医疗健康行业解决方案

国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》,旨在推进医疗大健康领域现代化改革,解决“看病难、看病贵”的问题,华为云依托自身云网融合、大数据、人工智能等先进的云服务能力,基于华为云高性能、高可靠、高安全的数字化底座,与业内顶级医疗合作伙伴一起,为医疗行业客户提供完善的医疗应用和服务体系

 
专业咨询服务 ∙ 助您上云无忧
专属顾问会在1个工作日内联系您
 请填写联系人
 请填写真实电话
提交

    机器学习在医疗 更多内容
  • 模型评测

    模型评测 机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 语音通话封禁规则

    烟草、酒水、茶叶、收藏品、古董推广售卖 禁止接入 企业服务 财税、知识产权、证书挂靠、资质、商标、专利 禁止接入 教育考证 会计资格证、医师,建造师、人力资源,健康管理师,教师资格证、消防工程师等 禁止接入 其他 上门服务、扫码挪车、个人话务类、机器人外呼、催收催缴类,低级低俗、不健康、涉及

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 示例模板概述

    配置审计 服务控制台当前提供如下合规规则包的示例模板: 等保三级2.0规范检查的标准合规包 适用于金融行业的合规实践 华为云网络安全合规实践 适用于统一身份认证服务(IAM)的最佳实践 适用于云监控服务(CES)的最佳实践 适用于计算服务的最佳实践 适用于弹性云服务器(E CS )的最佳实践

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 旧版体验式

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    字人,制作专业的医疗知识科普视频及术后注意事项,以代替医生进行医学科普。节省了医生的宝贵时间,使他们可以投放更多精力诊疗和学习上的同时,也能确保患者获得高质量、专业的医学知识普及,提升整体医疗服务的效率与效果。 广电传媒 媒资行业,主播通常身兼数职,工作内容繁杂且高压。不仅需

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 适用于医疗行业的合规实践

    IAM账号存在可使用的访问密钥 iam 账号存在可使用的访问密钥,视为“不合规” iam-user-last-login-check IAM用户指定时间内有登录行为 iam IAM用户指定时间范围内无登录行为,视为“不合规” iam-user-mfa-enabled IAM用户开启MFA iam IAM用户未开启MFA认证,视为“不合规”

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建数据预处理作业

    创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据训练模型中可使用、可实用,TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 “可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资源和成本规划

    RPA(不支持) AI服务(支持) AI服务基础版能力:OCR(卡证、票据、通用)、 自定义模板OCR 、ASR( 一句话识别 )/ TTS 、NLP基础服务、文本机器翻译 AI服务高阶版能力:合同比对、合同要素抽取、二次开发套件(智能文档理解)、聊天机器人、ASR/TTS 其他AI服务:电力巡检、园区视频

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端?

    钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端? 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时,输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器钉钉的群设置中选择“智能群助手”,添加机器人时选择“自定义”,创建完成后即可获得w

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品功能

    据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供的保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了