☄️☄️☄️https://habr.com/ru/articles/217761/ - тут по долгу работа немного занесло меня в сторону OpenCV. Нашел вот такую отличную статейку с подробными материалами про DICOM и PACS. Есть даже ссылка на то как собрать свой PACS-сервак буквально на коленке.

☄️☄️☄️979 страниц про технологические тренды — Future Today Institute презентовал исследование в рамках SXSW 2024 - мега исследование от SberAI.

☄️☄️☄️Сегодня провел первое занятие в GeekBrains по курсу OpenCV для мединской визуализации, при том у что у меня 8 лет реального клинического опыта по стороны получения рентгеновских снимков, в целом, получилось очень даже неплохо. Рассказал весь пайплайн работы отделения от получения изображений до работы с пациентам, укладки и рекомендации по работе изображениями, дальше будет практика с моделями машинного обучения.

🟡🟡🟡Два модных датасета, на которых проводится тестирование систем по принятию решений для автопилотов в современных авто:

https://github.com/Farama-Foundation/HighwayEnv
https://www.nuscenes.org/

🔥🔥🔥Список математических библиотек на Python:

✔️NumPy (https://numpy.org/) — базовая библиотека для научных расчетов, содержащая набор инструментов для работы с многомерными массивами.

✔️ SciPy (https://scipy.org/) — библиотека для научных вычислений, построенная на основе NumPy.

✔️ Matplotlib (https://matplotlib.org/) — библиотека для построения двухмерных графиков.

✔️ SymPy (https://www.sympy.org/en/index.html) — библиотека для символьных вычислений.

✔️ Pandas (https://pandas.pydata.org/) — библиотека для обработки и анализа данных, содержит структуры данных DataFrame и Series.

✔️ Scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/) — библиотека машинного обучения.

✔️ Numerical Integration (https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/integrate.html) — библиотека для численного интегрирования.

✔️ PyMathProg (https://pymprog.sourceforge.net/) — библиотека для решения математических задач линейного и целочисленного программирования.

✔️ SymEngine (https://github.com/symengine/symengine) — библиотека для символьных вычислений.

✔️ Combinatorics (https://www.geeksforgeeks.org/permutation-and-combination-in-python/) — библиотека для комбинаторных вычислений.

✔️ NetworkX (https://networkx.org/) — библиотека для работы с графами.

✔️ Pyomo (http://www.pyomo.org/) — библиотека для решения задач оптимизации.

✔️ CvxOpt (https://cvxopt.org/) — библиотека для решения задач линейного и квадратичного программирования.

✔️ CVXPY (https://www.cvxpy.org/) — библиотека для решения задач линейного и квадратичного программирования.

🕯🕯🕯Очень интересное исследование, в котором показано что не обязательно переобучать сеть достаточно лишь, чутка подправить пару весов нейронов, при этом можно составить карту весов нейронов и понять, кто за что отвечает и в итоге можем получить цельную картинку для анализа.

☄️☄️☄️TrustLLM — инструмент на Python для комплексного исследования ответов от LLM. TrustLLM рассматривает 6 аспектов ответов: правдивость, безопасность, этичность, соблюдение конфиденциальности и другие. В этом документе подробно объясняется, как использовать инструмент для оценки эффективности собственных моделей.

pip install trustllm

▪️GitHub
▪️Arxiv
▪️Docs
▪️Project

🔥🔥🔥https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/821615/ - моя новая статья по заказу Сбера. Здесь я перехожу уже плавно в разработку, пусть и небольшую ))

В целом статья носит сугубо практический характер, и по большей степени направлена на развитие отрасли, и в целом показу практического кейса по работе с чат-ботами, в частности утечки конфиденциальных данных. При "правильном" обращении они сольют всю инфу о бизнесе, сотрудниках и в целом о всех ваших клиентах, которые пользуются им. Это первая часть статьи, сейчас на редактуре лежит 2 и готовится 3. Приятного чтения.