MIMIC临床数据库使用入门

MIMIC临床数据库使用入门 描述：在本次视频中，除了介绍MIMIC数据库外，我也给大家粗略地介绍Navicat数据库软件的基本使用，希望大家都能在这简短的几节课中熟悉MIMIC数据库的使用。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/7fYhVzN2aLN 大小：未统计 标签：#课程 #知识 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

一个无限高质量3D数据的生成器，使用程序生成的无限逼真世界

一个无限高质量3D数据的生成器，使用程序生成的无限逼真世界 100%的程序化生成，不需要外部资产，也不依赖AI。并且是免费开源的。生成质量非常高，可以说达到以假乱真的地步！甚至是花瓣上的皱纹都可定制 Infinigen由普林斯顿视觉和学习实验室开发，Infinigen的主要特性和功能包括： 1、程序化：Infinigen是一个程序生成器，它完全使用随机的数学规则来创建所有的形状和材料，从宏观结构到微观细节。Infinigen可以创建无限的变化。用户可以通过覆盖随机化的默认参数来完全控制资产的生成。 2、多样化：Infinigen为自然世界中的多样化对象和场景提供生成器，包括植物、动物、地形，以及火、云、雨、雪等自然现象。当前对自然的关注是由于观察到哺乳动物的视觉在自然世界中进化。然而，预计Infinigen将随着时间的推移扩展到覆盖建筑环境和人造物体。 3、真实的几何形状：Infinigen针对计算机视觉研究进行了优化，特别是3D视觉。Infinigen不使用bump/normal-maps、全透明度或其他伪造几何细节的技术。Infinigen的所有细微的几何细节都是真实的，确保了精确的3D地面真实性。 4、自动注释：Infinigen可以自动生成各种计算机视觉任务的高质量注释，包括光流、3D场景流、深度、表面法线、全景分割、遮挡边界。因为用户可以完全访问渲染过程，所以注释很容易定制。 || #生成器

假数据批量生成工具 faker.js 作者删库

假数据批量生成工具 faker.js 作者删库 这是一个著名的 nodejs 工具库，项目说明文件显示：What really happened with Aaron Swartz? V2EX的网友seki认为作者做得很彻底，隐藏然后改名了原来的 repo 然后创建了一个新的同名的，这样连找 fork 都不好找。 此前该作者抗议过大公司不劳而获的行为。说：世界五百强公司们别想再白嫖我的工作成果了，要么给我开一份六位数的合同，要么fork项目自己搞。 faker.js 是用于生成伪造数据的 JavaScript 库。 伪数据在构建和测试我们的应用时很有用。 faker.js 可以为各个领域生成伪造数据，包括地址，商业，公司，日期，财务，图像，随机数或名称。

由Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1生成的合成数据集，包含超过30亿Token，涵盖了教科书、博客、故事等各种

由Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1生成的合成数据集，包含超过30亿Token，涵盖了教科书、博客、故事等各种文本类型。 数据集包含8个子集，涵盖了多个主题，如网络样本、斯坦福课程大纲、故事、WikiHow文章等。 通过使用不同样式和受众，以及精心设计的提示，增加了内容的多样性和信息熵。通过MinHash去重，仅有不到1%的重复样本。还通过去污染流程，排除了来自测试基准的样本，保证数据的干净性。 该数据集可用于研究合成数据领域，促进人工智能相关研究的发展。 | #数据集

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点： 1.大规模综合性能评测：GenMedicalEval构建了一个覆盖16大主要科室、3个医生培养阶段、6种医学临床应用场景、基于40，000+道医学考试真题和55，000+三甲医院患者病历构建的总计100,000+例医疗评测数据。这一数据集从医学基础知识、临床应用、安全规范等层面全面评估大模型在真实医疗复杂情境中的整体性能，弥补了现有评测基准未能覆盖医学实践中众多实际挑战的不足。 2.深入细分的多维度场景评估：GenMedicalEval融合了医师的临床笔记与医学影像资料，围绕检查、诊断、治疗等关键医疗场景，构建了一系列多样化和主题丰富的生成式评估题目，为现有问答式评测模拟真实临床环境的开放式诊疗流程提供了有力补充。 3.创新性的开放式评估指标和自动化评估模型：为解决开放式生成任务缺乏有效评估指标的难题，GenMedicalEval采用先进的结构化抽取和术语对齐技术，构建了一套创新的生成式评估指标体系，这一体系能够精确衡量生成答案的医学知识准确性。进一步地，基于自建知识库训练了与人工评价相关性较高的医疗自动评估模型，提供多维度医疗评分和评价理由。这一模型的特点是无数据泄露和自主可控，相较于GPT-4等其他模型，具有独特优势。 | #框架

随着越来越多的公司推出对内容来源和真实性联盟(C2PA)标准的支持，OpenAI的图像生成器dall - e3将在图像元数据中添

随着越来越多的公司推出对内容来源和真实性联盟(C2PA)标准的支持，OpenAI的图像生成器dall - e3将在图像元数据中添加水印。 该公司表示，C2PA的水印将出现在ChatGPT网站和DALL-E 3模型的API生成的图像中。手机用户将在2月12日之前获得水印。它们将包括一个不可见的元数据组件和一个可见的CR符号，它将出现在每个图像的左上角。 人们可以通过content Credentials Verify等网站检查OpenAI平台生成的任何图像的来源使用哪个人工智能工具制作内容。到目前为止，只有静态图像，而不是视频或文本，可以携带水印。 OpenAI表示，在图像中添加水印元数据“对延迟的影响可以忽略不计，也不会影响图像生成的质量”。对于某些任务，它还会略微增加图像大小。 标签: #OpenAI 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot