首先在阿里的规范里是这样说的： 【强制】二方库里可以定义枚举类型，参数可以使用枚举类型，但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的 POJO 对象。 那到底为啥不能用呢？...枚举 首先我们得先思考一下枚举是否可以进行序列化，我们在把对象进行传输的时候需要将这个对象序列化为字节序列进行传输（在linux中一切皆文件，JVM虚拟机将对象变为字节给到内核通过传输协议进行打包传）枚举在进行编译后会生成一个相关的类...上面的内容整明了枚举是可以进行序列化的，是可以被传输的，他的实现也是通过类来实现的，除了fastJSON那一步，使用都没有问题的。...其他角度考虑 借鉴知乎 使用枚举的确会带来扩展兼容性的问题，这点很多答主都说的很好了，我就说一下为什么参数上可以使用枚举的原因吧。咱们先假定对枚举的扩展只是新增值，而不是减少值。...（我觉得这个假设是参数可以使用枚举型的前提）在这个假定下如果我们在接口中使用枚举型，如孤尽兄在java开发手册中所述，分为参数和返回值两种情况。
卷积神经网络识别COVID-19咳嗽的最新创新以及使用咳嗽记录来检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型（https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection...使用标记的COVID-19开源咳嗽声音数据集，我们构建了一个递归神经网络，并使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取来输入预处理的音频信号。...我们还可以使用“ NumberOfCoefficients”选项选择结果中所需的系数数量： 我们可以检查“ AudioMFCC”和NetEncoder应用于随机音频样本的结果。...混淆矩阵图：使我们能够看到真实的正，真实的负，假的正和假的负的预测值。 ROC曲线：告诉我们模型如何准确地区分类别（请参见下图）。负分类曲线和正分类曲线之间的重叠度越大，ROC 曲线越差。...他们告诉我们，该模型具有从患者的咳嗽声中正确识别或丢弃COVID-19疾病的能力。 我们构建了一个模型，该模型能够通过以大约96％的准确度对咳嗽声进行分类来检测COVID-19。
许多模型旨在预测哪些患者的病情最严重，哪些需要呼吸机。如果这些模型是准确的，它们将在为医生提供测试和治疗冠状病毒患者发挥巨大优势。 但使用AI辅助治疗真正的COVID-19患者的吸引力似乎还不够。...“折磨数据” 在COVID-19大流行之前，范德比尔特大学的生物统计学家弗兰克·哈雷尔（Frank Harrell）在全国范围内与医学研究人员就当前医学AI模型的问题进行了广泛的讨论。...以前算法的主要质量问题也出现在COVID-19模型中。随着COVID-19机器学习算法的数量迅速增加，它们正迅速成为该领域已经存在的所有问题的缩影。...通讯故障 就像他们的前任一样，新的COVID-19模型的缺陷始于缺乏透明度。统计人员很难简单地弄清楚特定COVID-19 AI研究的研究人员实际所做的事情，因为这些信息通常没有记录在他们的出版物中。...由于缺乏文件资料，van Smeden的团队无法确定最初从何处建立模型的数据，因此很难评估模型是否对疾病的严重程度做出准确的诊断或预测，也不清楚该模型在应用于新患者时是否会有准确的结果。
，测试网正逐步拉开。...目前仅覆盖在美国境内，谷歌表示将很快上线多语言覆盖全球更多区域。...3月23日亚马逊宣布，将通过旗下医疗部门Amazon Care为西雅图疫情最严重的区域，进行COVID-19家庭测试套件的收发工作。..."Hey Siri，我怎么知道我是否患有冠状病毒？"仅需一个问题，Siri即可引导用户完成美国疾控中心认可的筛查流程。...与COVID-19患者存在可能接触的医护人员将佩戴Oura Rings三个月，并在此期间进行每日健康数据报告，后续的研究人员将基于Oura Ring收集的健康数据开发算法，进而帮助预测疾病。
在另一项分析中，研究小组检查了近5万名美国人的健康记录，其中包括一些在大流行开始前接受了纤维蛋白原或D-二聚体血液测试的人。他们发现，伴随D-二聚体水平升高的脑雾仅发生在曾感染COVID的人中。...纽约市洛克菲勒大学的阿尔茨海默病研究员Sidney Strickland表示，目前尚不清楚溶解凝块是否可以逆转大脑的现有损伤，或者缺氧是否会永久损害神经元。...他说，这些治疗方法不应像普通抗凝剂那样引起出血，这种治疗方法可以在长期COVID患者中进行测试，但他的实验室仍在为痴呆症患者进行临床试验做准备。...在这项前瞻性队列研究中，我们对1837名因COVID-19住院的成年人进行了调查，发现在急性入院期间测得的两种不同生物标志物谱能够预测COVID-19后6个和12个月的认知状况。...二次分析的结果是很稳健的，并在大规模电子健康记录数据集中进行了COVID-19 的特异性测试。这些发现为了解新冠后认知缺陷的多样生物学机制提供了有益见解。
，而且应该“认真考虑是否要对这些人进行自我和检测”，美国耳鼻喉科学会表示，已经提醒成员，疾病控制和预防中心已敦促所有临床医生在今后几周内会紧急访问，要重新安排值班和检查程序。...伦敦国王学院的研究人员收集到了18401名COVID患者使用COVID Symptom Study app自我报告的数据，这些患者都进行了正式的SARS-CoV-2测试，其中7104为阳性，11297为阴性...《柳叶刀》表示，将气味和味道的损失增加到COVID-19症状列表中具有很大的价值，因为它可以帮助追踪将近16％的本来会被遗漏的病例。...危险在于，与气味和味道的损失不同，许多症状可能是非特异性的，也需要算法（如COVID-19症状研究应用程序中使用的算法）来提高预测能力。...《柳叶刀》在文章中称，嗅觉和味觉丧失是常见的COVID-19症状，并且既然已经识别出这种非流感样症状，就可以减少感染并挽救生命。
使用这样的模型，我们可以准确地预测特定的微生物机制是否会被某种药物抑制。例如，在发现抗病毒药物时，了解药物对病毒机制（如病毒进入、RNA转录和病毒退出）的影响对于预测涉及该药物疗法的有效性至关重要。...通过利用这一知识库，该团队在2020年2月之前完成了这项分析，而这距离美国报告了第一例COVID-19病例仅几周。...使用CNN对小分子进行分子形状分析可以预测不同分子与蛋白质结构的测量结合亲和力。这使得Atomwise能够预测小分子的生物活性和药理学，用于药物发现。...该系统使用GCN来预测特定的化合物是否对某些细菌菌株具有治疗活性。 最近，DeepDrug 中增加了几个新模块。第一种是eVir，它可以确定药物的病毒特异性，目的是重新利用现有药物。...目前还不清楚这样的训练集是否能够准确预测训练集以外的化合物（需要在一个不相干的测试集上进行广泛的测试）。
所以，探究离群值是一件很重要的事， 这样就可以确定在数据分析中是否应当包括它们，还是将它们排除出去。...在此之前，中国仅报告由RNA病毒测试方法确认的病例。但是由于测试瓶颈，医生同时也通过胸部X光片来检查患者的肺部症状，以此筛查COVID-19病患。...例如，下面这张地图使用了政府提供的统计数据，截至2020年4月8日为止，以伦敦每个区的COVID病例数为阴影： ?...伦敦各个区的COVID病例数分布图，颜色更深=病例更多 然而问题在于，不同的行政区有不同的人口数量。当我们在地图上仅仅使用病例数进行着色时，最终不可避免地还是要重新绘制人口图。...那么解决方案就是通过人口等其他因素对地图进行归一化。只需要简单地将每个区的病例数除以该区的总人口数，就可以得出发病率。
COVID-19疫情仍在全球肆虐，基于最新的学术研究成果(recent academic research)，即通过分析录入的咳嗽数据预测COVID感染可以达到超过90%的准确率(predict postitive...COVID cases over 90% accuracy)。...以下为咳嗽声音录音上传链接和项目链接 - https://datadepot.sensiml.com/covid-19/ 每一个人都可以通过分享其匿名的，不含任何个人可识别特征的(non-personally...整个过程相当的简单预计仅需要3分钟 - Create an audio recording of your coughing sounds from your device's microphone...然后根据自己情况用以标记录音数据 - ?
这样的方法大大超越了仅针对具体研究内容进行训练的AI预测。 尤其是在相关文献和成果比较稀少的领域，这个方法的效果尤为明显。 这类模型成功地预测了科学家将会做出的预测。...如果一个科学家在先前的研究中使用过铅钛酸铅（PbTiO3）这种铁电材料（可逆的电极化现象，用于传感器中），那么在研究具有价值的材料性质（例如铁电性）时，这个科学家更有可能考虑铅钛酸铅是否具有铁电性，而没有研究经验的科学家则不太可能这样做...研究人员将他们的预测与随机基线和精确复制的先前工作生成的预测进行对比，这些预测使用基于科学文献文本内容的词嵌入，而不考虑人类科学家的分布。...这些COVID-19预测的成功表明，对COVID疗法和疫苗的快节奏研究如何提高了科学家先前研究经验和网络的重要性。 针对人类的预测 研究人员的预测模型利用发现的专家分布，成功改进了发现预测。...在最终发现的推论中，研究人员测量了发现等待时间，并期望随着预测从负（人类竞争）值转向正（人类互补）值，观察到等待时间的增加趋势。
10天以上以90%以上的准确度预测患者的死亡率，识别高风险患者，从而可以对患者进行优先排序，并有可能降低死亡率。...为了测试死亡率预测模型的临床可移植性，我们使用Northwell Health电子健康记录数据库在外部对其进行了验证。在总共13,106名患者中，最终纳入了1,038名患者进行模型验证。...可以为进入急诊室的患者建立另一个决策规则，以预测恶化情况，即严重或严重类型的COVID（COS-COVID）的发生。...3 总结 对于Yan等人提出的COVID-19患者的死亡率预测模型，或者说是决策规则，三篇评论的作者分别使用了荷兰、美国、法国的部分COVID-19患者的数据对该模型进行了验证，结果显示：相比于原作者表示的该模型对患者存活率和死亡率的高预测精度...从本质上讲，本来可以通过我们的模型正确分类的患者被删除，仅留下了一些难以分类的中级患者，从而降低了我们模型的整体准确性。
本周关键词：新冠数据、无监督学习、3D人脸检测 本周最火学术研究 一种评估机器学习模型是否遗忘了数据的方法 考虑以下场景：有几个提供者，正计划为开发深度学习模型来解决分类任务提供数据。...在本文中，研究人员首次提出了一个具有挑战性的问题：模型是否忘记了数据？他们假设了解查询数据集和模型输出激活的分布情况，并建立了统计方法，将目标的输出与使用不同数据集训练的模型的输出进行比较。...该软件包的主要目标，是使机器学习研究人员和从业人员可以方便使用社团发现，节点以及整个图向量等算法。...与以前的方法不同，预测的3D模型可以在不同的表达式下，与高度详细的几何图形进行绑定。这些前所未有的数据集和代码将向公众发布以供研究。...在本文中，研究人员描述了数据集构建的机制、重点介绍了挑战和关键设计方面的决策、概述了如何使用CORD-19、并预览了围绕数据集构建的工具和即将进行的共享任务。
辉瑞公司的Paxlovid最近已经获得了美国食品和药品管理局（FDA）的紧急使用授权（EUA），用于治疗轻至中度COVID-19。...随后的临床研究表明，Paxlovid可有效降低年龄在50岁及以上的COVID-19患者的住院风险。对使用nirmatrelvir单药治疗的65岁及以上患者的研究也得到了类似的结果。...作者利用DeepDDI模型预测了大量处方药与Paxlovid之间可能出现的药物相互作用（DDIs）。DeepDDI是一种使用深度学习开发的计算模型，可以预测DDI的药理效应和不良药物事件（ADEs）。...预测Paxlovid可能存在的DDI对于那些正在服用其他药物的COVID-19患者的安全非常重要，因为医生可以排除那些具有显著ADEs的药物，建议使用没有或极少ADEs的替代处方药物的组合，以确保患者的安全...然而，要强调的是，医生不应仅基于这些DDI预测做出决定，因为大多数预测尚未经过临床和/或实验验证。实际上，临床、遗传和生活方式因素可能会影响多种药物之间DDI的发生。
旅客登机前需要到特定地点进行核算检测，其结果会上传到 政府网站，然后旅客要到该网站上进行公证，并上传他们从诊所收到的数字文件。...新加坡政府认为，HealthCerts 的使用也可以扩展到疫苗接种证明。...不过，尽管世界经济论坛将身份认证列为 2021 年区块链的四大预测方向之一，但世界卫生组织当前的建议是，不应将是否进行 COVID-19 疫苗接种作为强制入境条件。...位于英格兰中部埃文河畔斯特拉特福与沃里克地区的英国医院，正努力使用区块链技术跟踪疫苗配送并监控储存疫苗的低温冷柜。这样，各医院可以密切关注对温度高度敏感的新冠疫苗，特别是其储存与配送环节的情况。...来自得克萨斯州的分类账厂商 Hedera 报告称，区块链能够跨多条链，加强记录、保存与共享数据的能力。
病例的定制深度卷积神经网络设计 用于点击率预测的深度兴趣网络 CVPR 2020 | SwapText: 基于图像的场景文本迁移 针对COVID-19绘制人工智能应用的地图 论文名称：Mapping...这只是一个初步的研究工作，随着更多的开放数据集出现，还可以进行进一步的评估。 ? ?...这篇论文还分析了COVID-Net如何使用可解释性方法做出预测，以期深入了解与COVID病例相关的关键因素，从而可以帮助临床医生进行更好的筛查。...为了解决这一困境，作者基于前人的成果，提出了一种新颖的模型：深度兴趣网络（DIN），该模型通过构建本地激活单元，根据特定广告的历史行为，自适应地学习用户行为最终进行用户兴趣的预测，除此之外，由于作者提出的...为了解决这个问题，作者提出了SwapText，一个能够在场景图像之间迁移文本的三阶段框架，首先通过文本交换网络仅替换前景图像中的文本，然后背景补全网络重建背景图像，最后融合网络将前、背景图像进行融合。
药物再利用方法也得益于试验数据库，因为它们可以用来验证，预测的药物是否已经在试验中或尚未被评估。...用户可以预测药物目标和候选药物使用多种图表分析方法，允许定制种子蛋白作为输入。...排除本研究后，除氯喹(3CLpro和PLpro)和瑞德西韦(3CLpro和RdRp)外，其余药物均仅预测一种特定蛋白。...通过对接研究发现，洗必泰可作为靶向SARS-CoV-2蛋白的潜在药物；然而，洗必泰是一种广泛使用的消毒剂，其作用机制并不特异性于SARS-CoV-2，仅被批准用于外用或牙科。...5.1.6 验证策略 药物再利用研究，通常通过构建它们自己的“地面事实”，来验证计算模型；这些数据包括预测化合物的体外筛选、使用动物模型的体内实验、正在进行的临床试验、电子健康记录、文献挖掘或专家知识(
这意味着：通过基本语音记录和定制AI算法，我们就可以以很高的精度识别COVID-19感染患者。又免费，又好用。小编兴奋地搓手：这是不是意味着，三天一捅的日子可以结束了？...但是，由于该测试实际上是免费的，如果LSTM显示是阳性，可以再让人们进行PCR测试。所以后者的影响并不大。 目前，研究人员还在进一步验证他们的结果。他们使用了大量数据。...另外，他们还在进行其他研究，来确定还有哪些语音的因素会影响 AI 模型。 相关论文 2021年6月，研究人员开始探索使用AI模型用作COVID-19的自动筛选工具时，可以在多大程度上被信任。...2022年6月，研究人员希望探索纵向音频样本随着时间的推移对COVID-19进展预测的潜力，尤其是使用顺序深度学习进行恢复趋势预测。论文发表在数字医学与健康领域的期刊JMIR上。...这项研究可以说是探索COVID-19疾病进展预测的纵向音频动力学的第一项工作。
超级计算能力将可帮助研究人员开发预测模型，以分析疾病的发展过程，并在开发可能的疫苗过程中模拟潜在的治疗方法。 这些高性能计算系统允许研究人员在流行病学、生物信息学和分子建模中进行大量的计算。...获得超级计算能力的团队可以使用16个系统，这些系统结合了77.5万个处理器内核和3.4万个GPU，它们每秒可执行约330千万亿次浮点运算（330 petaflops）。...如果有团队也想加入，可以通过网站申请，前提是他们必须说明国家实验室或其他机构的工作人员的支持对他们的项目而言是否是必不可少的，有帮助的还是不必要的，以及是否可能存在任何限制，如专有数据集或HIPAA限制...研究人员利用德州高级计算中心的Lonestar5集群来模拟1400多种fda批准的药物，看看它们是否可以用来治疗癌症。去年6月，欧盟挑选了8个超级计算中心来承载个性化医疗和药物设计方面的应用。...美国首席技术官Michael Kratsios在昨天的新闻中说：“美国正团结起来与COVID-19作战，这意味着我们要释放我们的世界级超级计算机的全部能力，以迅速推进治疗和疫苗的科学研究。
钟南山院士团队与腾讯 AI Lab 联合发布了一项利用 AI 预测 COVID-19 患者病情发展至危重概率的研究成果，可分别预测 5 天、10 天和 30 天内病情危重的概率，有助合理地为病人进行早期分诊...相比传统衡量肺炎严重程度的 CURB-6 模型和未进行深度学习的经典 Cox 模型，此次联合研究团队提出的深度学习生存 Cox 模型具有更高的预测准确性。...，即年龄、是否气促、是否有恶性肿瘤病史、是否有慢性肺阻、合并症数量、是否有 X 光平片异常、血液中性粒细胞与淋巴细胞比例、血液乳酸脱氢酶含量、血液直接胆红素含量、血液肌酸激酶含量。...该线性模型可以通过诺模图进行手动计算，因其便利性在临床上经常被用来综合各项数值换算最终评估分数。...为了惠及患者，让一线医生尽快可以在临床研究中使用到相关成果，研究团队快速开发部署了网站服务与微信小程序，使用者只要通过平台提交对应特征的测量数值就可以立马获得分析结果。
在手术前识别高风险不良结果的患者，可以为改善术后结果提供干预机会；然而，目前很少有用于自动预测的工具。...作者的目的是评估仅使用电子健康记录中的数据来识别手术高风险不良结果的患者的自动机器学习模型的准确性。 全球范围内，致死率的前两大原因是心脏病和中风，合在一起占所有死亡事件的25%以上（1500万例）。...Pythia模型仅评估侵入性手术程序，不考虑数据缺失的患者，并需要在手术过程中发生的变量来进行最终预测；因此，作为术前风险模型，它有一定的局限性。...作者研究的目标是建立、部署和评估一个机器学习模型，使用患者电子健康记录（EHR）中的变量，在手术开始前，为所有患者和所有手术预测术后30天的死亡率和主要不良心脑血管事件（MACCEs）。...数据来源 这些数据是从前来UPMC接受治疗的患者那里获取的，UPMC是一个综合性的医疗保健系统，包括40多家医院，这些医院都使用相同的电子健康记录系统进行互联。
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