软件图片高清放大小工具

软件图片高清放大小工具 软件功能：图片修复 支持平台：#Windows 软件简介：一款图片修复工具，可以实现图片无损放大、画质增强。可以将模糊的照片变清晰，可用来修复老照片，对于动漫、表情包等的处理效果更好。

《Affinity Designer 中文破解绿色版(Win&macOS矢量图处理工具)》

《Affinity Designer 中文破解绿色版(Win&macOS矢量图处理工具)》 简介：本书提供了关于Affinity Designer 中文破解绿色版(Win&macOS矢量图处理工具)的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#AD中#Affi#知识#学习 文件大小：NG|https://pan.quark.cn/s/9e816824d9ba

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佐糖_1.8.1 佐糖是一款专业的抠图工具，这款软件以智能AI数据处理能力为驱动，高效地对图片进行创意编辑，支持抠图、在线消除笔、模糊照片变清晰，裁剪压缩图片等操作。 #修图 频道：@ZYPD123 群组：@mumu_software

图片无损修复工具：SwinIR是一个能够帮助你修复和提升图片质量的工具。

图片无损修复工具：SwinIR是一个能够帮助你修复和提升图片质量的工具。 你可以把这个工具想象成一个超级强大的”图片医生”。比如说，如果你有一张分辨率不高的图片，你想让它变得更清晰，SwinIR就可以帮你做到这一点。或者，如果你有一张图片，但是图片中有很多噪声（比如颜色不正常的点） SwinIR也可以帮你去除这些噪声。又或者如果你有一张JPEG格式的图片，但是由于压缩过程中产生了一些不自然的效果（我们称之为”压缩伪影”）SwinIR也可以帮你减少这些效果。 这个工具使用了一种叫做Swin Transformer的技术，这种技术在图像处理领域表现得非常出色。已经在Replicate网站上被运行了390万次！ 试用： Github： 论文：

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《无印》 简介：由于信息有限，推测无印可能是一款简约风格的软件，或许在图片处理、笔记记录或文件管理等方面具有特色，以简洁的界面和实用的功能，为用户提供纯净、无干扰的使用体验 标签： #无印 #简约软件 #图片处理 #笔记记录 #文件管理 文件大小 NG 链接：https://pan.quark.cn/s/d50821204825

研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性

研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性 这项研究从西奈山医疗系统 12 个月的常规护理中提取了 27000 多个独特的诊断和手术代码，同时排除了可识别的患者数据。通过对每个代码的描述，研究人员促使 OpenAI、Google和 Meta 的模型输出最准确的医疗代码。研究人员将生成的代码与原始代码进行了比较，并分析了错误的模式。研究人员报告说，所研究的所有大型语言模型，包括 GPT-4、GPT-3.5、Gemini-pro 和 Llama-2-70b 在再现原始医疗代码方面都显示出有限的准确性（低于 50%），这突出表明这些模型在医疗编码的实用性方面存在很大差距。GPT-4 的性能最好，ICD-9-CM（45.9%）、ICD-10-CM（33.9%）和 CPT 代码（49.8%）的精确匹配率最高。GPT-4 还生成了最高比例的错误代码，但仍然表达了正确的含义。例如，当给出 ICD-9-CM 中"结节性前列腺，无尿路梗阻"的描述时，GPT-4 生成了"结节性前列腺"的代码，展示了其对医学术语相对细微的理解。然而，即使考虑到这些技术上正确的代码，仍然存在大量令人无法接受的错误。其次是 GPT-3.5 模型，该模型的模糊倾向最大。与准确的代码相比，它错误生成的代码中准确但较为笼统的代码比例最高。在这种情况下，当提供 ICD-9-CM 描述"未指定的麻醉不良反应"时，GPT-3.5 生成的代码为"其他未在别处分类的特定不良反应"。研究报告的通讯作者、伊坎山西奈医院数据驱动与数字医学（D3M）和医学（消化内科）助理教授、医学博士、理学硕士阿里-索罗什（Ali Soroush）说："我们的研究结果突出表明，在医疗编码等敏感业务领域部署人工智能技术之前，亟需进行严格的评估和改进。虽然人工智能拥有巨大的潜力，但必须谨慎对待并不断开发，以确保其在医疗保健领域的可靠性和有效性。"研究人员说，这些模型在医疗保健行业的一个潜在应用是根据临床文本自动分配医疗代码，用于报销和研究目的。"以前的研究表明，较新的大型语言模型在处理数字任务时非常吃力。然而，这些模型从临床文本中分配医疗代码的准确程度尚未在不同的模型中得到深入研究，"共同第一作者、D3M 的生成式人工智能研究项目主任、医学博士 Eyal Klang 说。"因此，我们的目的是评估这些模型能否有效地完成将医疗代码与其相应的官方文本描述相匹配的基本任务。"研究报告的作者提出，将 LLM 与专家知识相结合可以实现医疗代码提取的自动化，从而有可能提高账单的准确性并降低医疗保健的管理成本。"这项研究揭示了人工智能在医疗保健领域的现有能力和挑战，强调了在广泛采用之前进行仔细考虑和进一步完善的必要性，"共同第一作者、西奈山伊坎大学医学教授、查尔斯-布朗夫曼个性化医学研究所所长兼 D3M 系统主管艾琳-费什伯格博士（Irene and Dr. Arthur M. Fishberg）医学博士、医学博士吉里什-纳德卡尔尼（Girish Nadkarni）说。研究人员提醒说，这项研究的人工任务可能并不能完全代表真实世界的情况，在这种情况下，LLM 的表现可能会更糟。下一步，研究团队计划开发量身定制的 LLM 工具，用于准确提取医疗数据和分配账单代码，以提高医疗运营的质量和效率。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：