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阿里云人工智能ET夺肺结节诊断世界冠军

7月14日最新消息,国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录被一家中国企业打破。阿里云ET凭借89.7%的平均召回率夺得世界冠军。此项技术突破由阿里巴巴iDST视觉计算团队完成,并已集成到阿里云ET医疗大脑中。 LUNA16最新官网排行 大赛要求选手对888份肺部CT样本进行分析,寻找其中的肺结节。样本共包含1186个肺结节,75%以上为小于10mm的小结节。最终,ET在7个不同误报率下发现的肺结节平均召回率达到89.7%,超出第二名0.2%。 FROC曲线 召回率指在样本数据中成功发现的结节占比。上图显示了ET在不同误报次数下的召回率情况。 比赛中,阿里云ET医疗大脑克服了一系列挑战:结节模态复杂,早期的结节小(小于10mm),传统的机器学习和用于自然图像的深度学习网络通常难以凑效。 阿里巴巴iDST视觉计算团队负责人华先胜介绍,与常用

使用MaxCompute进行纽约的士拼车分析

前言 最近几年以来出现的共享的士(Uber,Lyft,滴滴)给人们的出行带来了极大的便利。随着烧钱大战的结束,中美市场大局已定,为了维持高估值(Uber 80 Billion $, 滴滴30 Billion $),缩减亏损,增长净利润,继而进入上市流程,几大公司都开始发掘盈利的规则。带来的影响是,共享出行的用户们发现:1)车越来越难打,价钱越来越高;2)使用拼车会大幅度增长时间损耗,而带来的金钱节约却并不明显;3)司机发现盈利有限,真正愿意开车的司机越来越少,某拼车公司正在慢慢的转变成为一个的士信息服务平台。这与其做成让用户通过手机便捷,实惠出行的愿景大相径庭。 我想说一个故事,作为这篇文章所要解决的的一个问题的引子。那天天气炎热,我正在公交等去高铁站的公共汽车,由于太热,我决定打一辆车,当我拦下来一辆车后跟司机说15块钱到车站,司机答应了。而此时跟我同时等公交的另外一个陌生人也过来问我们要到哪里去,当他得知目的地是火车站以后,表示也想搭车,这时候司机坐地起价要他加10块钱。这位陌生人想想觉得可以,就加了10块钱给他。设想一下,如果我在拦的士之前就知道这个陌生人也想去火车站,两人决定一...

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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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