Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Разработка нейросетей, которые, обучившись на размеченных медицинских данных, помогают врачам ставить диагнозы и даже вырабатывают рекомендации по лечению — одном из самых передовых направлений использования технологий искусственного интеллекта в медицине. Проект такого рода недавно реализован студентами НИЯУ МИФИ. Проект носит название «Интеллектуальный ассистент врача ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы». Как видно из названия, интеллектуальная система помогает эндокринологам, классифицируя новообразования в щитовидной железе человека на основе снимков УЗИ. «Ассистент» классифицирует узловые образования на основе TI-RADS (Thyroid Imaging Reporting and Data System) — международной стандартизированной системы описания и обработки данных лучевых исследований щитовидной железы Система разработана студентами НИЯУ МИФИ при участии профессора ИИКС Константина Зайцева и преподавателя ВИШ Максима Дунаева под общим руководством директора ИФИБ Александра Гармаша. Партнером проекта выступил «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России, специалисты которого не только консультировали разработчиков, но, что еще важнее, предоставили размеченные медицинские данные для обучений нейросети. Всего были использованы данные 137 пациентов, результаты диагностик которых вошли в обучающую выборку из 400 уникальных кинопетель (подборок из нескольких десятков снимков) и одиночных изображений. Перед ... читать далее.
