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📢 『Thinkit声音识别』亲测有效！新冠病毒咳嗽声检测小程序
一款名为“Thinkit声音识别”的微信小程序，实现通过声音识别新冠患者的功能。小程序有中英两种语言的版本，你只需长按麦克风咳嗽3秒钟，就可以等待系统的检测结果。找2位阳了的朋友进行了测试，检测结果均为“疑似新冠肺炎”，所以准确率应该可以。
ShowMeAI在9月的 这份日报 中提到，人工智能可通过手机应用程序从人们声音中检测出新冠肺炎感染，比快速抗原测试更准确，且更便宜、快速和易用。点击可以查看相关论文及建模原理与训练过程。
ShowMeAI 🎡AI应用与工具大全 页面，汇总了100+人工智能工具，包括个人、企业、行业、科研等4大应用场景，智能家居、增强现实AR、运动健康、聊天机器人、广告营销、教育、农业、无人机、自动驾驶、文本生成、图像生成等领域！是AI开发者和数字行业工作者的百宝箱！如有遗漏或推荐，欢迎联络留言！
🎡 『Nolibox Creator』开源的 AI 创作工具（有网页版）
https://creator.nolibox.com/guest
https://github.com/carefree0910/carefree-creator
Nolibox Creator 是一个强大的 AI 创作工具，已经开源并上线了网页版用户界面。在这里可以打包尝试所有令人兴奋的前沿模型，轻松打开这个新世界的大门！
Nolibox Creator 包含了 Stable Diffusion 的几乎所有功能：txt2img、img2img、sketch2img、variations、外画、纹理生成、景观生成等。此外，许多非常酷炫实用的图像编辑功能也可以通过页面点击实现：超分辨率、图像修复、图像擦除和替换等。
令人惊喜的是，作者提供了非常详细的中英文教程，帮你顺利完成探索。
🎡 『bodyswaps』你的下一次工作面试，可能会在VR（虚拟现实）里
https://bodyswaps.co/
Bodyswaps 将人工智能（AI）与虚拟现实（VR）技术应用于沟通场景，使用“硬件+软件+技能培训”一整套解决方案，为学习者提供身临其境的体验，帮助培养沟通、协作、领导等能力。
Bodyswaps 使用 VR技术创建的虚拟空间，为学习者提供了一个安全的表现与练习环境，还可以从观察者的视角查看和评价自己的表现，并通过系统的个性化反馈实现进步，为应对现实世界的挑战做好充足的准备。
Bodyswaps 也为企业提供了 SAAS 产品与服务，帮助高校和企业快速有效地培训学生与员工，并降低时间成本与培训预算。管理者还可以通过行为分析工具跟踪每一位学习者的进步情况，判断适合他的发展领域，并通过创建课程等更精准地为学习者提供帮助。
🔥 『Google · Breast Cancer Screening』谷歌与癌症检测领导者 iCAD 合作，推进乳腺癌筛查的临床实践
https://www.blog.google/technology/ai/icad-partnership-breast-cancer-screening/
Google Health 宣布与 iCAD（医疗技术和癌症检测领域的领导者）建立合作伙伴关系，许可将谷歌的“乳腺X线影像AI研究模型”整合到现实的临床实践中，每年为全球超过 200 万被乳腺癌患者提供的癌检测和短期个人癌症风险评估。
乳腺癌是世界上最常见的癌症之一，值得庆幸的是，及早发现可以帮助挽救生命并改善患者的预后。iCAD 的乳腺成像工具组合和 Google Health 的乳腺X线影像AI技术，可以提高乳腺癌筛查的准确性和可用性，缓解放射科系统不堪重负的现状，并使得医生有更多时间为患者提供诊疗方案。
🚧 『Mubert Text to Music』根据文字提示自动生成音乐
https://github.com/MubertAI/Mubert-Text-to-Music
https://mubert.com/
Mubert Text to Music是一个深度学习实现，可以基于 Mubert API 根据文字提示自动生成音乐。每次发送请求时，API 都会生成一个独特的音乐组合，且基本不会重复（因为音乐不是从已有曲目数据库中提取的，而是在请求时创建的）。
🚧 『BertViz』NLP 模型(BERT、GPT2、BART等)的注意力可视化工具
https://github.com/jessevig/bertviz
BertViz 是一个交互式工具，用于可视化BERT、GPT2、T5等 Transformer 语言模型的注意力，支持大多数的 Huggingface 模型，通过一个简单的 Python API 即可使用。
BertViz 扩展了 Tensor2Tensor 可视化工具，提供了 Head View、Model View、Neuron View 等多个视图，每个视图都为注意力机制提供了一个独特的视角。
🚧 『Stable Diffusion v 2.1 web UI』Stable Diffusion 2 轻量界面
https://github.com/qunash/stable-diffusion-2-gui
使用 Stability AI 生成的 Stable Diffusion 2 的可视化界面（Gradio App），使用 Hugging Face Diffusers 实现，包含4种模式：text-to-image（文本生成图像）、image-to-image（图像生成图像）、inpainting（修复）、upscaling（放大）。
🚧 『Minari』离线强化学习Python库
https://github.com/Farama-Foundation/Minari
Minari（原名 Kabuki）旨在成为一个用于进行离线强化学习研究的 Python 库，类似于 Gymnasium 的离线版本或 HugginFace 数据集库的离线RL版本。
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