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       作者：Michael Notter

COVID- X光医疗数据可视化的笔记

       在全球COVID-危机中，前线医护人员的源码辛勤付出令人敬佩。非医学背景的源码我，希望能尽一份力，源码于是源码我在知名数据平台KAGGLE上挖掘了关于COVID- X光医疗的数据，并以此为基础，源码制作了一篇关于X光肺炎识别的源码开源baas源码可视化笔记。

       首先，源码我利用高效的源码算力赞助平台Featurize，该平台提供了经济实惠的源码GPU资源，并集成了方便的源码vscode编辑器，解决了我在使用jupyter时的beaba溯源码编辑需求。

       进入正题，数据集检查是关键。annotations包含了关于X光图像的重要信息，通过可视化数据分布，我们可以了解数据的深圳远航+源码均衡性，可能需要调整进一步处理中的权重分配。

       接着，我们直观地展示了负样本X光，以帮助理解它们的特性，为数据增强提供方向。discuz!3.2源码在构建基础模型时，我参考了arxiv.org/abs/....这篇论文。

       训练过程中，我特别关注了损失函数和准确率的变化，尤其是在医疗任务中，召回率往往比精度更为重要，因为我们不希望漏掉任何潜在的病例。

       最后，附上源代码链接：featurize.cn/notebooks/...，包括数据集，考虑到KAGGLE下载速度问题，一并分享。期待各位专业人士的宝贵意见，无论是修改代码、贡献想法还是提出建议，我都非常欢迎。

       让我们共同努力，世界和平，战胜疫情。