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病人还能生存多久?现在AI能给出更精准的预测

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 只需要简单查看器官图片,人工智能就可以预测患者的剩余的生命长度,这是澳大利亚阿德莱德大学的最新研究成果。 这一成果发表在最新的《自然》杂志旗下《科学报告》中,被认为将对严重疾病的早期诊断和医疗干预产生影响。 阿德莱德大学公共卫生以及计算机两个学院的研究人员,使用人工智能技术分析了48例患者的胸部医学影像资料,然后预测哪些患者有可能在五年内死亡,准确率达到69%,这与临床医生的“手动”预测不相上下。 “预测患者未来的生命周期的价值在于,可以让医生对不同患者展开更有针对性的治疗”,阿德莱德公共健康学院的放射科医师和博士生Luke Oakden-Rayner表示。 生物学年龄的准确评估和患者寿命的预测,一直受制于医生无法测量每个器官的健康状况。而阿德莱德大学的最新研究,使用了深度学习技术对医学影像进行理解

Keras作者Chollet谈深度学习的未来:自动调参,极端泛化

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期,他在博客上连发两文,分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《Keras作者、谷歌研究员Chollet:深度学习的理论局限》。 本文为第二篇,Chollet结合他的深度学习书Deep Learning with Python第9章第3节,在下文细致地讨论了深度学习的未来发展方向。 《深度学习的理论局限》一文加深了我们对深度神经网络机理的理解,进一步了解目前的技术局限性和研究现状,那么我们能预测到深度学习在短期内的可能发展方向吗? 下面纯粹是一些个人见解。需要注意的是,以下内容是根据现有技术进行的一些思考,所以很多猜测可能不会成为现实。这只是一个猜测未来的文章。 我之所以和大家分享这些

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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