CNN 可以很好地识别数据中的简单模式，然后将其用于在更高层中形成更复杂的模式。当您希望从整个数据集的较短（固定长度）片段中获取有趣的特征并且片段中特征的位置不具有高度相关性时，一维 CNN 非常有效。这非常适用于分析传感器数据（如陀螺仪或加速度计数据）的时间序列。 在此示例中，我们将训练一维卷积神经网络 (1D CNN)，以根据来自腰部的移动设备的一组给定加速度计数据来识别运动类型（步行、跑步、慢跑等）。

11空间科技与人类文明.doc

皮尤：算法时代七大主题，数据与模型将操控人类.pdf

AiAi.care 项目正在教计算机“看到”胸部 X 光片，并以人类放射科医生的方式解释它们。我们正在使用 700,000 次胸部 X 光片 + 深度学习来建立 FDA经批准的用于结核病和肺癌的开源筛查工具。经过 MRMC 临床试验后，AiAi CAD 将免费分发给新兴国家，慈善机构…… 我们的次要目标是开源“Medical Imagenet”预训练模型和权重。医学数据很难获得，因此当前许多 Radiology-AI 论文都依赖于迁移学习 ImageNet 权重。ImageNet 图像（彩色、低分辨率、高对比度）和放射图像（灰度、高分辨率、低对比度）之间存在显着差异，因此我们相信我们的 Medical Imagenet 权重将全面提高灵敏度和特异性未来的研究。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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