dls的目的是什么？
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在这种背景下，深度学习系统（dls）的目标是同时进行细胞病理学诊断和组织病理学预测。细胞病理学诊断是对细胞进行检查以识别疾病，而组织病理学预测则是分析组织样本以预判疾病的出现或进展。dls旨在在训练过程中无需依赖组织病理学数据，就能提供精确和高效的诊断与预测信息。这有可能提升医学诊断和预测的效率及准确性，从而直接惠及患者的诊疗效果。
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差分隐私本地库（dls）有多种设计吗？
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是的，深度学习系统（dls）的确可以根据具体应用、使用的数据类型和期望的结果有不同的设计。在图片的上下文中，可能是在比较或讨论不同的设计。每个设计可能有其独特的数据处理和分析方法，以及在精确度、效率和泛化能力方面的不同表现。选择特定的dls设计会取决于它被应用于医疗领域的具体需求和目标。
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dls的训练使用了什么样的数据？
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该图暗示当前的dls在训练时可能并不需要病理组织数据，而是利用细胞病理学数据，即通过检查细胞以识别疾病。这些数据可以来自活检、细针抽吸或其他诊断方法获取的细胞样本。dls会利用这些数据学习与不同疾病相关的模式和特征，从而能够进行精确的细胞病理诊断，并对病理切片结果作出预测。
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