Stable Diffusion web UI:基于 Gradio 的扩散模型图像生成界面
为 Stable Diffusion 提供浏览器图形界面,把文生图、图生图、修复与放大等操作集中到可交互的网页中,降低使用门槛。
为 Stable Diffusion 提供浏览器图形界面,把文生图、图生图、修复与放大等操作集中到可交互的网页中,降低使用门槛。
基于大语言模型的分类器可在仅损失少量相关研究的前提下,减少需要人工筛选的记录比例。 研究评估Epistemonikos可持续知识平台中结合大语言模型的分类器,用于摘要筛选环节。
三种当代大语言模型在苯妥英与地高辛治疗药物监测解读上表现存在领域差异。 向Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.5与Gemini 3.1 Pro提交30个结构化临床情景,由两名评分者盲法独立评分。
由 Google Brain 团队发起的端到端开源机器学习平台,提供工具、库与社区资源,供研究者开展机器学习与神经网络研究并部署应用。
结论:海鞘底部体片段可再生而上部片段不能,局部信号环境差异与干细胞激活相关。 做法:以玻璃海鞘为模型,结合流式细胞术、单细胞测序、移植与命运图谱比较可再生与不可再生情境。
针对CI/CD下代码变更使既有测试用例失效的问题,提出基于变异的多智能体测试用例更新方法。 指出近期基于大语言模型的测试更新方法依赖执行反馈与精确匹配上下文检索,优先保证可执行性与行覆盖率。
针对肝胆胰肿瘤多学科决策场景,评估当代大语言模型治疗建议的稳定性及其与团队决策的一致性。 回顾性比较可行性研究,对相同肝胆胰肿瘤病例重复查询大语言模型,考察同一输入下输出是否一致,并与多学科团队决策比对。
系统综述旨在汇总机器学习与深度学习模型对住院成人脓毒症的预测表现,并单独描述相关医疗负担。 纳入相关研究开展系统综述与亚组荟萃分析,并按预测时间窗与验证成熟度分层,另用韩国国家住院索赔数据分析负担。
研究提出并评估“检索后验证”方法,用于衡量大语言模型生成医学信息的证据支持度与幻觉。 针对AI生成医学信息缺乏源文档明确支持的问题,开展实证研究以直接评估其是否基于底层证据。
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日,纳入开发预测模型的研究,提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。