AiAi.care 项目正在教计算机“看到”胸部 X 光片，并以人类放射科医生的方式解释它们。我们正在使用 700,000 次胸部 X 光片 + 深度学习来建立 FDA经批准的用于结核病和肺癌的开源筛查工具。经过 MRMC 临床试验后，AiAi CAD 将免费分发给新兴国家，慈善机构…… 我们的次要目标是开源“Medical Imagenet”预训练模型和权重。医学数据很难获得，因此当前许多 Radiology-AI 论文都依赖于迁移学习 ImageNet 权重。ImageNet 图像（彩色、低分辨率、高对比度）和放射图像（灰度、高分辨率、低对比度）之间存在显着差异，因此我们相信我们的 Medical Imagenet 权重将全面提高灵敏度和特异性未来的研究。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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随着计算机与网络的普及，数字技术正在改变人类所赖以生存的社会环境

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论PYTHON对人类社会的巨大影响

下采样matlab代码快速人类动作识别 介绍 该存储库保存了该项目的代码库和数据集： 识别人类快速动作的时空图卷积网络 先决条件 Python3（> 3.5） 资料准备 我们对NTU-RGB + D的3D骨骼数据进行了实验。 预处理的数据可以从下载。 下载数据后，将“ NTU-RGB-D”文件夹解压缩到路径中。 下采样 为了创建快速动作的数据集，我们对NTU-RGB + D数据集进行下采样。 下采样是通过拍摄一帧然后保留另一帧，将帧数减半来完成的。 运行“ downsample.py”以对所需数据进行下采样。 数据缩减（可选） 我们提供“ create_small_data.py”，通过从所有60个动作中选择多个动作来从原始数据中创建较小的数据。 可以根据代码上的标签在代码中选择所需的操作。 可视化 我们在MATLAB上提供NTU-RGB + D的3D骨骼数据的可视化。 可以在“可视化”文件夹中找到更多详细信息。 训练 可以通过运行“ main.py”来训练模型。 结果将显示在“结果”文件夹中。 如果使用较小的数据，则需要对代码进行一些修改，这些修改在代码中有详细说明。 结果 此处显示

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背景描述 SOCOFing由来自600个非洲受试者的6,000幅指纹图像组成，包含独特的属性，例如性别，手和手指名称的标签，以及经过人工合成的版本，其中包括遮盖，中央旋转和Z形切割的三种不同级别的变更。 数据说明 它有两个主目录Real目录和Altered目录 Real目录包含真实人类指纹（无任何变化） Altered目录包含经过综合更改的指纹图像，包括用于遮盖、中央旋转和Z形切割的三种不同级别的更改。 Altered目录进一步分为：Altered_Easy、Altered_hard和Altered_Medium目录 Real图像的标签如下所示：“ 100__M_Left_thumb_finger.BMP” Altered图像的标签遵循以下格式：“ 100__M_Left_thumb_finger_CR.BMP”