gRPC

项目核心功能模块覆盖全流程冠脉影像后处理需求:‌基础影像导入解析‌:支持标准DICOM格式冠脉CTA影像的自动导入,完成影像序列校验、参数提取与预处理‌多模式三维重建‌:包含VR容积重建、CPR曲面重建、MIP最大密度投影、钙化积分计算四大核心重建能力,可完整还原冠脉全段血管走行‌智能测量标注‌:支
610C++机器深度学习
基于 FATE 给运营商搭建了联邦学习平台,基于 FATE 进行二次开发,支持了 FATE 现有算法的情况下,额外扩充 25 个深度学习的图像算法,GAT,GCN 等 5 个图神经网络算法,2 个 NLP 算法,额外新增了若干音视频算法 个人主要负责 FATE 平台搭建,联邦学习底层原理的研究,另外主要完成图像深度学习算法以及音视频算法的研发 在搭建的过程中,需要深度算法原理的研究,将现有算法联邦化的过程需要深入了解 FATE 的实现机制,为了保证效率和安全性需要实时跟进相关领域的论文。个人整理相关领域的文章 https://www.zhihu.com/people/hustyichi/posts
4170python联邦学习
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