Chinese_medical_NLP是一个专注于中文医疗领域的自然语言处理项目，提供丰富的数据集、研究论文、知识图谱、语料和多种工具包，旨在促进医疗文本处理和分析的研究与应用。
Apollo是一个多语言医学模型、数据集、基准和代码的开源项目，旨在为英语、中文、法语、印地语、西班牙语和阿拉伯语提供医学领域的自然语言处理能力。
Medical_NLP项目涵盖医疗自然语言处理领域的比赛、数据集、大型模型、相关论文及工具包，旨在推动医疗NLP技术的发展与应用。
这是一个精心整理的医疗和健康领域流行数据集、模型和论文的列表，旨在为医学/健康领域的LLM提供支持。该项目定期更新，以反映最新的进展，并采用用户友好的组织方式，方便导航。
这个项目展示了如何在Google Cloud上使用TensorFlow、TFX和Vertex AI实现端到端的机器学习运维。它集成了自动化的数据摄取、模型训练和评估，并提供了监控和日志记录功能，展示了机器学习中的CI/CD最佳实践。
LLMSurvey是一个提供LLaMA模型族进化图的项目，用户可以通过该工具查看不同版本模型的性能，比较多种模型参数，并获取相关的训练和评估数据。
FinRL-Meta 是一个为数据驱动金融强化学习提供多种市场环境的框架，支持多种算法，并集成数据处理和特征工程工具，具有良好的可扩展性，方便用户自定义环境，提供丰富的示例和文档，易于上手。
GoAIAdapt是一个AI软件平台，提供创建或导入数据集、应用机器学习算法和部署强大人工智能模型的前沿解决方案。
MedAlign是一个专门用于帮助临床医师遵循电子病历生成数据集的工具，旨在提升医疗数据的质量和一致性。该项目提供了一个基准数据集，包含983个自然语言指令，由15名临床医生策划，涵盖7个专业领域，并提供303个医生编写的参考响应。此外，它还包含276个纵向电子健康记录（EHR），用于指导指令-响应对，同时也可以用于评估六种常规领域语言模型的性能。
RaTEScore是一个医学影像文本相似度的实体感知度量工具，旨在评估AI生成医学报告的质量。它特别强调诊断结果和解剖细节等关键医学实体，并对医学同义词和否定表达具有较高的敏感性。
Cleora PRO帮助数据科学和分析团队在没有昂贵硬件的情况下创建高质量的嵌入。用户可以通过加入Cleora PRO的私人测试版，从数据库中提取三列数据，系统会自动检测数据中的图形。
