TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #270 · 9 јул.

От многопоточных вычислений переходим к распределённым. То есть вычисления, происходящие на нескольких компьютерах. Конечно, в зависимости от задачи, вы можете взять готовые решения вроде CGRU или Deadline для рендеринга, charm4py или Dask для ML, или замутить что-то на AWS С2. Но хотелось бы чего-то попроще, попитоничней что ли) А ведь в Python есть средства "из коробки" для синхронизации нескольких процессов на разных хостах. Вот простой пример кода, который синхронизирует работу двух процессов на разных компьютерах. В этом случае используется процесс-посредник, который является синхронизирующим сервером. В примере создаётся некий Manager, который шарит общую для клиентов очередь. Все подключившиеся могут что-то в неё писать или забирать. В моём коде один процесс что-то "считает" и складывает в очередь, другой забирает и продолжает какие-то свои "расчёты". Если у вас есть несколько машин, то можете попробовать это запустить по сети (нужно заменить 'localhost' на IP-адрес сервера). Но и на локальной машине сработает. Gist 🌎 #libs#source#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #breastcancerscreening

当前筛选 #breastcancerscreening清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #82 · 13.08.2023 г., 09:41

🌟AI Sunday Wonders: Revolutionizing Breast Cancer Screening Hello AI enthusiasts! In our latest AI Sunday Wonders, we dive into groundbreaking research from Lund University, Sweden. The study suggests that artificial intelligence shows immense promise in breast cancer screening. Researchers led by Lund University explored AI's potential to safely read breast cancer screening images. Their findings indicate that AI-assisted detection can identify cancer at a similar rate to human radiologists. This offers a significant advancement in early diagnosis. Unlike previous studies, this research directly compared AI-supported screening with standard care. Over 80,000 women participated in the trial, with half of them undergoing AI-assisted screening. The results revealed that AI detected more cases of cancer without increasing false positives. Dr. Kristina Lang, the lead author, highlighted AI's potential to alleviate the shortage of radiologists worldwide. While AI-supported screening still requires a radiologist's oversight, it could streamline the reading process and expedite patient care. The NHS and the Royal College of Radiologists both expressed optimism about integrating AI into breast cancer screening. This promising technology could enhance efficiency, aid decision-making, and prioritize urgent cases, especially in light of the radiologist shortage. #AISundayWonders#MedicalAI#BreastCancerScreening#AIInHealthcare