Tasks: Visual Question Answering (VQA) and Visual Question Generation (VQG) in the medical domain. Results of the VQA-Med-2021 challenge on crowdAI: VQA Data: Test set: 500 radiology images and 500 questions about abnormality. Participants were tasked with generating the answers based on the visual content of the images.

Der va-Q-med ist eine Transportbox für die logistischen Erfordernisse von Integratornetzwerken und Großhändlern. Die robuste Außenhülle ist für eine lange Nutzungsdauer ausgelegt. Die Mehrwegbox entspricht den Anforderungen der EU-Richtlinie "Good Distribution Practice" (GDP) und eignet sich besonders für Direktzustellungen oder den ...

2024年11月4日 · va-Q-tec is a pioneer in sophisticated solutions for thermal energy efficiency, as well as temperature-controlled supply chains. The company develops, produces and markets thin, highly efficient vacuum insulation panels (“VIPs”) for insulation as well as intelligent phase-change materials (“PCMs”) for reliable temperature control.

数据集信息如同它的名字 VQA-RAD (Visual Question Answering in Radiology) 代表的，VQA-RAD是一个放射相关的Med-VQA 数据集。 相比于现在常用的其他 Med-VQA 数据集，VQA-RAD 是一个比较早的工作，在 2018 年就发…

2022年9月16日 · 该文综述了医疗领域的视觉问答(vqa)研究，包括多个公开数据集如vqa-med-2018、vqa-rad、vqa-med-2019等，涵盖了放射学和病理学。 文章探讨了数据集特点、性能指标、任务挑战以及未来的研究方向。

va-Q-med® Designed for domestic distribution, optimized to fully automated process Two qualified performance levels: from >36h to >54h according ISTA 7E summer (also valid for winter profile) Qualified temperature ranges: from -25 °C (w/o dry ice) to …

视觉问答 （VQA）是最近几年出现的一个热门研究领域，是一个综合CV视觉推理能力（目标检测，图像分类等）和NLP语言理解能力而形成的一个综合性多学科的任务。 比如有一张图片： 我想要知道： 图片中有几个人？ （开放） 他们是什么职业？ （开放） 天气是雨天吗？ （封闭） 他们在喝酒吗？ （封闭） ... ... 这些问题人可以轻松回答，但是未经过训练的机器却不可以。 不过我们可以把这个问题分为一系列小任务，比如先理解问题句子包含什么关键词（人，天气等）或者 …

Welcome to the fourth edition of the Medical Domain Visual Question Answering Task! With the increasing interest in artificial intelligence (AI) to support clinical decision making and improve patient engagement, opportunities to generate and leverage algorithms for automated medical image interpretation are currently being explored.

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Tasks: Visual Question Answering (VQA) and Visual Question Generation (VQG) in the medical domain. Results of the VQA-Med-2020 challenge on crowdAI: VQA Data: Training set: 4,000 radiology images with 4,000 associated Question-Answer (QA) pairs (https://www.aicrowd.com/challenges/imageclef-2020-vqa-med).