什么是邏輯

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在當(dāng)天上午的演講中，辛頓發(fā)表了一篇圍繞AI安全的主題演講。辛頓表示，人類實(shí)際上很像大語(yǔ)言模型。他將人類目前的處境比作養(yǎng)小老虎當(dāng)寵物，如果人類想要生存，必須找到辦法訓(xùn)練AI，不要讓AI消滅人類，讓一個(gè)真正聰明的AI不想接管世界：“我們目前根本不知道如何做到這一點(diǎn)，長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，這是人類面臨的最重要的問題。好消息是，這是一個(gè)所有國(guó)家都應(yīng)該能夠合作解決的問題�！�

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

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電腦的智慧能力與人腦相比還差得太遠(yuǎn)！

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一問三不知實(shí)名董建軍你個(gè)SB自己也講不清楚，騙子，文盲精神病還對(duì)別人評(píng)論   一問三不知實(shí)名董建軍 發(fā)表于 2025-7-13 07:54

SB精神病一問三不知實(shí)名董建軍給正常人講邏輯 一問三不知實(shí)名董建軍 發(fā)表于 2025-7-13 07:54

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進(jìn)城 發(fā)表于 2025-7-27 14:46
一問三不知實(shí)名董建軍你個(gè)SB自己也講不清楚，騙子，文盲精神病還對(duì)別人評(píng)論   一問三不知實(shí)名董建軍 發(fā)表于 ...

人間敗類，論壇敗類，混子，一問三不知董建軍是，傻子，騙子，論壇蒼蠅，不要臉之最，文盲，精神病流氓痞子滾刀肉惡棍

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進(jìn)城 發(fā)表于 2025-7-26 17:32
http://www.linow.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=77820&extra=page%3D1&_dsign=588a7fc0

http://www.linow.com.cn/forum.php?m ... amp;_dsign=558f7fd7

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這個(gè)草某人是講如何學(xué)習(xí)點(diǎn)邏輯學(xué)，和某人要講電腦技術(shù)有何關(guān)系

是誰在攪和

還論壇傻子，騙子，論壇蒼蠅，不要臉之最，文盲，精神病流氓痞子一問三不知實(shí)名董建軍

長(zhǎng)期在論壇胡說八道罵人行騙，敗壞論壇，像個(gè)蒼蠅跟在別人貼子里不講衛(wèi)生，污染人類最偉大的無可比擬的生理 學(xué)研究理論！
其罪惡當(dāng)誅滅！
下地獄轉(zhuǎn)生畜生類！

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這個(gè)草某人是講如何學(xué)習(xí)點(diǎn)邏輯學(xué)，和某人要講電腦技術(shù)有何關(guān)系？

是誰在攪和？

還有論壇傻子，騙子，論壇蒼蠅，不要臉之最，文盲，精神病流氓痞子一問三不知實(shí)名董建軍

騙子，論壇蒼蠅，不要臉之最，文盲，精神病流氓痞子一問三不知實(shí)名董建軍長(zhǎng)期在論壇胡說八道罵人行騙，敗壞論壇，像個(gè)蒼蠅跟在別人貼子里不講衛(wèi)生，污染人類最偉大的無可比擬的生理 學(xué)研究理論！
其罪惡當(dāng)誅滅！
下地獄轉(zhuǎn)生畜生類！

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醫(yī)學(xué)影像分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）近年來在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的表現(xiàn)，成為推動(dòng)智能醫(yī)療發(fā)展的核心技術(shù)之一。借助其對(duì)復(fù)雜圖像結(jié)構(gòu)的強(qiáng)大建模能力，CNN 已被廣泛應(yīng)用于疾病檢測(cè)、組織分割、病灶分類與手術(shù)輔助等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在提升診斷效率與精準(zhǔn)度方面發(fā)揮著越來越重要的作用。在疾病檢測(cè)與診斷任務(wù)中，CNN 可以從海量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)病灶特征，對(duì)X射線、CT、MRI等多種類型的影像進(jìn)行高效分析。例如，在肺部X光片中，CNN 模型能夠識(shí)別出肺炎、肺結(jié)節(jié)等常見病灶區(qū)域；在乳腺鉬靶圖像中，CNN 可輔助篩查乳腺癌，通過高靈敏度地檢測(cè)腫塊、鈣化點(diǎn)等微小病變，顯著提升早期診斷的準(zhǔn)確率。這種能力不僅提高了臨床醫(yī)生對(duì)復(fù)雜圖像的解讀效率，也為邊遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供了人工智能輔助診斷的可行方案。圖像分割是醫(yī)學(xué)影像分析中另一項(xiàng)核心任務(wù)，旨在從二維或三維圖像中精確勾畫出器官、組織或病灶區(qū)域的邊界�；�于CNN的U-Net結(jié)構(gòu)已成為醫(yī)學(xué)分割的代表性架構(gòu)，特別適用于像素級(jí)標(biāo)注任務(wù)。例如，在腦部MRI分析中，U-Net 可精確分離出腫瘤區(qū)域與健康腦組織，從而幫助醫(yī)生量化病灶體積、評(píng)估腫瘤生長(zhǎng)趨勢(shì)，并為術(shù)前計(jì)劃提供依據(jù)。這種高度精準(zhǔn)的分割結(jié)果對(duì)于放療靶區(qū)的勾畫、手術(shù)路徑規(guī)劃及療效評(píng)估均具有關(guān)鍵意義。除了檢測(cè)與分割外，CNN 還被廣泛應(yīng)用于腫瘤影像的分級(jí)與分類任務(wù)。模型通過分析腫瘤的大小、形狀、紋理等結(jié)構(gòu)性特征，能夠判斷其良惡性并對(duì)其分期。這類方法在肺癌、乳腺癌、腦膠質(zhì)瘤等重大疾病的病理分析中具有重要應(yīng)用價(jià)值，有助于醫(yī)生在治療策略選擇上做出更具針對(duì)性的決策。在實(shí)際的臨床流程中，CNN也越來越多地參與到影像引導(dǎo)的手術(shù)和放療過程中。通過對(duì)術(shù)中圖像的實(shí)時(shí)分析，模型可以輔助醫(yī)生快速定位關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，如腫瘤邊界、血管走向等，提升操作精度與安全性。在放射治療計(jì)劃中，CNN則可輔助制定劑量分布圖，確保腫瘤區(qū)域接受足夠劑量的輻射，同時(shí)盡量減少對(duì)周圍健康組織的損傷，從而優(yōu)化治療效果并降低副作用風(fēng)險(xiǎn)。此外，CNN 在醫(yī)學(xué)圖像中的異常檢測(cè)任務(wù)中也展現(xiàn)出廣泛前景。通過對(duì)大量正常圖像的訓(xùn)練，模型能夠?qū)W習(xí)到健康組織的常態(tài)分布模式，并在此基礎(chǔ)上識(shí)別出任何偏離該模式的異常結(jié)構(gòu)。例如，在視網(wǎng)膜圖像分析中，CNN 可用于檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變、黃斑水腫等早期征兆，輔助開展大規(guī)模篩查與遠(yuǎn)程眼科診斷。

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疾病檢測(cè)與診斷任務(wù)中，CNN 可以從海量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)病灶特征，對(duì)X射線、CT、MRI等多種類型的影像進(jìn)行高效分析。

把這個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論吹得神乎其神，
CNN能為中藥研究找到在人體中的結(jié)合受體蛋白質(zhì)分子嗎？

CNN應(yīng)該還不會(huì)有這種能力！