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Bioptimus
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研究论文分析图像变换对潜在空间嵌入的影响
一篇新研究论文探讨了图像变换如何影响用于组织病理学分类的潜在空间表示。研究发现，虽然变换后图像的嵌入比随机嵌入更接近原始嵌入，但它们并非完全不变，这表明变换介导的数据增强确实可以提高性能。研究还指出，通用的图像编码器网络与专门为组织病理学设计的网络之间存在显著差异。
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AWS 支持药物发现和患者护理的多模态人工智能模型
Amazon Web Services (AWS) 正在支持使用多模态生物基础模型 (BioFMs) 来整合和分析多样化的医疗保健数据流。这些先进的人工智能模型预先在广泛的生物数据集上进行了训练，可以同时处理文本、图像和遗传信息等多种数据类型。通过克服传统碎片化数据分析的局限性，这种方法旨在为药物发现、临床开发和个性化医疗提供更深入的见解。