以大模型为代表的生成式人工智能，拥有强大的知识编码、文本理解、推理能力，迅速成为数字化和智能化的新型技术基座，有望推动新一轮的医学人工智能革命，对科学和社会产生深远的影响。现有医学大模型处于快速变革和更新迭代的关键时期，面对场景特异知识缺乏、生成内容安全性不足等挑战。医学大模型的前瞻性临床试验和真正落地，更是被誉为“皇冠上的明珠”，是领域内亟待攻克的重要问题。因此，如何研发关键性技术破解落地难题，对于推动医学大模型领域的发展与转化应用，具有重要科学与社会意义。
几乎所有在研究期间发表的医学影像AI算法性能的评估实验，都是为验证技术概念的可行性而设计，没有对AI算法在实际临床环境下的性能进行严格验证。
在数据科学领域里工作的人才需要具备两方面的素质：一是概念性的，主要是对模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。培养这样的人才，需要数学、统计和计算机科学等学科之间的密切合作，同时也需要和产业界或其他拥有数据的部门之间的合作。目前还没有任何一所高校具有这样的平台。 数据科学的教育体系应该包括如下几方面的内容： （1）数学的基础知识。除了微积分、线性代数和概率论这三大基础中的基础以外，还需要随机过程、函数逼近论、图论、拓扑学、几何、变分法、群论等方面的基础知识。目前，可能还不是
墨墨导读：为了及时分享行业案例、通知共性问题、达成共享和提前预防，我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》，通过对过去一段时间的知识回顾、故障归纳，以期提供有价值的信息供大家参考。同时，我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来，为您提供具有前瞻性的支持信息，保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解，其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
最近Elastic的解决方案频繁进入Gartner的魔力象限，或许社区里的小伙伴有听说过Gartner，也听说过魔力象限，但相信对此特别了解的人不多，而对入选的意义，以及分属不同的象限所说明的问题不甚清楚者也不在少数，本文我们就简单普及一下Elastic的哪些解决方案进入了（或将进入）Gartner的魔力象限，以及其背后的含义。
最近对青少年的纵向研究报告了MRI与青春期前瞻性焦虑症状的相关性，而青春期是焦虑障碍发病的易感时期。然而，它们的预测价值尚未确定。通过机器学习算法进行个体预测可能有助于缩小与临床相关性之间的差距。采用随机森林、支持向量机和逻辑回归算法的投票分类器，评估感兴趣的灰质体积和心理测量学评分在检测前瞻性临床焦虑中的预测相关性。研究对象为年龄18 ~ 23岁的临床焦虑患者(N = 156)和健康对照者(N = 424)。提取Shapley值对特征重要性进行深度解读。对合并焦虑障碍的前瞻性预测主要依赖于心理测量学特征，达到了中等水平(受试者工作曲线下面积= 0.68)，而广泛性焦虑障碍(GAD)的预测达到了相似的性能。仅就心理测量学特征而言，MRI局部体积并不能改善前瞻性合并焦虑症的预测性能，但它们改善了GAD的预测性能，其中尾状核和苍白球体积是贡献最大的特征之一。总之，在非焦虑的14岁青少年中，未来4-8年的临床焦虑发作可以个体化预测。心理测量学特征如神经质、绝望和情绪症状是汇总焦虑障碍预测的主要贡献因素。神经解剖学数据，如尾状核和苍白球体积，已被证明对GAD有价值，应纳入前瞻性临床焦虑预测。
有同学问：领导总让做“有前瞻性”的分析，不要说那些“大家都知道的事”。可到底什么是前瞻性？有时候明明写了预计未来情况，可还是被批判为：没啥前瞻性。真不知道咋办了。——今天系统解答一下。
点击蓝字 · 关注我们 墨墨导读：为了及时分享行业案例、通知共性问题、达成共享和提前预防，我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》，通过对过去一段时间的知识回顾、故障归纳，以期提供有价值的信息供大家参考。同时，我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来，为您提供具有前瞻性的支持信息，保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解，其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。 墨天轮文档：《云和恩墨技术通讯-2022.02》https://www.modb.pro/doc/56875（
上周针对MySQL数据库如何发现慢SQL、如何优化及预防进行了一次分享，其中主要的理论内容先分享给大家，案例因涉及业务信息，待修改后于后期逐步分享。
在学习的过程中，为了更好的学习，采用简便的方式去搭建的测试平台，目前搭建的平台过于复杂，过于臃肿，那么有没有更好的方式对这些平台进行拆分，每个平台负责不一样的功能。代码的耦合度过高，也会出现一些性能的问题。为了更好的去定位，更好的去处理，采用不同的项目进行拆分。
2022年6月17日，中国科学院《互联网周刊》、eNet研究院和德本咨询联合发布了《2021年度云计算分类排行》。其中，沃趣科技荣耀上榜《2021年度PaaS（平台即服务）排行》，充分肯定了沃趣科技在云计算领域的技术前瞻性和卓越影响力。
可观测性旨在让每一位工程师能够根据对所有系统和应用程序的数据分析，主动地对工作任务进行优先级排序。
近日，中科院《互联网周刊》联合德本咨询、eNet研究院揭晓了「2022中国准独角兽企业100强」和「2022数字化转型推动力企业100强」榜单，重点关注企业的创新力、影响力、产品实力、未来发展力等多个指标。沃趣科技凭借在数据库云平台领域硬核技术表现、不断深入的市场应用以及出色的行业影响力，实力入选，获得双项权威认可。
星星海首款自研GPU服务器和星星海新一代自研双路服务器，后者也是国内首款搭载即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器（Ice Lake）的双路服务器。
《中国人工智能发展报告2018》于7月13日上午10时在清华大学主楼正式发布。报告从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境、以及社会认知和综合影响四个方面描绘中国人工智能的发展面貌，力图综合展现中国乃至全球人工智能发展现状与趋势，以提升公众认知水平、助力产业健康发展、服务国家战略决策。报告具有以下四个突出特征：研究视角综合前瞻、国际国内统筹兼顾、数据来源一手可靠、政策分析深入系统。
程序员总是不愿意承认：写代码在公司里是一件并不太重要的事情，因为他们认为一旦承认了这点，就意味着是对自己的努力工作和能力的否认。 其实并不是，我只想说作为一个程序员，你的核心技能是写代码这并没有问题，但是如果你只想止步于程序员（包含高级程序员），一辈子写代码，那你可以划走，不用继续往下看了。 一个程序员的技术发展路径可以沿着：高级程序员—研发Leader—技术经理—技术总监—架构师—CTO来前进。 如果你将这条路线当作是技术生涯的职业规划，那么写代码只是最基本、最初级的技能。这个时候如果你想成为技术经理/
今天为大家介绍的是来自Tiago Rodrigues团队的一篇论文。机器学习（ML）有望解决化学领域的重大挑战。尽管ML工作流程的适用性极广，但人们通常发现评估研究设计多种多样。目前评估技术和指标的异质性导致难以（或不可能）比较和评估新算法的相关性。最终，这可能延迟化学的大规模数字化，并使方法开发者、实验人员、审稿人和期刊编辑感到困惑。在这篇综述中，作者批判性地讨论了不同类型的基于ML的出版物的方法开发和评估指导原则。
12月20日，由中国信息通信研究院和中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)共同组织的2023“星河(Galaxy)”案例评选结果正式发布，中信信托和腾讯云TDSQL凭借《基于创新型数据库构建信托产品营销管理平台的应用与实践》课题成果，荣获数据库标杆案例奖，为信托行业开启数据库全面自主创新提供了有利借鉴。
在科研过程中，经常需要对大量数据进行处理和分析。而Prism作为一款功能强大的统计分析软件，可以帮助我们更快速地完成这些分析工作，并且提供了一些独特的功能。在本文中，我将通过实际案例来介绍Prism的独特功能。
2月17日，中国开源软件推进联盟PostgreSQL分会携手中科院软件所联合发布“2022 PostgreSQL年度技术评选获奖名单”！湖南亚信安慧科技有限公司（简称：亚信安慧）凭借AntDB数据库产品在技术创新、大规模应用、核心系统保障能力等方面的优异表现被评为“最佳创新企业”。
“收集数据，把数据融入易懂的形式中，让数据讲故事，并且把故事讲给别人听。”这描述的是当下一种时髦的职业，大数据工程师。 “大数据”，当下当仁不让的“热词”。随着移动互联网、物联网的蓬勃发展，大数据时代的信息风暴席卷各个行业领域，深刻影响着人们的思维、生活和工作方式。与传统数据相比，大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、数据可重复利用、价值回报高等特点，为我们看待世界提供了一种全新的方法，即各种决策和行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验做出。 大数据
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
这是人类的选美比赛 ◆ ◆ ◆ 导读 【AI世代编者按】全球各种选美大赛选出的“佳丽”，你是不是一直看不惯？是不是质疑人类太主观的眼光？曾经幻想着能有一种客观标准，能使选美的结果让所有人惊艳。全球首次由人工智能担任评委的国际选美大赛，就出自这样的初衷。但机器人的选择，也引发了一系列争议。 这个选美大赛名字为Beauty.AI 2.0，是第一届由“机器”担任裁判的国际选美比赛，由一群俄罗斯和中国香港的青年搞的青年实验室(Youth Laboratories)发起，该实验室获得了微软和英伟达支持。 Beauty
今天为大家介绍的是来自Joel D. Mainland和 Alexander B. Wiltschko团队的一篇论文。将分子结构映射到气味感知是嗅觉领域的一个关键挑战。作者使用图神经网络生成了一个气味映射（POM）方法，它保留了感知关系并能够对先前未经表征的气味进行气味质量预测。该模型在描述气味质量方面与人类一样可靠。通过应用简单、可解释、理论基础的转换，POM在几个其他气味预测任务上优于化学信息学模型，表明POM成功地编码了结构-气味关系的广义映射。这种方法广泛地实现了气味预测，并为数字化气味铺平了道路。
肺癌在全球男女所有肿瘤中死亡率最高，发病率位居第二。I 期肺腺癌 (LUAD) 的 5 年生存率超过 60% ，因此迫切需要早期检测以改善患有这种疾病的患者的预后。尽管已经开发了几种基于血液的测试方法来帮助对肺癌进行筛选，但仍然缺乏用于早期肺癌检测的无创且可靠的方法和生物标志物。因此，建立一种有效的早期肺癌检测方法和筛查高危人群是临床面临的重要挑战。
大家都知道，企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑，我的数据仓库还没有建立起来，怎么做商业智能BI呢？真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗？
译者注：“pipeline”在营销销售领域是指某种流程上的表述，比如sales pipeline是指从潜客接获取->接触客户->后续洽谈->提案报价->赢得/关闭的过程。由于该词没有对应的汉语翻译，故本文保留原单词。
近日，Gartner发布了2020年度的BI商业智能和分析平台魔力象限报告（《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》，以下简称报告）。作为业内的权威报告，魔力象限在厂商和用户中受到了非常广泛的关注。与往年类似，Gartner在本报告中预测了2022~2025年BI行业的发展趋势，描述了现代分析与BI平台的15项关键功能领域，并给出了入选魔力象限的厂商。本文对报告进行深入解读，帮助从业者分析现状、了解变化，从而更好地理解BI市场。
近日，沙利文联合头豹研究院正式发布《2020年中国金融级分布式数据库市场报告》，金山云DragonBase凭借前瞻性的技术研发、卓越的产品能力和优秀的商业化表现，成功跻身领导者象限。这也是继金山云大数据云入选《2020年中国数据管理解决方案市场报告》领导者象限后，金山云核心PaaS产品再获行业权威机构的认可。 此次入选的DragonBase分布式数据库，采用了计算存储分离的分布式架构，具备高性能、高可用、安全可靠、弹性扩展的特性，能有效解决海量存储、高并发访问、数据一致性等问题。在某金融机构的用户画像业务
一年一度的Techo Park开发者大会，来了！ Techo Park开发者大会是由腾讯发起的面向全球开发者和技术爱好者的年度盛会，作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，大会致力于开发者的能力成长和实践创新，逐步通过汇聚全球顶尖行业专家和技术爱好者，建造一个开放，中立，活跃的技术交流平台。为包括行业开发者，ISV，科研机构，高校师生，创业公司和开源社区工程师等在内的所有技术人带来一场前所未有的技术盛宴。 本次Techo大会将在12月19日~20日，在北京751 D·PARK北京时尚设计广场79罐举办，
11月3日至5日，2023中国PostgreSQL数据库生态大会在北京中科院软件所大报告厅盛大召开，大会现场百余位专家学者、企业、用户代表及线上数千位观众，就近年来国产数据库技术与市场变革进行深入探讨。湖南亚信安慧科技有限公司（简称：亚信安慧）受邀参与主论坛发表了重要演讲，并荣膺“2023 最佳创新企业”。
进入2022年，疫情仍是影响国内企业运营的重要因素之一，其反复影响下的企业能否持续增长也是资本市场持续关注的重要话题。对于这一问题，海尔智家在年报超预期后又给出了新的答案。
3月17日，AntDB数据库合作伙伴交流会（北京站）在亚信大厦顺利举办。本次交流邀请浪潮信息、神码中国、博彦科技、金蝶天燕、蓝凌软件、东方通等十多家合作伙伴近二十位行业专家参与交流。 交流会现场，AntDB数据库相关负责人进行了产品技术及生态战略的详细介绍，并为到场专家进行了国产化替换迁移演示，让合作伙伴和技术专家对AntDB数据库的生态战略和产品技术有直观深刻的理解和认识。
春天来了，也到了新的财季，新的年度规划也要开始了。我相信很多同学都会有一种茫然的感觉，一年到头有做不完的事情，同时也感觉规划和实际落地会有很大的差距。
现在，华科大和上科大团队提出了一个赋予多模态大语言模型前瞻性思维的学习范式，并基于这一范式构建了多模态大语言模型Merlin（梅林）。
在Oracle数据库领域，近年的优化工作主要围绕着存储系统展开和深入，由存储而闪存，由外存而内存，内圣而外王。而在业界，随着Exadata在一体化、闪存应用上的成熟，基于闪存的解决方案开始落地开花纷纷展现出来。 在Oracle的Exadata体系中，通过PC服务器构建的分布式存储是整体架构的核心，正因为分布式PC的引入，Oracle在本地服务器插接的Flash卡成为了加速IO的利器。 Oracle数据库从“I时代（8i/9i）”、“G时代（10g/11g）”，再到“C时代（12c）”，一直致力于用低廉的分
今天和大家分享一篇研究脂蛋白（a）和心肌梗死因果关联的孟德尔随机化研究，原文标题如下：
自2019年6月，中国广电成功获得5G牌照以来，迅速推进网络建设目标，成为5G网络覆盖广、应用场景多、用户体验出色的第四大运营商。其依托全球独有的700MHz频谱资源，具备覆盖能力强、容量足、速率高的优势。通过不断深化和中国移动的共建共享合作，目前可使用的基站数量超400万座。同时，通过自建核心网络、BOSS系统、业务平台和网络安全系统，为自主运营和差异化竞争打下坚实基础。
提示近期正在维护，暂时没有任何内容可供查看下载了。不过，GWAS Catalog的还是可以下载的，点赞！
为了及时共享行业案例，通告共性问题，达成知识共享和提前预防，我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》（7月刊），通过对过去一段时间的知识回顾和故障归纳，以期提供有价值的信息供大家参考。 同时，我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来，为您提供具有前瞻性的支持信息，保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解，其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
昨天接到了同事的一个电话，说有一个数据库无法访问了，希望能够让我来看看，赶紧连过去，发现错误还是一个看似很简单的ora错误。 $ sqlplus / as sysdba Copyright (c) 1982, 2011, Oracle. All rights reserved. ERROR: ORA-09817: Write to audit file failed. Linux-x86_64 Error: 28: No space left on device Additional informatio
为了及时共享行业案例，通告共性问题，达成知识共享和提前预防，我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》（4月刊），通过对过去一段时间的知识回顾和故障归纳，以期提供有价值的信息供大家参考。 同时，我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来，为您提供具有前瞻性的支持信息，保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解，其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
对charles抓包进行了简单的描述，并且对格式的转行，数据的处理进行了一定的描述。有人会问怎么存，那么今天，我给大家讲讲，怎么存，存哪里。
在Spark社区，众多参与者已经在为Spark 1.4.0(RC2)推出的特性投票了。我之遗憾，在于我们暂时还未参与这项工程的创造工作；我之欣喜，在于我们可以毫无顾虑地借用它；最后，得以帮助这座大集市在人声鼎沸中彰显不羁的个性。 ♦ ♦ 在大数据分析平台，我们选择了Spark。这源于它的效率，它的快速演化，更在于我对它的偏爱。在理性挑选的基础上，感情的抉择成了火箭发射时最后一级的助力。 从最早对0.9版本的使用到现在的1.3.1，我亲眼所见Spark迅猛的发展。它发力于通用与性能两大亮点之上，使得自己在众多
绘制脑连接图的神经影像学方法的发展改变了我们对精神疾病、脑刺激的分布效应以及如何最好地利用经颅磁刺激靶向和改善精神症状的理解。与此同时，神经影像学研究表明，像前额叶皮层这样的高阶脑区(代表了精神疾病最常见的脑刺激靶点)在大脑连接方面表现出了一些最高水平的个体差异。这些发现为基于个体特异性脑网络结构的个体化靶点选择提供了理论基础。最近的进展使确定可重复的个体化靶点成为可能，其精度为毫米，采集时间为临床可掌握。这些进展使空间个性化经颅磁刺激靶向的潜在优势得以评估并转化为基础和临床应用。在这篇综述中，我们概述了目标位点个性化的动机、初步支持(主要在抑郁症中)、来自其他脑刺激模式的聚合证据，以及抑郁症和前额叶皮层之外的普遍适用性。最后，我们将详细介绍方法学建议、争议和值得注意的替代方案。总体而言，虽然这一研究领域看起来很有前景，但个性化靶向的价值仍不清楚，使用经过验证的方法学进行专门的大型前瞻性随机临床试验是至关重要的。
近日，腾讯云发布了全新的自主可控金融业务支撑平台，该平台把腾讯云在云计算架构、分布式数据库、微服务、大数据以及人工智能等方面的技术优势进行了整合，专为金融行业提供覆盖核心架构和主要应用场景的“自主可控”解决方案。
3月7日晚间，亚信科技（HK01675，股价14.38港元，总市值133.8亿港元）发布了公司截至2022年12月31日全年业绩。
根据几年前流传的一则故事，Google曾将它的Lvl.99数据处理技术应用于面试和业务评价过程，目的是要试着回答一个问题：面试中显示出的哪些特质最能预示其在公司里的成功。
今天我们介绍由纽约大学朗格尼医学院神经外科的Lavender Yao Jiang发表在Nature上的工作，该工作展示了非结构化的临床记录可以训练医学语言模型。本文使用最近的人工智能训练了一个医学语言模型（NYUTron），并对其进行微调，以适应各种预测任务。预测任务包括再入院预测、死亡率预测、合并症预测、住院时间预测以及保险索赔拒绝预测。在测试中，NYUTron的准确率为78.7-94.9%，比传统模型提高5.36-14.7%。本文证明了使用临床进行文本预训练并进行适当的微调增加了模型的性能。
实际上使用过 solarwinds，大概在10年前,solarwinds 是美国的一家专门从事IT 产品监控的工作，产品是付费的，一般国内的企业很少使用，主要还是费用比较贵。本次是偶然看到SW 公司的 TKC 系列介绍今年SW针对 POSTGRESQL 的 DPA ，database performance administrator 系列。在针对这个meeting 的详述开始前，对于数据库的监控也就是最近要开始做的那个系统，是有设想的，尤其针对数据库的性能监控方面。
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