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不要学人类以貌取人,AI须远离伪科学

光明的另一面,是黑暗。 就在人工智能为人们打开一扇无比美好的天窗时,阳光的照射,让屋子的背光面,蒙上一层阴影。 而这层阴影的始作俑者,可能并非名目张胆恐怖分子、孤注一掷的邪恶国家、老谋深算的恶毒黑客……而是,普通人。 是你,也是我。 因为人工智能足够神秘,即使我们已经使用着它,却摸不着这个黑匣子里到底藏着什么奥秘。 而正是因为不懂,解释不了,才为普通人打开了一条滥用和曲解的邪路。 其实,每每有新科技新事物的诞生,背后都有着普通人滥用科学导致的灾难性后果。纵观人类历史,比比皆是。 而如今,这条滥用之船,开到人

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英国脱欧,民众是悲是喜?机器学习告诉你答案

英国公投选择了脱离欧洲,震惊了世界。人们究竟怎么看待这件事?机器学习分析能帮我们找到答案。 2016 年 6 月 24 日是将出现在历史课本上的一天。英国全民公投选择了退出欧盟,并在欧洲的心脏上打开了一条深深的裂缝。作为这一结果的后果,英国首相戴维·卡梅伦将在今年十月选出一个新领袖前辞职。 此时此刻,没有人了解这个结果所带来的影响。脱欧会伤害英国经济并引发另一轮衰退吗?会存在多米诺效应造成欧盟崩溃吗?这会是导致苏格兰独立以及大不列颠及北爱尔兰联合王国的终结的最后一根稻草吗?其后果目前仍不清楚的,此时此刻,一

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【套路化】如何写好论文的讨论部分?

(1)简述实验结果,不是让你把“结果”部分的内容复制粘贴过来。 此时,你需要用简单的语言来浓缩实验结果,千万别把“讨论”当成“结果”来写。核心方法:概括叙述或分类叙述,尽量不带数据叙述(对数据的讨论在下一段)。 例1,你给小动物做过心脏超声,涉及5个超声指标,这5个指标结果不一定都有统计学差异。此时,你可以直接写“小动物心脏超声检测结果显示给药组动物心功能有一定改善,尤其是某某指标等在组间有统计差异”。 例2,假如你做的临床试验(糖尿病心脏患者,新药),收集了病人的基本资料,用药后检测了患者血常规、血糖、心功能等等指标,此时,你可以将指标分类,先说最重要的疗效指标,再说一般性生化指标等。 (2)将自己的实验结果与既往研究结果相比较(重点) 这一段是为了强调你的实验可靠性,一项明显与既往大量研究相反的结果,是不太容易受到认可的(除非你对此做过充分的正证、旁证和反证)。同时,这一段也为下一段叙述研究创新性做一些铺垫。 普通人做不到平地起高楼。每一项研究都是站在前人的肩膀之上。 针对你研究中的某些关键性指标(关键疗效指标、关键机制指标,没必要大大小小的指标都面面俱到)做论述,引用一些与你研究内容相似的文章。注意:为了避免给人泛泛而谈的感觉,建议在描述时带上数据。 例如: 合适的写法:既往Bob等研究显示肺癌晚期患者使用A药物后,平均生存时间为1年,X指标平均水平提高20%;本研究结果显示肺癌患者使用B药物后平均生存时间1.5年,X指标平均水平提高到30%。 不合适的写法:既往Bob等研究显示肺癌晚期患者使用A药物后,平均生存时间延长,X指标平均水平提高。本研究结果显示肺癌患者使用B药物后平均生存时间和X指标平均水平也有一定的改善。

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