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云杏：一种高效解决肾结石影像识别问题的基于预训练的
国际学院
UniCloud_Med: A Pretrained Deep Learning Framework for Efficient Kidney Stone Image Recognition
终检失败
创新训练
520计算机科学技术
医疗健康
未定级
该项目的主要内容是开发一个低代码平台，将医学图像与人工智能技术结合，帮助医疗专业人士更轻松地进行医学模型的训练、推理和部署。平台将提供可视化界面，支持医学图像的导入和预处理，用户可以选择适合任务的预训练模型，并通过简单的参数调整进行训练。平台还将支持实时的模型推理，以及将训练好的模型快速部署到临床环境中，最终提高肾结石影响识别工作的效率和准确性。
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项目负责人
汪奕航
2021级 人工智能学院 人工智能
C++
python
项目成员
何宇峰
2021级 国际学院 电信工程及管理
C++
软件
商业
吴佳璇
2021级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机大类
屠骁
2021级 信息与通信工程学院 信息与通信工程
黄旭
2022级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机类
指导老师
高鹏
国际学院 讲师
数字娱乐
评审老师
刘书昌
国际学院 其他
医疗健康
杨俊俐
国际学院 工程师
通信网络
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