全球规模最大的Unity开发者聚会“Unite Beijing 2018”将于2018年5月11日-13日在北京国际会议中心召开。历年的Unite大会，都是开发者们获取Unity最新技术知识，交流开发
数据猿导读 恒丰银行通过整合优化海量结构化与非结构化数据资源，以了解客户、细分客户、服务客户为手段，打造了融智能获客、完整客户画像、产品推荐、市场跟踪、资讯推荐等全功能为一体的财富管理系统，改变了产品销售的传统模式，客户量和业务量等都得到了显著增长。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员
前篇记录的十大管理的子系统、输入、输出工具。那么十大管理子系统对应的过程组按项目管理过程可分为：启动过程组、规划规程组、执行过程组、监控过程组、收费过程组。
金融科技&大数据产品推荐：恒丰银行家庭金融系统
2024年1月16日，Nat Rev Drug Discov杂志发表文章Biopharma dealmaking in 2023，分析了2023年生物制药交易的现状和趋势。
Wyn Enterprise 作为平台型产品，能够满足企业用户安装即用的需要；同时，作为工具型产品，也能够非常方便的与其他系统进行集成，包括：报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、文档管理等方面的集成需要。为增强业务系统的报表和BI分析能力，提供最直接的功能支撑。
武汉，2024年3月30日 — 在这个春意盎然的季节，由腾讯云和Elastic社区联合主导的，Elastic Meetup武汉站活动成功在汤逊湖畔，腾讯武汉研发中心举办，标志着疫情后最大规模的Elastic Meetup的圆满结束。这次活动不仅是技术交流的盛宴，更是腾讯云ES在当前火热的AI、向量搜索领域深耕细作的一个缩影，也是腾讯云与Elastic社区紧密合作的生动体现。
精神疾病包括复杂的认知和情感异常，是最使人衰弱和对了解最少的疾病之一。目前的治疗主要依赖于针对大脑功能(药物)或学习过程(心理治疗)的干预措施。关于这些干预措施如何介导其治疗效果的机制仍不清楚。从20世纪90年代初开始，无创功能神经成像，加上认知神经科学的平行发展，似乎标志着精神病学以神经生物学为基础的诊断和治疗的新时代的到来。然而，尽管进行了30年的神经影像学研究，我们仍然缺乏任何精神疾病的神经生物学解释。同样，功能性神经影像学在临床决策中不起作用。在此，我们对这一僵局提出了批判性评论，并建议该领域如何更好地发展，并提供有影响的神经生物学见解。
如果说前几代AI的发展只是冰山一角，未来“人工直觉”标志着AI将成为真正“智能”的关键的一步。
从下游应用市场来看，通信和工业市场份额位居FPGA芯片一二位，同时通信市场份额有望持续提升。但是目前通信和工业市场趋于稳定，FPGA厂商一直推AI市场，但是AI市场目前被ASIC和显卡牢牢占据，FPGA被市场上认可度也不高。
【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断，正在向更智能化的预防性维护系统发展：通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络，几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控，由此可结合机器学习与大数据分析，再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统，实现对机器异常状态的实时感知，预测出可能的故障隐患点，第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么，这是否就意味着，经典的基于人的经验的故障诊断，今后就毫无用武之地了呢？ 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具，人，依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动，不单单面向机器，而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验，而且需要具备良好的沟通协作与社交能力，因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认，人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了，因为机器正变得越来越复杂，哪怕是经验再丰富的诊断者，在面对千奇百怪的疑难杂症时，也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验：当遇到一个前所未见的故障现象，苦思冥想无果，承受着各方的压力，感觉是苦恼的。这个时候，想要化解被动局面就变得难上加难，而想尽快获得支援也不是一件容易的事情，因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题，客观的描述出来，让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景，才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局？不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中，除了对诊断者经验的过度依赖，还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维，有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果，帮助人们在故障诊断中走出一条捷径，但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬，可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症，能够保持头脑冷静采用结构化思维，相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考，深刻分析导致问题出现的原因，系统性制定行动方案，采取性价比最优的手段，使诊断计划得以高效率开展，有助于使问题得到彻底解决，也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例，推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1：4W1H，充分理解面临的问题】 WHAT：故障的表面现象是什么？例如：用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机，但是更换备件仍不能修复，那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么？例如：借助各种通讯工具（特别是远程访问软件）与现场联系，了解用户曾经做了什么，获取现场设备与控制器状态的照片与录像，获取报警信息与报错代码，如果发现设备本身功能是正常的，而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换，那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面，或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准？例如：某些重大自动化项目，在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构，具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定，这些都是标准的一部分，事先需要充分了解。 WHEN：什么时候 / 每隔多长时间发生该故障？例如：长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现（这是最困难的一种情况，往往重启后又正常了，需要一直等到下一次发生类似故障时，保护好现场，做尽可能完整的故障记录表，才有可能进行下一步的原因分析）。 WHERE：故障点具体在哪里？
此前，小编为大家整理过一篇BT与IT融合的综述文章 👉 深度学习在生物科学领域的应用，这次姐妹篇来咯！《Computers in Biology and Medicine 》在今年3月在线发表了一篇综述文章，回顾了医学领域使用机器学习（ML）的情况；介绍了标准技术及其对医学诊断的影响；深入讨论了五种主要的医学应用（癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器）中的问题；同时提供了该领域潜在的研究可能性和未来的举措。 📷 机器学习（ML）已被广泛应用于解决各种复杂的挑战，如医疗、金融、环境、营销、安全和工业等
今年的Google I/O开发者大会已经在美国落下帷幕。此次大会的重点是Google Assistant、Android P Beta，今年的主角依然是AI，它已经融入谷歌产品与软件系统中。
还有半个月就该过年了。先别发愁过年期间如何面对七大姑八大姨的盘问，在此还之前有公司、朋友之间大大小的年末聚会等着你。
2019年，在党中央、国务院坚强领导下，全国文化和旅游系统坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，不断增强“四个意识”，坚定“四个自信”，做到“两个维护”，坚持新发展理念，坚持以人民为中心的工作导向，坚持稳中求进的工作总基调，坚持和完善繁荣发展社会主义先进文化的制度，不断推进文化和旅游领域治理体系和治理能力现代化，以高质量发展为目标，以文化和旅游融合发展为主线，以改革创新为动力，着力提供优秀文化产品和优质旅游产品，我国文化建设和旅游发展再上新的
随着现代应用程序的复杂性不断增加，Java应用程序的性能监控和分析变得尤为重要。JVM性能监控工具是我们的得力助手，它们可以帮助我们追踪内存使用、线程情况、垃圾回收等关键指标，从而更好地了解应用程序的健康状况。本文将介绍一些常用的JVM性能监控工具，并详细展示它们的用法，以便帮助你更好地监控和优化Java应用程序。
【新智元导读】CMU心理学系教授 Marcel Just 等人在一项功能性核磁共振成像（fMRI）研究中发现了具有自杀倾向的精神病患者的表征。他们提出，利用机器学习技术表征人脑内的死亡和生命相关概念，可以高度准确地区分具有自杀想法的病人和无自杀想法的个体。该方法还可以在具有自杀想法的人中，进一步区分哪些人做出过自杀尝试，而哪些没有。 根据世界卫生组织统计，每年约有80万人自杀身亡。评估自杀风险是心理健康临床医生面临的最大挑战之一：具有自杀想法的病人常常掩盖其自身意图，而临床医生对自杀风险的预测也一直不甚理想
最近，来自 Salesforce AI 研究院、谷歌、斯坦福大学等机构的研究人员合作撰写了一篇文章，综述了基于深度学习的计算机视觉技术在医疗领域中的现状与应用。该论文发表在 Nature 旗下期刊 npj Digital Medicine 上。
在Linux系统中，进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配，Linux提供了多种同步机制，其中锁机制是其中之一。然而，当多个进程试图同时访问同一资源时，可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题，Linux提供了lslocks命令，该命令可以显示系统上的活动锁信息，帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/产品销售成本
大数据文摘作品 作者：ROSIEBROWN 编译：彭湘伟、蒋宝尚、小鱼 被华尔街时报，福布斯和财富杂志称为“AI(人工智能)元年”的2017年，人工智能成果颇丰。 AI在新领域的表现优于职业玩家和扑克玩家。通过各种线上项目，一步扩大了深度学习的教育范围。最近微软公布说，语音识别的准确率多次打破了之前的记录。像牛津大学、马萨诸塞州总医院和通用电气公司的Avitas系统等研究机构和组织都下注深度学习超级计算机。 2017年AI领域取得了诸多成果。 点击查看大数据文摘总结报道《2017年你错过了哪些AI圈大事？
2016年6月7日，美国IEEE《科技纵览》期刊发布消息称，美国食品与药物管理局(FDA)批准了首台医疗机器人。FDA批准了Auris Surgical公司研发的一台医疗机器人。该公司由业界领导者IntuitiveSurgical公司的一位联合创始人创建，而Intuitive Surgical公司是已经得到广泛应用的机器人达芬奇(da Vinci)的制造商。 遥控机器人ARES(Auris Robotic Endoscopy System的首字母缩写，意为耳科机器人内窥系统)在5月底得到FDA的批准，现在已
预计到2022年，全球AI将达到2000亿美元，如果目前的趋势持续下去，医疗保健将成为该市场的重要组成部分。这并不奇怪，AI可能降低行政成本，减少患者等待时间，并诊断疾病。今天，英特尔和飞利浦展示了另外两种应用：骨骼建模和肺部分割。
JProbe是一个企业级的Java剖析器，提供对内存使用，性能和测试覆盖率的智能诊断。它使得开发人员能快速查找和修复应用程序代码的性能和稳定性问题的根本原因，这些问题影响组件和集成的完整性。 JProbe提供了三种类型的分析：
我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。
最近在“云和恩墨微信大讲堂”中，有很多朋友遇到性能问题，但是往往没有及时的诊断信息。我将之前书中的一章摘录出来和大家略为分享。 在数据库系统的诊断中，通常须要综合分析两个方面的因素： 主机系统的采样分析数据； 数据库系统的采样分析数据。 其中主机的采样数据可以通过操作系统的相关工具来收集，Nmon（可以用于AIX和Linux）和Oracle的OSWatcher都是很不错的轻量级采样工具；数据库的采样分析数据则可以通过Oracle的AWR采样数据获得，前者需要手工部署，后者自Oracle Database
2021年已经接近尾声，还记得年初在腾讯课堂全民许愿池立下的心愿flag吗？你是否还有目标尚未完成？12月15日至31日，腾讯课堂启动“学习冲刺节”年终大促活动，通过三大会场、四大榜单为职场人量身打造课程专区，让学员尽享海量低价精品课程。期间，平台还有1元购好课、满减神券以及iPhone、iPad抽奖等诸多福利放送，帮助学员们加速冲刺2022，用学习创造新可能。 腾讯课堂学习冲刺节预热期攻略页面 年末冲刺倒计时 满减神券、购课 抽iPhone13等多重福利来袭 年末是制定全新学习计划的最佳时机。经过
软件工程经济分析的基本要素主要有：投资、筹资和融资、成本和费用、销售收入与利润、主要税金等。
作者：麦子 转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台 机器学习，简单可以理解为一种数据分析的方法。医生们对数据驱动型预测研究应该不陌生，比如利用风险评分来指导抗凝治疗（CHADS2）和降胆固醇用药（ASCVD），还有ICU患者的风险分层（APACHE），都是在大型数据统计分析的基础上建立的。 但机器学习是很不一样的分析方法。它不仅是某些高大上的科学家的研究工具，也不是“将来我们学会了也可以用”。它可能会改变我们的日常医疗活动，不仅是让我们利用这些研究成果，我们也很可能不知不觉中已经为其研究贡献了数据量。
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作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 探索 AI 和医学结合更多的可能性，是人工智能发展的一个重要命题。 AutoML 作为近年来备受瞩目的概念之一，被视为解决算法工程师来提高训练模型效率的一个工具，在工业、农业、零售等诸多场景中均有被使用。 而随着 AI 在医学影像分析、医疗决策、个人就诊助手等场景领域的广泛应用，AutoML凭借其智能化、自动化等特性，也引发了越来越多研究团队开始思考：如果将其放置在医学场景下，是否也能获得不错的结果？ 褚晓文，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域正教授，由他所带领的团队也是这条探
根据《精神疾病诊断与统计手册》，神经发育障碍(ndd)是一组早期发病的疾病，其特征是各种缺陷，损害个人、学术、社交或职业领域的功能。近年来，ndd成为儿科人群中最常见的诊断之一，其中最常见的诊断是学习障碍，患病率约为8%，发展性语言障碍7%，自闭症谱系障碍(ASD, 2%)，以及注意缺陷多动障碍(ADHD, 2%)。诊断本身可能具有挑战性，因为各种共病在NDD人群中不是例外，而是一种规则。另一个挑战是不同疾病之间一定程度的表型重叠，以及一种具有相同诊断的个体的症状和功能水平差异很大。早期发现ndd非常重要，因为它可以快速干预，改善儿童预后并最大化治疗效果，因为人类生命最初几年的神经可塑性很高。然而，转介进行NDD评估的患者在接受诊断时往往会遇到严重延误。根据最近发表的一项研究，40%的家庭在首次就诊后六个月仍在等待诊断。此外，在加拿大进行的研究表明，从转诊到收到ASD诊断的中位总等待时间为7个月。此外，一旦确诊，家庭往往要处理在开始治疗方面的严重延误和缺乏令人满意的治疗监测。例如，只有20%的图雷特综合症年轻人有机会接受行为抽动治疗，而那些接受治疗的人通常只参加不到建议次数的一半。造成这种情况的原因之一是缺乏训练有素的治疗师，特别是在地理上偏远的地区，以及临床时间不足，无法提供最佳护理实践。因此，为ndd的诊断和治疗确定具有时效性和易于获取的策略的重要性是显而易见的。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 探索 AI 和医学结合更多的可能性，是人工智能发展的一个重要命题。 AutoML 作为近年来备受瞩目的概念之一，被视为解决算法工程师来提高训练模型效率的一个工具，在工业、农业、零售等诸多场景中均有被使用。 而随着 AI 在医学影像分析、医疗决策、个人就诊助手等场景领域的广泛应用，AutoML凭借其智能化、自动化等特性，也引发了越来越多研究团队开始思考：如果将其放置在医学场景下，是否也能获得不错的结果？ 褚晓文，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域正教
网络分析工具越来越多地应用于静息代谢活动(PET)或血氧依赖信号(功能MRI)的脑成像，以表征导致脑部疾病的异常神经环路。这种方法对神经退行性疾病的研究特别有价值，因为神经退行性疾病的特征是病理沿着离散的神经通路扩散。疾病特异性脑网络的识别和验证有助于定量评估通路随时间和治疗过程中的变化。网络异常通常可以在症状出现之前识别出来，甚至可以在临床前期用于跟踪疾病进展。同样，治疗可调节网络活动，因此可能在临床试验中作为疗效的标志物。最后，通过同时测量个体患者扫描图像中多个疾病网络的活动水平，可以实现早期鉴别诊断。虽然这些技术最初是为PET开发的，但在过去几年中，类似的方法也被引入了功能MRI，这是一种更容易获得的非侵入性成像模式。这一进展预计将扩大网络工具在大规模和多样化患者人群中的应用。
Google的目标是致力于解决长期问题，重点是那些在日常生活中能极大帮助人们的问题。为了在2019年实现这一目标，Google Research基础研究的多个领域取得了进展，并将研究成果应用于医疗保健和机器人等新兴领域，开放了大量源代码，并继续与产品团队合作，构建对用户更有帮助的工具和服务。
南京信息工程大学李天明教授主持的国家自然科学基金重点项目《影响ENSO强度和不对称演变的机理研究》（项目编号41630423），围绕当前气候状态和未来气候变暖背景下，控制ENSO振幅、结构和演变的物理机制这一主题，开展了深入系统的研究工作，经过项目组成员的努力，在相关领域取得了一些创新性成果，项目第一资助发表论文27篇，其中SCI论文24篇。项目成果对深入理解当前气候以及全球变暖背景下的 ENSO 动力学和海气相互作用具有重要意义，可做为国内与国际上各模式 ENSO 模拟改进的基础，有助于提高季节气候预测水平。
前面的文章中我们跟幼儿园的小朋友们讲过了顺序结构、选择结构和循环结构，下面我们结合前面学习内容，来实战一下，看看真实的信息奥赛（NOIP）题目是什么样子。
在美国和世界各地，心理健康问题是一种流行病，给医疗保健系统和社会带来了巨大的负担。迄今为止，仍然缺乏生物标志物和个体化治疗指南。近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）在分析精神病学的神经和行为数据的复杂模式方面越来越受欢迎。我们提供了一个全面的回顾ML方法和应用在精准精神病学。我们认为，以ML为动力的现代技术的进步将在当前对精神疾病的诊断、预后、监测和治疗的实践中创造一个范式转变。我们讨论了精准精神病学的概念和实际挑战，并强调了未来的研究方向。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
IBM Watson Health正逐渐削减自家的AI“新药发现计划”，这个计划利用AI软件帮助企业开发新药。IBM表示，削减该计划的主要原因是市场表现不佳。
煤炭消费量数据集中包含了30个地区的煤炭消费量（y）以及对其产生影响的相关因素，如地区、地区生产总值（x1）、居民消费价格指数（x2）、全社会固定资产投资（x3）、年末常住人口（x4）、城镇人口（x5）、经营单位所在地进出口总额（x6）、大中型工业企业单位数（x7）和城镇化指标（x8）变量。
堆转储是诊断在Java虚拟机中与内存相关的问题的重要文件，例如内存泄漏、应用请求缓慢，垃圾回收问题以及各种各样的java.lang.OutOfMemoryError异常。堆转储文件也是优化、分析内存消耗的重要工具。
摘要：对神经退行性疾病的有效治疗存在巨大的需求。神经元变性的复杂性和患者群体的异质性给这些疾病的早期诊断工具和有效治疗的发展带来了巨大的挑战。机器学习是人工智能的子领域，它使科学家、临床医生和患者能够应对其中的一些挑战。在这篇综述中，作者讨论了机器学习如何实现医学图像的早期诊断和解释，以及新疗法的发现和发展。机器学习的不同应用具有一个统一的主题，即集成多个高维数据源，这些数据源都提供了对疾病的不同看法，并自动推导出可操作的见解。
【新智元导读】加州理工大学、Cedars-Sinai医学中心和美国萨勒诺大学的研究人员开发出一款新型AI工具，该工具可通过扫描静息状态下的大脑活动图像预测人的智商。他们发现，没有单一的解剖结构或网络对人的智商负责，智商取决于分布在整个脑部的冗余信息。
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摘要：帕金森病是一种具有长期潜伏期的神经退行性运动障碍，目前尚无治疗方法。可靠的预测性生物标志物可能会改变开发神经保护治疗的努力，但仍有待确定。利用UK Biobank，我们研究了加速度计在普通人群中识别前驱帕金森病的预测价值，并将这种数字生物标志物与基于遗传、生活方式、血液生化或前驱症状数据的模型进行了比较。使用加速度计数据训练的机器学习模型在区分临床诊断的帕金森病和诊断前7年的前驱帕金森病与普通人群方面的测试性能优于所有其他测试模。加速度计是一种潜在的重要、低成本的筛查工具，用于确定有患帕金森病风险的人，并确定神经保护治疗临床试验的参与者。
2021年的第一本书， 就在这里选！ 12月书讯，精彩来袭 临近年末，可能由于疫情的原因， 前几个月感觉就是一晃而过呀。 回顾2020这魔幻的一年，博文菌与你 一起追过新兴科技的浪潮， 一起探寻过大厂几十年的技术长征， 一起重温过经典之作的诞生， 一同见证过霸榜的高光时刻…… 今天，踩在2020的尾巴尖儿上 博文菌带来10本12月新书 打响最后时刻的技术节拍 文末参与互动赠书 新年好书提前收割 ▼ 本期书讯 1 《阿里云数字新基建系列：云原生操作系统Kubernetes》 2 《BPF之巅：洞悉
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