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瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识代码

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简介：上海交通大学医学院附属瑞金医院MMC通过采用人工智能技术，有效提升了糖尿病等代谢疾病管理的知识编码和数据分析能力，为精准医疗提供了有力支持。 瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识代码。

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  • 瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识代码
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    简介：上海交通大学医学院附属瑞金医院MMC通过采用人工智能技术，有效提升了糖尿病等代谢疾病管理的知识编码和数据分析能力，为精准医疗提供了有力支持。 瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识代码。
     
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    本项目介绍瑞金医院MMC采用AI技术构建医学知识图谱SPO的过程与成果，着重于医学知识的数据来源及整合方法。 瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识数据源：通过知识图谱构建SPO。
     
  • 瑞金医院MMC人工智能辅助知识图谱构建大赛初赛（RuiJin Round 1）
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    简介：瑞金医院MMC举办的人工智能辅助知识图谱构建大赛初赛，即“RuiJin Round 1”，旨在利用AI技术优化医疗知识管理与应用。 瑞金医院MMC人工智能辅助内置知识图谱大赛（第一赛季）：由于可能存在的版权问题，请自行联系大赛主办方索要数据。 本次大赛逐步通过糖尿病相关的教科书、研究论文进行糖尿病文献挖掘和发展糖尿病知识图谱。初赛任务是在学术论文和临床指南的基础上，对实体进行标注。共有十五类实体类别： - 疾病名称：如I型糖尿病 - 病因原因：疾病的成因、危险因素及机制。例如，“糖尿病是由于胰岛素抵抗导致”，其中胰岛素抵抗即为病因
     
  • 知识图谱项目实战（一）：瑞金医院MMC利用AI辅助构建知识图谱——初赛实体识别【1】代码指南。推荐使用BiLSTM+CRF模型
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    本文为“知识图谱项目实战”系列的第一部分，介绍瑞金医院MMC如何运用AI技术，特别是通过BiLSTM+CRF模型进行实体识别，以辅助构建医学领域的知识图谱。 本地代码推荐使用BiLSTM+CRF模型（经过调试效果良好）：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】码源。
     
  • 中医与人工智能——利用Protégé构建知识图谱
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    本研究探讨了在中医领域应用人工智能技术的方法和前景。通过使用Protégé工具来构建医学知识图谱，以期实现中医药知识的有效管理、共享及智能化服务，促进中医学的现代化发展。 本段落介绍了中医与人工智能的结合，并详细描述了如何使用Protégé工具来构建知识图谱。通过这一方法，可以更好地利用现代技术手段促进中医药学的发展和应用。
     
  • 人工智能（AI）辅助工具包
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    人工智能(AI)辅助工具包旨在为开发者和非技术用户提供一系列易于使用的AI工具和服务，涵盖机器学习、自然语言处理等领域，助力创新与效率提升。 如果你的PHP版本低于5.3.0，请将压缩包中的所有文件直接引入运行文件中使用。
     
  • 利用LangChain构建基于RAG的知识库智能聊天机器人
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    本项目运用LangChain框架和检索增强生成技术（RAG）开发了一款知识库驱动的智能聊天机器人。该机器人能够精准回答用户提问，并具备持续学习与优化的能力，旨在提供高效、个性化的信息咨询服务。 使用LangChain实现基于RAG知识库的智能聊天机器人包括以下内容： 1、提供详细使用教程。 2、使用LangChain构建基于OpenAI大模型； 3、使用fastapi实现后端服务，主要处理前端用户请求； 4、使用HTML+JS+CSS实现前端UI界面； 5、提供了问题QA知识库。
     
  • 人工智能知识图谱！
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    人工智能知识图谱是用于表示和利用实体及其实体间关系的知识库系统。它通过图形化结构展示数据间的关联，助力于信息检索、问答系统等应用领域的发展。 人工智能知识图谱
     
  • 人工智能开发环境的构建与基础知识介绍
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    本课程为初学者提供人工智能开发的基础知识和实践指导，涵盖开发环境搭建、编程语言选择及AI核心概念解析等内容。 讲解人工智能开发基础及开发环境搭建的详细过程。这段文字介绍的内容包括但不限于人工智能的基本概念、常用编程语言（如Python）、机器学习框架（如TensorFlow或PyTorch）以及如何配置相关的软件工具等，旨在帮助初学者构建一个完整的AI项目所需的知识和技能体系。
     
  • 人工智能项目实践：利用Pytorch和torchtext构建知识图谱的深度学习框架
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    本项目致力于使用Python深度学习库PyTorch与自然语言处理库torchtext，开发一个高效的深度学习架构，以构建复杂且具有高度语义连接的知识图谱。该研究深入探讨了人工智能领域的实践应用，为知识表示和推理提供了创新性的解决方案。 基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架主要设计有以下五大功能：知识表示学习（Knowledge Representation Learning）、实体识别与链接（Entity Recognition and Linking）、实体关系抽取（Entity Relation Extraction）、事件检测与抽取（Event Detection and Extraction）以及知识存储与查询（Knowledge Storage and Query）。此外，该框架还支持知识推理（Knowledge Reasoning），根据《知识图谱发展报告2018》的相关介绍。