深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言...深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言的能力,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智慧医疗、智慧交通等诸多领域。文章总结了LLM在医疗领域的应用,涵盖了LLM针对医疗任务的基本训练流程、特殊策略以及在具体医疗场景中的应用。同时,进一步讨论了LLM在应用中面临的挑战,包括决策过程缺乏透明度、输出准确性以及隐私、伦理问题等,随后列举了相应的改进策略。最后,文章展望了LLM在医疗领域的未来发展趋势,及其对人类健康事业发展的潜在影响。展开更多
为确定凝胶电泳后条带中DNA的长度和浓度,该文提出了一种通过DNA荧光强度精确分析DNA长度及浓度的有效方法。对D2000 DNA ladder进行凝胶电泳,采集图像并进行处理。利用荧光强度与DNA浓度之间的线性关系以及迁移距离与DNA长度的线性关...为确定凝胶电泳后条带中DNA的长度和浓度,该文提出了一种通过DNA荧光强度精确分析DNA长度及浓度的有效方法。对D2000 DNA ladder进行凝胶电泳,采集图像并进行处理。利用荧光强度与DNA浓度之间的线性关系以及迁移距离与DNA长度的线性关系进行数据分析。结果显示:采用SYBR Green I作为荧光染料电泳DNA时,图像中各像素点中的绿色与红色灰度值可以反映DNA的特征信息,且绿色灰度值明显高于红色灰度值;对于小于2000 bp的DNA片段,其分子量与迁移距离呈反比例函数关系,当二者分别取对数时,其相关系数达0.971,可用于建立DNA分子量与迁移距离的数学模型以计算DNA分子量;通过计算电泳峰峰值及电泳峰积分面积,发现对于浓度比为2∶1的两个DNA条带,二者的比值为2.16与1.96、2.11与1.94、2.16与1.93,表明电泳峰积分面积能更有效地反映DNA的真实浓度值。该研究对于核酸凝胶电泳仪的开发具有重要应用价值。展开更多
文摘深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言的能力,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智慧医疗、智慧交通等诸多领域。文章总结了LLM在医疗领域的应用,涵盖了LLM针对医疗任务的基本训练流程、特殊策略以及在具体医疗场景中的应用。同时,进一步讨论了LLM在应用中面临的挑战,包括决策过程缺乏透明度、输出准确性以及隐私、伦理问题等,随后列举了相应的改进策略。最后,文章展望了LLM在医疗领域的未来发展趋势,及其对人类健康事业发展的潜在影响。
文摘为确定凝胶电泳后条带中DNA的长度和浓度,该文提出了一种通过DNA荧光强度精确分析DNA长度及浓度的有效方法。对D2000 DNA ladder进行凝胶电泳,采集图像并进行处理。利用荧光强度与DNA浓度之间的线性关系以及迁移距离与DNA长度的线性关系进行数据分析。结果显示:采用SYBR Green I作为荧光染料电泳DNA时,图像中各像素点中的绿色与红色灰度值可以反映DNA的特征信息,且绿色灰度值明显高于红色灰度值;对于小于2000 bp的DNA片段,其分子量与迁移距离呈反比例函数关系,当二者分别取对数时,其相关系数达0.971,可用于建立DNA分子量与迁移距离的数学模型以计算DNA分子量;通过计算电泳峰峰值及电泳峰积分面积,发现对于浓度比为2∶1的两个DNA条带,二者的比值为2.16与1.96、2.11与1.94、2.16与1.93,表明电泳峰积分面积能更有效地反映DNA的真实浓度值。该研究对于核酸凝胶电泳仪的开发具有重要应用价值。
