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比赛地址:医疗诊疗对话意图识别挑战赛;BERT/BERT+CNN

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简介:
比赛位置:医疗诊疗对话意图识别挑战赛;方案采用BERT结合使用CNN技术;预训练模型基于bert-base-chinese构建

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    RobotDoctor是一款集成知识图谱技术的智能医疗诊断工具,旨在通过分析和理解医疗大数据,提供精准的疾病诊断建议,助力医疗服务智能化。 经过60多年的发展,信息技术已经渗透到社会生活的每一个角落。随着其在国家治理、经济运行等方面的应用日益广泛,产生了大量的数据。特别是互联网技术的迅猛发展,在近几年内产生的数据总量已超过了人类历史上所有数据之和,其中医疗行业的数据增长尤为显著。 医疗大数据蕴含巨大价值,尤其是在临床辅助诊疗及健康管理领域中发挥着重要作用。如今,医疗大数据已成为国家战略层面的重要议题,并在全球学术界与产业界的竞争研究热点之中占据一席之地。如何有效利用这些海量的医疗数据、挖掘其深层潜在价值是未来信息科技发展的主要趋势之一,也是推动医疗大数据技术进步的关键背景因素。
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    天池精准医疗大赛之糖尿病预测挑战是由阿里云主办的数据竞赛,致力于通过数据分析与机器学习技术提高糖尿病早期预测的准确率,促进个性化医疗的发展。 天池精准医疗大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段。初赛题目是针对2型糖尿病的回归问题,要求根据受检者的体检数据和临床信息预测血糖值;而复赛则是二分类问题,通过体检信息和基因信息判断是否患有妊娠糖尿病。本人作为积极向上团队的一员,在此次精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。 当前代码仓库记录了我在比赛中的思路与代码。在公布初赛结果时,我发现有些参赛队伍的预测效果比我更好,但当时没有深入分析原因,仅将当时的部分代码进行了简单的整理以备后续参考。团队最终提交的复赛版本可以在天池社区技术圈中查看。 项目结构如下: - TianChi-Diabetes - preliminary:初赛代码 - repecharge:复赛代码
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    《美食识别挑战赛》是一场结合了视觉识别与味觉享受的比赛,参赛者通过图像识别技术猜出各式菜肴,探索科技与美食文化的交汇点。 图像识别之美食挑战赛:从二分类到多分类的转变带来了更多的复杂性。在首次举办的美食识别比赛中,参赛者需要准确区分豆腐与土豆,这为许多图片识别爱好者提供了初步实践的机会。相较之下,在新推出的比赛2.0中难度有所提升。不仅食材种类大幅增加,四种食材之间的辨识度也变得更加困难。对于专注于图像识别的开发者来说,这是一个值得尝试的重要挑战。
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