智能医学工程专业在线教学与实验一体化平台
覆盖智能疾病诊断、医学影像处理、智能医学检验、智能药物研发、智能医疗系统等10余门核心课程。
代码自动评测环境及相应实验题目，可对程序设计类课程和人工智能算法类课程的实践环节提供有效支撑，夯实学生编程基本功。
通用自动评测环境可生成排行榜评比学生提交的模型性能，提供诸如眼底血管分割、蛋白质结构预测、异常心电信号分类等综合实践项目。
基于GPU版的云桌面和Jupyter环境，提供丰富的智能医工综合实践项目，每个项目皆提供配套实验手册、实验代码、实验任务及参考答案。
针对智能医学工程方向的科研项目，提供智能算力服务平台，可实现本地CPU-GPU异构高性能集群的算力管理和调度，并为用户提供友好易用的使用界面。用户可轻松申请“一机多卡”或“多机多卡”的GPU资源进行模型训练和推理。智能算力服务平台可与实验教学平台共享GPU服务器，实现GPU资源利用率的最大化。
丰富的智能医学课程实验体系
基于GPU版的云桌面+Jupyter在线实验环境，提供丰富的智能医学课程实验体系，包含如下课程：
- 医学数据分析
- 智能疾病诊断
- 医学影像处理
- 医学知识工程
- 医疗信息系统
- 智能医疗系统
- 生物信息处理
- 智能药物研发
- 智能医学检验
- 智能健康管理
- 心电信号处理
- 医学数据可视化
- 中医大数据分析
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代码自动评测，夯实学生编程基本功
代码自动评测环境及相应实验题目，可对程序设计类课程和人工智能算法类课程的实践环节提供有效支撑，夯实学生编程基本功。支撑的课程包括：
- C++程序设计
- Java语言程序设计
- Python程序设计
- 数据结构
- 算法设计与分析
- 数据库原理与应用
- Python数据分析
- Python数据科学
- 人工智能导论
- 机器学习
- 数字图像处理
- 深度学习
- ....
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模型性能评测，激发学生不断优化模型。
通用自动评测环境可生成排行榜评比学生提交的模型性能，提供诸如眼底血管分割、蛋白质结构预测、异常心电信号分类等综合实践项目。
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