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IBM Watson联合辉瑞,将机器学习用于癌症药物发现

根据Healthcare IT News报道,IBM Watson与辉瑞达成了一项新协议,会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力,用于免疫肿瘤学(Immuno-oncology)中的新药物识别,联合疗法和患者选择策略。Watson for Drug Discovery是一个新的云平台,旨在帮助生命科学家发现新的药物靶点和替代性的药物的适应症。 Watson的吸引主要在它能处理海量信息,它可以帮助研究人员查看不同的数据集,通过动态可视化来发现新联系,提示隐藏的模式。 研究人员每年平均要阅读200-300篇论文,而Watson已经阅读了2500万份Medline上的论文摘要,100多万篇医学杂志文章的全文,及400万份专利文件,而且所有数据都会定期更新。 按辉瑞的说法,许多研究人员都认为,免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合,这会改变癌症治疗范式,让更多肿瘤患者得到治疗。而在药物研发中利用Watson的认知能力,可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。 免疫肿瘤学是一种使用人体免...

高级机器学习支持全新数字现实

机器学习取得显著进展 虽然机器学习的基本概念由来已久,但如今正变得炙手可热。在斯坦福大学,机器学习是最受欢迎的研究生课程,报读该课程的学生多达760人。此外,全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner的研究显示,高级分析(涵盖机器学习)是业务分析软件市场内增速最快的细分领域。 高级机器学习算法由多种用于无监督与监督式学习的技术构成(如:深度学习、神经网络和自然语言处理等),并基于当前信息而运行。高级机器学习已经从此前提供基于算法的解决方案,向更具洞察力、自我引导与自主化转变。它与万物信息化(information-of-everything)技术联系密切,例如:数学优化、文本挖掘、统计分析、搜索引擎和动态本体论。 数据大爆炸和信息复杂化使得人工分类与分析变得不再可行和成本高昂。机器学习可自动执行这些任务,并能够处理万物信息化所带来的主要挑战。 监督式学习是高级机器学习在业界最普遍的应用,涵盖约95%的机器学习使用案例。监督式学习需要“培训数据”,它将通过描述机器学习系统在观察与执行结果之间的预期映射而“传授”机器学习模型。 这些映射可以用于预测数量(如:收入或需求预测),或划分或预...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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