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柴胡-03

爱你:药引

技术团队基于UNet(分割)、ResNet(分类)等经典架构开发分割或分类模型,针对医疗场景优化。要求技术负责人定期用“准确率、召回率、F1值”等量化指标汇报进展。

宋初禾可以加入注意力机制提升病灶识别精度。

技术总监李工可以。

当后续工作详细化后,林北和时月才知道你那句要加班是怎么回事了。毕竟你也和他们一起加班工作。

工作压力增大,你下班时间几乎是凌晨。你不想让吴叔大晚上等你,也怕晚上回去睡会吵着何苏叶,你就自己打车或者住在公司,又或者早一点就回家(初禾家)睡。

何苏叶已经三天晚饭都没见过你了,包括早上起床的时候,甚至是你的消息。

何苏叶坐在书房里,活动着自己的脖颈,而后拿起手机来看,还是没有。

何苏叶这么忙吗?

这样还真像回到了单身的时候,又或者是你出国的场景。家里属于你的气味都少了,何苏叶心里空落落的。

何苏叶想听听你的声音,哪怕是隔着屏幕看你一眼也好过现在既怕打扰到你,又怕你没空接。终究还是主动放弃念想。

何苏叶过几天就好了...

过几天会好吗?何苏叶自己都不确定,但他只能这么抚平自己因想你而泛起涟漪的心了。

前面这些你都可以迎难而上,最紧张的来了——模拟测试。

这一步通过,你们就可以从实验室走到医院了。你紧张到晚上都没睡好。

顾轩学长没事,我相信一定可以成功的。

宋初禾会的,会的。

你们让放射科医生在不知情的情况下,同时分析AI结果与传统人工诊断,对吧耗时和准确率。然后模拟三甲医院日均1000例影像的处理量,测试系统响应速度。

不负众望,AI医疗影像诊断系统耗时少、准确率高,在1000例的压力测试下,响应速度没有受到影响。

这个结果一出,众人高呼。有胆子大的,在那高喊

员工宋总牛掰!

员工一种植物。

员工vocal!好牛!

你心里的大石总算是落下了。

宋初禾这几天辛苦各位了。

时月宋总给大家点了奶茶、咖啡。

林北大家来这拿吧。

员工宋总万岁!

所有员工宋总万岁!

宋初禾先别万岁啊,等这个项目落地,我保证还大家正常作息。

员工好嘞!

宋初禾今天,可以提早下班了。

员工芜湖!

测试通过,你们就可以注册审批申报,将技术产品商业化封装,进行商业化试点和市场推广。而后将系统持续迭代,每季度更新模型。并且设立24小时技术响应团队,当AI出现误诊时立即暂停相关功能并启动人工复核。

最后就是风险管理。购买医疗责任险,应对可能发生的误诊纠纷。你尽可能的将每一步细化、落实,将风险降到最小。

测试通过这个方案基本上就成功一大半了,你呢也可以回家去好好休息、正常作息了。

顾轩学长恭喜。

宋初禾是恭喜我们。

宋初禾多亏学长了,一回国就过来帮忙,说要请的饭也还没请。

顾轩学长没事,今天也可以。

宋初禾今天?

顾轩学长有事要忙吗?

宋初禾不是,这不是怕学长想要休息嘛。

宋初禾那就晚上七点,我请学长去甘棠药膳居(编的)吃饭。

顾轩学长好,那我去接你?顺路不那么麻烦。

宋初禾好。

顾轩学长那晚上见。

宋初禾好。

你回到办公室将又将剩下的流程理了一下后起身离开。

你抬腕看时间。

宋初禾五点,现在回去洗澡化妆换衣服六点半刚刚好。

你走出公司,吴叔已经在门口等着了。

吴叔小姐。(开车门)

宋初禾谢谢吴叔。(坐进去)

宋初禾不是说我自己来吗,开一下车门还能影响我的身份了。

吴叔你呀就让我做吧,这样踏实一点。

宋初禾好。

吴叔那我们就出发了。

宋初禾嗯。

吴叔这是成功了?

宋初禾差不多吧,这步成功其他的就是轻轻松松。

吴叔那就好,小姐可以好好休息了。

宋初禾嗯。

宋初禾我眯一会,到了叫我。

吴叔好。

......

吴叔小姐,到了。

宋初禾好,辛苦吴叔了。

吴叔没有。

宋初禾走了,吴叔拜拜。

吴叔拜拜。

你来到何苏叶家,真的有一种好久都没回来了的感觉。你找好衣服后就开始洗澡,不敢耽误一点。

你以最快的速度化了个淡妆,穿了件正式却又不会不突兀的衣服就下楼等顾轩学长来接。

你来到小区门口等着顾轩学长,然后给何苏叶报备一下,

宋初禾【今天终于可以回家了】

宋初禾【不用等我吃饭噢】

宋初禾【好想你啊(哭)】

刚发完,顾轩学长的车就停在你面前。顾轩学长下车来为你开车门。

宋初禾啊,其实不用那么麻烦的。

顾轩学长没事,顺手。

宋初禾谢谢学长。

你坐上副驾驶,顾轩学长也上了车前往目的地。

而我们何苏叶正好在对面看见了,他还没来得及叫住你,你就上车了。

何苏叶心中有郁闷、有吃醋,还有生气。

何苏叶支持你的一切决定,但是因为你的决定而受到的冷漠忽视又让他不太舒服。因为这些都让何苏叶觉得你不重视他,甚至是不重视这段感情。

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十七锦感谢最甜九妹宝子开通的会员,加更!!

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十七锦UNet(分割)、ResNet(分类)等经典架构开发分割或分类模型,这个比较难解释,就简单的说一下。

十七锦UNet(分割)就像是对CT图像中的肿瘤器官进行分割,以及对显微镜图像中的细胞进行分割;ResNet(分类)广泛应用于各种领域,比如人脸识别。

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