2025-01-21 09:35:37机器学习方法
机器学习方法通过计算机算法让计算机从数据中学习规律,用于预测或分类未知数据。包括监督学习、无监督学习、强化学习等。广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。该方法能自动提取数据特征,提高处理效率和准确性,对推动人工智能和大数据技术发展具有重要意义。

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内容简介:研究者辛苦得到了实验样本,但是拍出的图片可能有背景太高、人工分析繁琐等的问题。这些不太理想的2D到5D(xy→xyztl)的data,可以使用Aivia机器学习功能进行分析——pixel classifier 和object classifier 工具可以迅速地自动识别感兴趣结构,并进行计数、位置关系、信号强度等分析,帮助研究者快速得到可靠的结果,从数据中发现隐藏的细节。这次培训我们选取了三个有代表性的图片,来向大家展示Aivia的强大数据分析能力。1、高背景厚样本2、结构不规则的荧光图像3、依赖于手动分析的电镜图片数据来源:厦门大学生物医学仪器共享平台,电镜室姚路明博士、吴彩明博士扫码报名即可观看直播时间:2022年4月19日    14:30-15:30 主讲包沈源博士毕业于华东理工大学先进材料与制备技术专业。博士后工作于华东理工大学物理化学专业。现任职于徕卡显微系统材料电镜制样工程师,长期从事材料制备和电镜图像分析工作,从理论基础到分析表征都具有丰富经验。
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