HIT Webinar 聚焦生物医疗，人工智能及前沿科技，围绕Healthcare，Intelligence & Technology探索医学影像处理、计算机视觉、智慧医疗、生物信息学、新型临床诊疗装备、智能康复机器人、医疗可穿戴设备、人工智能辅助制药等前沿技术的发展与应用。
本期特邀报告将于北京时间2024年1月12日晚上20：00于腾讯会议进行，时长一小时，欢迎您注册参加。
如何提高AI诊断模型的效率与可解释性
北京时间2024年1月12日晚上20：00
#腾讯会议：471-212-239
主题1：
视觉和语言模型的训练依赖于大量训练数据。存储大规模数据并用于训练模型是非常昂贵的，尤其是在日常科研工作中，需要在同一个数据集上进行数百甚至数千次模型训练以找到最优结构和参数。我研究数据集压缩技术以实现高效的深度学习，通过将一个大的数据集压缩成一个小的（真实/合成）数据集用以从零训练一个深度神经网络。数据合成在提高模型性能、模型鲁棒性、数据隐私保护等领域有重要意义。我将介绍我们在数据压缩和数据合成两个领域最新的研究进展，以及其在多个下有任务中的应用。
主题2：
深入了解SegVol，这是一种创新的通用交互式体积医学图像分割方法。本次演讲主要探讨SegVol的关键insights，特别关注两个方面：在训练阶段利用pseudo label和在推理阶段实施的zoom-out-zoom-in机制。加入本次网络研讨会，深入了解这些推动交互式医学图像分割进步的关键组成部分。END
研讨会信息
组织单位
医工学人
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所研究生会
HealthX医疗科技俱乐部
中美生科青年创投俱乐部
上海博联
复旦大学创新创业协会
复旦科创协会
NW Technology
钰沐菡
寇享学术
招募令
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本篇文章来源于微信公众号: 医工学人
