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这些问题有待智慧医疗从业者思考

 人工智能是当今全世界最前沿、最热闹的阵地,医疗智能系统也是如此,医疗界无疑是人工智能领域最有前途和价值的金矿。在近期举办的数字医疗论坛上,南方医科大学数字人和数字医学研究所所长唐雷讲到,目前打造数字医疗过程中存在一些问题,需要从业者进行再思考。 他认为,对医疗大数据挖掘与病例规范化和数据采集量有关,但目前的形势是,病历不规范、数据采集量也不够。这种情况下,如何保证数据挖掘的准确性?这是我们需要思考的问题。 一、手术机器人。在手术机器人领域,目前存在这些问题:价格高于传统手术;存在未知安全问题;医务人员需要进行相应培训;这种新的视角和新的解剖关系需要学习适应;并且需要有新的术式以及相应的验证。 二、VR/AR等虚拟现实技术。这些虚拟现实技术想要应用于医疗中,首先要避免图像模型本身存在的误的,否则无法保证在手术准确性。 三、信号传输、干扰和数据。智能医疗的远程控制还需要注意信号传输、干扰和数据丢失等的问题,“比如在局域网能实现的,通过公网会有延时,此时远程控制如何解决?”“太阳活动、辐射、电力活动对信号造成干扰,从而造成数据丢失,这时该如何解决?” 四、3D打印。3D打印也存在诸多问题,...

大数据助治霾决策

据科技日报报道:北京市政府2015年已经测试过国际知名公司IBM和微软的空气污染预测工具。据IBM“绿色地平线”项目负责人介绍,利用认知计算、大数据分析以及物联网技术的优势,分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流,凭藉自学习能力和超级计算处理能力,提供未来72小时的高精度空气质量预报。 IBM工具能整合北京35个官方多污染物空气质量检测站的传统数据来源,还能整合成本较低但更为广泛的其他来源。微软的系统整合了来自全国3000多个站点的数据。 “绿色地平线”项目负责人说,IBM对3天内的空气质量预测准确度超过80%,对7天到10天的预测准确度约为75%。升级版的“绿色地平线”只用2-3秒时间,就可以为未来15天匹配到歷史上最相似的天气及其污染变化趋势,利用国际气候数据分析的积淀,最终形成空气预警和污染防治的决策建议。 此外,微软向中国环境保护部提供的48小时空气质量预测,在2015年达到了6小时内准确度为75%,12小时内准确度为60%。为首都乃至全国治理雾霾“效力”。 本文转自d1net(转载)

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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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