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来了来了#xff0c;终于给我的账号开放图像识别功能了#xff0c;话不多说#xff0c;直接开测#xff01;#xff01;#xff01; 二、开始尝鲜
#xff08;1#xff09;咒语#xff1a; GPT回复#xff1a; 这幅图显示了从2005年1月到2012年12月的…一、写在前面
来了来了终于给我的账号开放图像识别功能了话不多说直接开测 二、开始尝鲜
1咒语 GPT回复 这幅图显示了从2005年1月到2012年12月的8年时间里每100,000人中肝炎的发病率。图中的纵轴表示肝炎的发病率每100,000人而横轴表示时间。 以下是对图中数据的主要观察结果 a在2005年初肝炎的发病率在10左右随后在2005年中下降到了近5的低点。 b到了2007年初肝炎的发病率急剧上升达到了近25的高点这是这8年里的最高发病率。 c在此后的时间里肝炎的发病率呈现了波动的下降趋势有几次明显的短期上升但总体趋势是下降的。 d到2012年末发病率回到了大约10的水平与2005年初相似。 总体上这幅图反映了在这8年时间里肝炎的发病率经历了一个明显的高峰随后整体呈现下降趋势但在此过程中也有几次的短期反弹。 2咒语 GPT回复 这是两个图表分别展示了某一模型在训练期间的损失和准确率。横轴表示训练的迭代次数即Epochs而纵轴在左图表示损失Loss在右图表示准确率Accuracy。 a训练损失 vs 验证损失 左图 训练损失用蓝色线表示从一个较高的值开始并随着迭代次数的增加逐渐下降。这表明模型在训练数据上的表现逐渐改善。验证损失用橙色线表示也显示了类似的趋势但在后期似乎略微平稳与训练损失趋近。在整个训练过程中训练损失和验证损失都呈现下降趋势且二者非常接近表明模型没有出现过拟合现象。 b训练准确率 vs 验证准确率 右图 训练准确率用蓝色线表示从一个较低的值开始并随着迭代次数的增加逐渐上升。验证准确率用橙色线表示也呈现上升趋势但在后期似乎略微平稳。在大约40个迭代后训练准确率似乎略高于验证准确率这可能是轻微的过拟合迹象但差异不大。 总体来说这些图表展示了模型在训练和验证数据集上的性能随着时间的变化。模型在损失上的表现逐渐改善同时准确率也逐渐增加这表明模型正在学习并优化其性能。不过考虑到训练和验证之间的差异较小这个模型似乎达到了一个良好的平衡没有明显的过拟合或欠拟合现象。 3咒语 GPT回复 这些图像展示了两个混淆矩阵用于评估模型在分类任务上的性能。在这种情境下模型的任务是预测是否为“结核病”(Tuberculosis)或“正常”(Normal)。 第一个混淆矩阵 真正例 (True Positive, TP)预测为结核病并且实际上是结核病的样本数量是128。 真负例 (True Negative, TN)预测为正常并且实际上是正常的样本数量是171。 假正例 (False Positive, FP)预测为结核病但实际上是正常的样本数量是9。 假负例 (False Negative, FN)预测为正常但实际上是结核病的样本数量是12。 第二个混淆矩阵 TP预测为结核病并且实际上是结核病的样本数量是452。 TN预测为正常并且实际上是正常的样本数量是610。 FP预测为结核病但实际上是正常的样本数量是110。 FN预测为正常但实际上是结核病的样本数量是108。 此外图像顶部还显示了一些关键指标的数值 训练数据的平均损失值、验证数据的平均损失值、训练数据的准确率、验证数据的准确率等。 还给出了某些特定的评估指标如预测结核病时的精确度、预测正常时的精确度、预测结核病时的召回率、预测正常时的召回率等。 总的来说这些图表和指标为我们提供了关于模型在分类任务上性能的深入了解。从混淆矩阵中我们可以清晰地看到模型在预测正常和结核病样本时的准确性以及它的误判情况。 4咒语 GPT回复 该图展示了TUT1 mRNA的相对表达水平在正常对照组(NC)和TUT1 RNAi处理组之间的差异。从图中可以看出在经过TUT1 RNAi处理后TUT1 mRNA的表达水平显著下降与正常对照组相比其差异具有统计学意义标记为**表示P 0.01。每个柱状图上的点代表单个样本的测量值而柱状图的高度代表平均值错误条代表标准误。 5咒语 GPT回复 这个假说图描述了TM感染如何影响细胞内的一系列分子事件。在TM感染后TUT1蛋白质对NCOR2前mRNA进行调控进而促进NCOR2-013 mRNA的产生。这种mRNA进一步被翻译成NCOR2-013蛋白在细胞核中它与HDAC3和TBL1X1相互作用并可能调控基因的表达尤其是与炎症相关的基因如JUNB和H3进而影响IL-1β、TNF-α等炎症相关因子的产生。 三、写在最后
OpenAI最近推出的GPT多模态功能尽管目前只能进行图像识别但这一进步已经极具创新性地突显了大型语言模型的强大实力与巨大潜能。只能说遥遥领先遥遥领先。
此外我相信这只是冰山一角GPT图像识别功能肯定拥有更多可能性和应用场景等待我们去探索和实现。期待在未来的时间里细致地对其进行深入测试并通过实践发掘其更多价值和潜力。
