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    通过区域分析,迅速找出网站在哪些地方速度慢 [详细介绍]

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在国家高度重视近视防控的大背景下,这套系统的良好应用前景受到投资人的高度认可。对个人用户来说,可以准确判断和提醒一个孩子现在的视力状况、未来何时发生近视以及近视严重程度的预测。对于政府部门来说,除了现在近视发展情况分析报告外,还可预测一个学校、一个地区、一个城市、一个省、甚至全国不同年龄段、不同生活状态下,孩子大规模爆发近视的整体预测,对全国近视防控有重大的实用价值,为落实近视防控目标提供最佳参考依据。返回,查看更多

推荐2019-10-10 12:20:02

毫无疑问,联邦学习技术的出现让大范围的行业间及跨行业AI协作成为可能,微众银行AI团队也正致力于构建更加开放高效的AI合作生态,推动着开发及推广数据安全和用户隐私保护下的AI技术及其应用。目前,目前,联邦学习技术已成功应用至智能风控、智能权益定价、智慧零售、智能用工、异常检测等业务场景,助力智慧城市、智慧金融等多行业多领域的“升级”。

2019-10-10 13:34:39来源:新华社 作者:肖思思 评论:0导语:内镜检查及活检是上消化道癌早期诊断的金标准。中山大学肿瘤防治中心8日发布消息称,该院徐瑞华教授团队成功研发上消化道肿瘤内镜人工智能辅助诊断系统,相关研究成果《人工智能实时辅助内镜早期诊断上消化道肿瘤内镜检查及活检是上消化道癌早期诊断的金标准。中山大学肿瘤防治中心8日发布消息称,该院徐瑞华教授团队成功研发上消化道肿瘤内镜人工智能辅助诊断系统,相关研究成果《人工智能实时辅助内镜早期诊断上消化道肿瘤:一项多中心、病例对照、诊断性研究》4日在线发表于国际期刊《柳叶刀·肿瘤》上。据文章通讯作者徐瑞华介绍,针对上消化道癌内镜早诊这一临床难点问题,数十位专家组成的团队开展了多学科联合攻关,成功自主研发出上消化道癌内镜人工智能辅助诊断系统(GRAIDS)。根据《柳叶刀·肿瘤》上发表的这项研究成果,通过前期完成的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图像数据的识别和深度学习,该系统对癌变的诊断准确率可以达到96%。

新技术和新需求衍生的新一轮革新会助力AI产业实现腾飞,而联邦学习技术无疑是奠定AI革新未来的基石。基于联邦学习技术,多行业多企业、机构共同构建联邦学习生态,将是未来AI产业的新方向。对此,项目负责人、微众银行首席人工智能官杨强教授表示:“全球人工智能发展进入新阶段,新一代的机器学习算法框架,需以保护隐私、安全合规为出发点,用透明的机制来保障人工智能的健康发展,联邦学习技术就是当下全行业、各领域所迫切需要的新思路。”

原标题:首发|星辰万有科技获数千万元融资,打造欧欧人工智能近视防控系统

推荐2019-10-10 12:20:02

新技术和新需求衍生的新一轮革新会助力AI产业实现腾飞,而联邦学习技术无疑是奠定AI革新未来的基石。基于联邦学习技术,多行业多企业、机构共同构建联邦学习生态,将是未来AI产业的新方向。对此,项目负责人、微众银行首席人工智能官杨强教授表示:“全球人工智能发展进入新阶段,新一代的机器学习算法框架,需以保护隐私、安全合规为出发点,用透明的机制来保障人工智能的健康发展,联邦学习技术就是当下全行业、各领域所迫切需要的新思路。”

毫无疑问,联邦学习技术的出现让大范围的行业间及跨行业AI协作成为可能,微众银行AI团队也正致力于构建更加开放高效的AI合作生态,推动着开发及推广数据安全和用户隐私保护下的AI技术及其应用。目前,目前,联邦学习技术已成功应用至智能风控、智能权益定价、智慧零售、智能用工、异常检测等业务场景,助力智慧城市、智慧金融等多行业多领域的“升级”。

为了对该系统的性能进行深入的验证,由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究,采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析,证实该人工智能系统对上消化道癌的总体诊断准确率可达90%以上。

由于真性近视不可逆转,不可治愈。这套系统基于“治未病”的思路,预防为主,防控结合,把近视防控的战略节点前移,从医院端转移到学校端,对近视做到早发现、早干预、早治疗,最终实现让孩子不得近视的目的。

据悉,微众银行AI团队此次获奖的这一项目,主要是针对异构信息网络中的数据孤岛问题,提出了一套完整可行的联邦学习解决方案。作为一种分布式的机器学习技术,联邦学习能够保证参与各方在数据不出本地、保持数据独立性的前提下,多方共建模型,共同提升机器学习效果。在满足用户隐私保护和数据安全需求的同时,实现多方共赢。

评选公示

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由于真性近视不可逆转,不可治愈。这套系统基于“治未病”的思路,预防为主,防控结合,把近视防控的战略节点前移,从医院端转移到学校端,对近视做到早发现、早干预、早治疗,最终实现让孩子不得近视的目的。