Cooper111 / Taidi_7th_B
第七届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛 B题:直肠癌淋巴结转移的智能诊断 初学小白的解决方案
☆14Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for Taidi_7th_B:
Users that are interested in Taidi_7th_B are comparing it to the libraries listed below
- 此库为2017-2018年度工程实践项目,主要目的是能够识别图像类别,尤其是医学类,然后在医学类中再进行更为细致的类别识别,以达到医学影像这一垂直领域的应用目的。☆81Updated 4 years ago
- 大数据医疗——肝癌影像AI诊断☆16Updated 6 years ago
- 分别使用rnn/cnn/rcnn来实现根据患者描述,进行疾病诊断☆51Updated 6 years ago
- 智能医疗辅助诊断可视化系统软件-服务器开发☆11Updated 6 years ago
- 美年健康AI大赛—双高疾病风险预测☆18Updated 6 years ago
- 毕业设计--面向高考招生咨询的问答系统设计与实现☆95Updated last year
- 天池精准医疗糖尿病预测,复赛第四名☆36Updated 6 years ago
- 航空公司客户价值识别☆10Updated 6 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆61Updated 9 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆42Updated 5 years ago
- 天池精准医疗大赛,糖尿病预测☆11Updated 6 years ago
- 天池瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛初赛, 糖尿病相关医疗命名实体识别,基于pycrfsuite实现。We provide a solution for preliminary contest of Tianchi Ruijin Hospital MMC Artif…☆72Updated 6 years ago
- 毕业设计-主动学习推荐系统的实现☆35Updated 8 months ago
- Kaggle:入门赛Tatanic(泰坦尼克号)84.21%带你冲进前2%☆52Updated 6 years ago
- 使用Python编程语言,基于tensorflow框架,采用AlexNet、LeNet、VGG、GooleNet、ZFNet和ResNet对1320张膀胱肿瘤图片进行训练,并在最终的170 张测试集图片上测试得分,通过这次项目经历,强化对深度学习中计算机视觉领域主流框架的掌握…☆10Updated 5 years ago
- 基于CNN的车牌(字符)识别 end2end plate recognition using CNN based on Tensorflow☆26Updated 8 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆137Updated 7 years ago
- 基于膨胀卷积神经网络(Dilated Convolutions)训练好的医疗命名实体识别工具☆47Updated 6 years ago
- 这是我用Django框架弄的图像分类.☆23Updated 7 years ago
- ☆40Updated 5 years ago
- 利用CNN模型进行文本分类,包含双通道和单通道,是否使用词向量等多种方式☆12Updated 4 years ago
- 基于BiLSTM-CRF网络的中文电子病历命名实体识别☆35Updated 6 years ago
- 基于U-net和MRI图像的膀胱壁边缘以及膀胱肿瘤检测☆61Updated 5 years ago
- 基于卷积神经网络参数优化的情感分析论文code☆62Updated 7 years ago
- 使用keras框架Embedding+LSTM对短文本分类-半监督☆16Updated 7 years ago
- 项目3: 车辆检测及型号识别☆14Updated 6 years ago
- 阿里妈妈搜索广告转化预测☆21Updated 6 years ago
- 天池大赛>MTWI 2018 挑战赛一:网络图像的文本识别☆16Updated 5 years ago
- 软件工程课程设计项目/Lab409:基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析(Web)☆121Updated 7 years ago
- 瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛-baseline☆67Updated 6 years ago