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前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 医疗观陈旧度测试：你的医疗观停留在多少年前？ 你认为“医疗”的概念是什么？ A. 生病后去医院就医查看病灶来源和根治办法 B. 通过各种可穿戴产品、大数据等实时监测自己的健康状况 C. 通过各种手段预防自己可能发生的疾病 答案揭晓： 选择A：很遗憾，你的医疗观还停留在十年前。此时，“医疗”的含义更多是通过设备和仪器治疗已经确诊的疾病。不同治疗方案的区别更多在于医疗产品的创新。 选择AB：不错，你已经跟上这十年的节奏了。此阶段涌现出很多医疗平台，人们可用
随着中国保险科技的高速发展，保险行业仍面临相当的挑战，主要表现在数据收集、整合方面。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
近年来，深度学习被广泛应用在医学影像分析的相关任务上，并获得巨大的性能提升。众所周知，深度学习需要大量数据来拟合巨大的参数空间，然而在大部分医疗场景中，获取高质量的医疗数据、以及高质量的标注是相当困难的。因此，应对医疗数据小样本特性，充分挖掘医疗数据的结构化信息，成为近年来学术界关注的热点。本次分享就是针对这一背景的一些尝试，主要从挖掘医疗数据的独有特性提升分割性能以及利用医疗数据的结构化先验训练自监督模型等角度切入，以期为大家提供若干可以参考的思路。 报告时间：2019年7月23日 19:30-21:0
通过统一的自然语言指令调用大量知识，ChatGPT 改变了人与 AI 交互的方式，并将进一步改变更多软件的交互模式和底层架构。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
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随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
雷锋网消息，近日，推想科技医疗人工智能产品InferRead获得欧盟医疗器械CE认证，这是目前中国胸部AI产品的首个欧盟CE认证。
近日，全球领先的精准医疗公司Tempus宣布完成E轮1.1亿美元融资，Baillie Gifford领投, T. Rowe Price，Revolution Growth，New Enterprise Associates (NEA)和其他投资者跟投。
编者按： 作者： 陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人
在大型基础模型的推动下，人工智能的发展近来取得了巨大进步，尤其是 OpenAI 的 GPT-4，其在问答、知识方面展现出的强大能力点亮了 AI 领域的尤里卡时刻，引起了公众的普遍关注。
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
医疗保健和生命科学组织挖掘非结构化数据以获取洞察力，以推动精准医学的进步并加强患者护理 加利福尼亚州帕洛阿尔托，2018年7月2日 - Cloudera，Inc。一个针对云优化的机器学习和分析的现代平台，以及医疗保健分析提供商MetiStream，共同宣布产品以改善患者的治疗效果。 MetiStream宣布推出基于Cloudera机器学习平台的医疗保健和生命科学行业端到端交互式分析平台。 通过结合Cloudera Enterprise和Cloudera Data Science Workbench的机器学习和分析，MetiStream声称其Ember产品可以提供大量手写临床笔记以及基因组数据的见解，为医疗保健组织提供经济有效地改进基因组研究的途径。 加快患者洞察力的时间。
数据猿导读 根据中国信息通信研究院发布的《中国大数据产业分析报告》显示，我国2016年的大数据核心产业规模达到168亿元，增长率达45%。 这段时间顺丰和菜鸟的“撕逼”事件闹得沸沸扬扬，伴随着京东、腾
本文报告介绍了医疗大数据的挑战及其应用，首先介绍了医疗大数据的集成、医疗大数据的可计算性处理、和医疗大数据的标准化存在的挑战，然后介绍了医疗大数据挖掘与计算的一些方法，最后对医疗大数据的行业应用进行了展望。
本文研究了如何利用计算机视觉和自然语言处理技术自动生成医学影像报告，提出了一个多任务学习框架，包括用于预测标签的视觉-语言多模态编码器、用于生成描述性文本的序列到序列模型以及用于生成图像描述的图像解码器。实验结果表明，该方法在自动生成医学影像报告方面具有竞争力，为未来的医学影像数据分析提供了新的思路和方法。
Petuum 专栏 作者：Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing 机器之心编译 在过去一年中，我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生的研究和报
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文探索先进的优化方法和潜变量模型的设计，以完成自然语言处理任务。 多人工智能任务的改进。隐变量模型提供了一个优雅的框架，以新的功能来增强生成算法。然而，在自然语言处理领域，尚不清楚如何最好地将潜变量与强大且无处不在的语言模型相结合。 https://vlievin.github.io/deep-lvms-for-nlp.pdf 本文探索先进的优化方法和潜变量模型的设计，以完成自然语言处理任务。全文共分为三个部分。在第一部分中，我们提出了隐变量语言模型的三种结构。本
近几日疫苗事件不断发酵，人心惶惶。但是今天云小编却带来一个振奋人心的好消息：癌症不再无药可救！这次出马的不是医疗行业而是科技业人士，希望通过大数据给癌症治疗方式带来重大突破。
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Petuum 专栏 作者：Yuan Yang、Pengtao Xie、Xin Gao、Carol Cheng、Christy Li、Hongbao Zhang、Eric Xing 机器之心编译 在过去
来源：专知 本文约1000字，建议阅读5分钟 在本教程中，我们将介绍最先进的深度学习方法及其实际应用，特别关注于探索不同类型医疗数据的独特特征。 [ 导读 ]ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议，由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为 A 类会议。自 1995 年以来，KDD 已经连续举办了26届，今年于2021年8月14日至18日举办，今年的会议主办地在新加坡。 来自华为的研究人员在PSU上给出
在过去的一年中，人工智能受到了资本、企业、媒体等各界的热烈追捧。然而，对于逐渐成为新一代计算中不可或缺的重要组成部分的“认知计算”正在同步崛起。比起人工智能的热潮，大众对什么是“认知计算”显然相当模糊，也不清楚它与人工智能、机器学习等相关的内容有什么区别。
近日，创业邦发布《2018年区块链发展报告》，报告发现，区块链在有互信需求、需要去中介平台提高交易效率以及拥有线上结构化数据的行业落地性会更强。区块链应用将率先在金融领域落地，并逐渐向社会征信、文娱、供应链、医疗、教育、物流等多领域渗透。区块链企业融资大都集中于A轮及A轮以前。公众号后台回复：“区块链”，获取本文报告。
每年RSNA上，我们都能看见这一年最先进的产品和技术，看见曾经的不可能变为可能。今年的RSNA风向标指向哪里？医疗AI的局中人该何去何从？
近日，德勤发布的《未来医院报告》指出：未来的医疗机构长期发展需要建立数字化转型的文化内核；具备信息分享及便捷沟通的科技技术；注重医疗数据收集及分析；引入更适应医疗数字化的人才及更重视信息安全等。数据、安全、科技都是报告中反复提及的关键词。
本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务，这对我来说是一个有趣的课题，因为它是我博士论文研究的重点。这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.”
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
这是有关HL7 V3标准的入门教程，主要针对刚刚开始使用它的软件开发人员。我仅介绍了足够的基础知识，因为它是一个大型标准（V3实际上是在一个保护伞下的多个合作标准），因此向您简要概述了该标准及其中的关键组件。在我的HL7系列的后续教程中，我希望从软件开发的角度看一下该标准的各个部分时，可以深入研究该标准，并希望通过基于Java和Java的基于代码的具体实现示例回顾一些用例。 C＃编程语言。
编者按：本文作者陈遵秋，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，美国统计协会认证统计分析师；陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授（交流微信号：2823095726）。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东
作者：Peter Fisk 编译：陈洁，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 北京遇上西雅图，成就的是文佳佳和弗兰克的一段佳缘。大数据遇上大思想，成就的“佳缘”会
在医疗行业的所有信息中非结构化数据大约占80％，并且增长速度比大多数人甚至可以理解的速度要快。通过数据排序，查找需要的病人信息，并做研究的诊断和治疗几乎是不可能没有Hadoop的巨大技术能力的。 该MAPR分布，包括Hadoop是帮助供应商组织医疗文件，与其他医生，患者和组织，流程和实验室结果，财务数据，临床资料，影像学报告，和输出的医疗设备进行通信交流。该功能几乎是无止境的，而Hadoop的新的功能和应用正在不断发展。 Hadoop的医疗保健有许多不同的用例。他们中的一些，包括帮助医生，患者和医疗机构，包
自然语言处理（NLP）在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法，但尽管如此，NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据，但是在某些业务领域中，非结构化数据是常态。在本文中，我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。
2020年，一场新冠疫情使多个国家公共卫生系统不堪重负，暴露出应急处置能力的薄弱等问题，改革和加强公共卫生事件应急处置已成为全球关注焦点。今年2月，习总书记来到北京市朝阳区CDC进行调研指导时指出：“这场疫情对全国各级疾控中心的应急处置能力是一次大考。这次抗击疫情斗争既展示了良好精神状态和显著制度优势，也暴露出许多不足。要把全国疾控体系建设作为一项根本性建设来抓，加强各级防控人才、科研力量、立法等建设，推进疾控体系现代化”。
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
雷锋网消息 荷兰皇家飞利浦公司( ROYAL PHILIPS)在本周表示，公司已收购了远程放射学平台开发商Direct Radiology，收购金额尚未公开。
商业智能/数据分析软件厂商 Sisense 遭遇了数据泄露事件， CISA 敦促该公司的客户尽快重置信息，以尽量避免其用于访问 Sisense 服务的凭证和机密被黑客利用。
今天为大家介绍的是来自Feng Zhu团队的一篇数据库论文。药物耐受性已经成为全球医疗保健中的一个关键问题。研究人员为揭示与药物耐受性相关的各种疾病，以及耐受性背后的不同分子机制，做出了很多努力。目前迫切需要一个数据库，不仅列出了所有具有药物耐受性的疾病（不仅限于癌症或感染），还包括所有类型的耐受性机制。因此作者研究开发了一个名为“DRESIS”的全面药物耐受性信息数据库。DRESIS的目的是：(i) 系统地首次提供所有现有类型的药物耐受性分子机制；(ii) 广泛覆盖所有现有数据库中最广泛的疾病范围；(iii) 明确描述最大数量药物的临床/实验验证的耐受性数据。由于药物耐受性问题日益严重，DRESIS预计对未来新药发现和临床治疗优化将具有重大意义。
医学影像是医疗数据最密集的领域，医疗数据中超过80%来源于医学影像，人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域，但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。
截止到2月6日，随着新冠病毒肺炎疫情的不断发展，全国累计已有31161例确诊病例，26359例疑似病例。不过，由于医疗资源高度短缺，尤其核心疫区的快速诊疗能力出现结构性缺失。
报告说，大数据提出了严肃的隐私问题以待解决，宜早不宜晚。大数据的潜力是无穷的-可能带来好处也可能带来坏处。一份描述大数据的变革特质的白宫新报告深入地探究了与数据相关的隐私和安全主题。 关键的关注点：大数据正在创造大量的隐私主题需要及时处理，宜早不宜晚。 该报告的引文说到："本报告一个显著的发现是大数据分析将个人信息用于供房、信贷、雇用、健康、教育和商场购物，有潜力使长期存在的公民权利保护黯然失色。美国人与数据的关系，她（他）们的机会和潜力将得以扩展而不是消减"。 报告讨论了一系列有关隐私的主题，包括以下5
【新智元导读】这份全球自然语言处理市场报告从类型、技术、终端用户、应用和地域五个方面全方位分析了NLP市场的机会，并对2020年之前NLP的应用发展进行了预测。 作为人工智能的一个组成部分，自然语言处理（NLP）的研究对象是计算机和人类语言的交互，其任务是理解人类语言并将其转换为机器语言。在目前的商业场景中，NLP技术用于分析源自邮件、音频、文件、网页、论坛、社交媒体中的大量数据。市场前景巨大。 NLP应用的最大挑战来自识别人类带有不同模式、语调、发音的语音，并将其转换为可编程语言，其意义在于可与人类实现最
日前发布的《2017～2022年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，中国大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。预计2016年年末，市场规模将达到2485亿元，而随着各项政策的
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