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搜索 PPO ，共找到 145 条记录
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ECCV补充材料提交指南

eccv-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南提供了关于准备和提交计算机视觉会议（如ECCV）补充材料的详细指导。它强调补充材料的作用是支持主论文的论点，而非提出新的结论。内容涵盖了定性结果展示、详细的消融实验、代码库清洗以及确保所有上传资产的完整匿名化流程。
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Cirq：量子电路模拟与编程

cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架，用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化，并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成，是开发量子算法的理想工具。
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AI音频生成适配器：网页语音合成

audio-cog
opensquilla/opensquilla
481
本适配器利用OpenRouter的AI模型，为网页内容生成专业的音频素材，包括语音旁白、音乐和音效。它与OpenSquilla环境深度集成，能够处理复杂的API流式传输和WAV文件输出，确保网页能够无缝嵌入高质量的音频体验。
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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
235
该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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临床文档摄取与预处理

ingesting-clinical-documents
maziyarpanahi/openmed
287
该模块负责将各种形式的临床文档（如扫描的图片、传真、CSV/TSV表格、C-CDA XML）统一转换为结构化的文本格式。它支持设备端OCR和表格数据红审，是进行去标识化和命名实体识别（NER）流程的关键第一步。
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加载和缓存OpenMed生物医学模型

loading-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
190
该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。
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结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility
maziyarpanahi/openmed
344
该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。
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临床上下文状态解析

resolving-clinical-context
maziyarpanahi/openmed
371
该功能用于增强临床实体识别的准确性，通过引入否定、时态和不确定性（ConText）三个维度，判断病历实体是否为当前、已排除、历史或不确定的状态。这确保了原始的文本提及被提升为临床上准确的断言，是构建问题列表和实现精确病历记录的关键步骤。
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OpenMed临床NLP REST API部署

serving-openmed-rest-api
maziyarpanahi/openmed
233
本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。
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放射学报告结构化

structuring-radiology-reports
maziyarpanahi/openmed
273
本技能用于将放射科的自由文本报告（如CT、MRI、X光片等）转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分（技术、发现、印象），并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息，支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。
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构建可审计证据地图

build-evidence-map
github/awesome-copilot
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该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据，确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留，支持严谨的批判性审查。
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