医疗大模型开源项目高质量医疗数据
孙思邈中文医疗大模型结合孙思邈的医学理念和高质量中文医疗数据,旨在提供广泛的诊疗建议。该模型在多个医疗考试中表现出色,由华东理工大学发起,得到多家组织支持。训练数据涵盖医疗文献、教材、诊断数据和问诊对话,持续更新并通过人工与自动化处理以确保高质量。
Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总
Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了医学影像领域基础模型相关的研究文献和资源。内容涵盖文本提示模型和视觉提示模型两大类,包括对比学习、对话式、生成式等多种模型。项目提供论文标题、作者、发表时间和链接等详细信息。这一资源集合为医学影像基础模型研究提供了全面的参考材料。
kaggle - 环境日志统计与故障检测
GithubHuggingface开源项目故障日志模型环境监控统计
该项目通过记录和分析环境日志统计数据,识别可能出现问题的环境。这有助于及时发现潜在系统故障或异常,提高环境稳定性。该方法使开发者和管理员能更快速地定位和解决问题,从而优化系统性能。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
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