展开

关键词

数据生成证据:使用AI价值和意

但是,它可以告诉人员药物在受控制临床试验之外表现,帮助人们更好地理解药物安全性和有效性。 目前国家药监部门、美国FDA、欧盟药品管理局等均鼓励使用证据来评价药物安全性和有效性。 为了给产生有效证据做好充分准备,CDE于2020年7月发布了《用于产生证据数据指导原则(征求意见稿)》,从数据、来源、评价、治理、标准、安全合规、质量保障、适用性等方面 由于数据收集目多样性、数据结构复杂性、数据标准非唯一性等原因,中传统统计学方法应用受到限制。 其他方面价值和意 从卫生经济学角度出发,基于机器学习方法,可以从数据中确在临床和经济结果方面具有不同风险-收益特征患者群体,进而充分比较和评估不同治疗方案经济价值。 制造商可以采用数据,基于AI就产品某些潜在事件做出预测,以告知销售和市场决策。数据也是制造商在其业务决策中有意假设产生重要来源。

24920

AI+|ConcertAI完成1.5亿美元C轮融资

2022年3月29日,为生命科学和医疗保健提供企业AI和数据解决方案领导者ConcertAI宣布完成了来自全球领先投资公司Sixth Street1.5亿美元C轮投资。 ConcertAI首席执行官Jeff Elton博士说:"我们C轮融资代表了我们成为通过AI SaaS临床试验解决方案加速生物医学创新领导者另一个里程碑,我们通过为同行评审出版物、监管决策和临床解释生成证据来改善患者结局 这包括业最大、独立肿瘤学数据库和由临床、分子、医疗索赔和成像数据组成患者数据。 该公司已作出深刻承诺,确保在社区和区域卫生系统层面提供领先,以保证代表性和可及性。 在过去两年里,我们一直专注于新型临床解决方案,有可能加快从启动到监管决策时间,提高我们整体创新能力。这将使我们能够接触到更多患者,加速改变生命癌症疗法,使全球患者受益。"

6710
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    可视化!用30分钟读懂人类感知39项

    大数据文摘出品 来源:medium 编译:stats熊、林安安、lvy、王缘缘、Aileen 你想充分了解人类感知吗?你对可视化是如何呢? 它是一门科学还是一门语言,那就请跟我们作者一同走进这个,用短短30分钟,看看39项关于人类感知. 本文是作者在2016年4月OpenVis上一段演讲。 但当我开始潜心以后,发现这个问题范围是太广了,于是遗漏掉了很多根枝末节,希望会有人继续这些吧。 在同一项后续验中,Tableau符号艺术家设计了一个语共振颜色方案,人员将其算法与非语颜色方案进行了对比测试。他们将算法结果与人工选择结果进行对比,并将人工选择颜色作为基准。 ? 在第二个验中,参与者对不同语颜色进行了选择。图中是算法和人类专家颜色分配。 结构证明,算法生成结果和人工选择颜色十分接近,算法性能很好。 总结 从这些中我们能得出什么结论?

    29340

    PLOS BIOLOGY | COVID-2019网络医学与临床大数据

    旨在利用网络医学方法以及临床和多组学观察,确SARS-CoV-2发病机制、疾病表现和COVID-19治疗方法。 一些回顾性报道了有症状COVID-19个体临床特征,新表明患有一种或多种并发症个体发病和死亡风险明显更高。 作者整合了18个生物信息学和系统生物学数据库,构建了具有5种验证明人类PPIs完整列表。 作者使用了“closest”网络邻近度测量对所有网络进行了计算。 作者做了一个基于网络药物重位,通过计算2,938种FDA批准或正在药物和5个SARS-CoV-2数据集最近网络邻近度。 作者进行了基因集富集分析(GSEA)。 通过对大规模批量和单细胞转录组谱、代谢组学数据和PPI网络多模态分析,进一步了COVID-19和共病相关性分子决因素。

    14260

    而制造

    制造业,新制造业】 中国被称为“工厂”,这是。30 年来,我们大量制造业企业采用“三来一补”方式,利用人口红利和土地资源红利,快速地发展了“造”能力。 到头来,我们企业并没有掌握核心技术和发原理,只是在外方企业制需求下进行低价值机械重复而已。 在我们兴奋地面对数不清创新和令人热血沸腾新服务时候,我想提醒每一位摩拳擦掌想要改变朋友,“这是最好年代,也是最坏年代”。 也就是说,我们在创新同时,肯有其他人在各地进行同样尝试,特别是技术革命,可能使得本来创新者顷刻变得毫无价值。 最后,创新者往往是逆潮流者,而不像媒体多吹嘘那样是时代宠儿。 如果你一边读一边在质疑我判断,那么恭喜你,我们可以握手了。 没有人可以两次跨入同一条河流,发展依然遵循着“不确性”向前迭代,让我们一起拥抱这种不确性,如KK.预言一般继续群体性地失控吧!

    13810

    针对语分割对抗样本攻击

    针对语分割对抗样本攻击 来自于论文"Evaluating the Robustness of Semantic Segmentation for Autonomous Driving against 文章主要贡献: 提出了一种像素级别交叉熵误差,用于生成强大对抗补丁(adversarial patch) 使用3D几何信息来构造对抗补丁 充分验,在Cityscape,CRALA和上进行测试 EOT一般用来生成可用对抗样本,使得对抗样本对一些变换鲁棒 将打补丁之后图片输入到SS模型之中,SS指Semantic Segmentation,也就是语分割 得到语分割结果并优化对应补丁 误差函数设计 有了EOT攻击概述,我们只需要好误差函数,就可以对补丁进行梯度下降,进而搜索到好对抗补丁了 这篇文章采用是,较为简单交叉熵误差,如下: image.png 其中 image.png 那么逐个像素交叉熵误差可以被分成两个部分: image.png 这两个部分分别代表,补丁区域输出误差以及补丁区域之外输出误差 我们可以出一个融合误差,表示成他们线性组合,进而计算出梯度:

    3430

    生态令,区块链商业桥梁

    生态令,区块链商业桥梁 区块链技术虽说是为体落地而来,但是在商业,仍然被“束之高阁”,在正应用、造福各行各业方面还处于雏形期,且因其技术不成熟导致区块链技术难以跨过金融业来落到其他行业 区块链商业中仍有一道鸿沟,难以跨越。 ,旨在建立比特币生态和以太坊生态桥梁,并建立区块链商业桥梁。 它共识机制可以方便替换来适应不同场景、公链和私链需求。这就像面向接口编程,只要接口了,任何一个具体现都是可以互相无缝替换,这使得区块链与商业更加亲密。 生态令可以被认为是区块链3.0时代引导性技术,解决了区块链技术前进必须要突破屏障,让区块链商业融为一体。

    23210

    ​《头号玩家》中“绿洲”,用 VR 可以找到

    混合现是一种视觉增强技术,结合和虚拟,共同创造了新可视化对象,用来模拟物体,并且可以对现有对象或景观时图像进行数字更改。 是不是听起来就很炫酷,但是混合现技术可不是“徒有其表”,在现中,依旧可以“大展拳脚”,近期,大阪大学人员将混合现技术与城市规划结合,在现中也能规划虚拟建筑。 混合现技术中一大难题是遮挡,当虚拟中对象遮挡了应该在前景中渲染物理对象时,两者之间就会遮挡。 该项初衷是基于混合现技术进行未来景观设计和评估,其中主要两个评价指标,其一是在现和虚拟发生遮挡地方,如何保持更好一致性;其二是对于景观指数评估。 风景图像分辨率设置为1024×576像素,在该系统中,人员将绿色区域为Cityscapes数据集中“植被”和“地形”区域,并通过比较手动创建地面图像和分段图像来评估准确性。

    27440

    【专栏】计算机图形学年鉴:现状、应用和未来

    在计算机图形学诞生之前,物理学家和数学家已经对三维进行了长期,把我们观察到有效解构为核心一些物理量和他们之间相互作用规律。 主要如何有效地构建、编辑、处理不同三维信息在计算机中表达,以及如何从中有效地获取相应三维信息。 从20纪后期开始,随着图像捕捉设备快速发展,人们有机会对进行大量图像采集。这些大量图像一方面需要发有效图像编辑,分析和解构技术。 在和虚拟之间,增强现将虚拟信息融合进,并增强人类在体验;数字化孪生则产生在虚拟镜像,方便我们更好地管理规划。 但是对于所有三维对象构成三维属性空间,例如所有特人造物体(椅子)三维形状空间, 所有表面材质空间,或一个场景中所有光照传输路径空间,我们仍然缺乏有效和表达。

    1K21

    可视光通信应用

    飞利浦软件及其基于云位数据库已被集成到家乐福移动应用程序中。 位于伦敦IHS Markit有限公司照明和LED分析师Mike Hornung解释说:“极管开关时间非常快,事上,如果你打开开关,人们甚至不会注意到它们已经改变了。” “我们正在一个工业通讯项目—假设你有一个制造仓库,并且你想在那里连接支持互联网设备,”维勒布兰德说。 思科数字天花板旨在通过连接智能产品来创造新用户体验,降低总体成本并现业务分析,从而增强传统员工队伍。 Baekelmans补充道,照明技术还可以通过在天花板上创建一个IP连接光端点初始层从而现第一波创新。

    62930

    | 伯克利吴翼&FAIR田渊栋等人提出强化学习环境Hourse3D

    尽管如此,深度强化学习在这些模拟环境中进展是否能够以及如何迁移到仍然是一个开放性问题。对于这个方向,最重要事情就是构建模拟环境,该环境需要具备丰富结构、内容和动态性。 与泛化被正式和充分监督学习相反,强化学习中泛化可以用多种方式来理解。 ., 2017),该数据集包含 4.5 万个人类设计 3D 房子模型,其中物体全部标注成不同类别。 验结果证明了为机器人构建际视觉系统,同时引出在处理复杂任务时,分离视觉和机器人学习等方向。 ? 图 1:House3D 环境和 RoomNav 任务概览。 属性包括 3D:渲染对象 3D 本质;(Realistic):与现相似度;大规模(Large-Scale):大型环境集合;Fastspeed:快速渲染;可制(Customizable):

    44550

    一文了解元宇宙解析

    “维基百科”则将其为“通过虚拟现物理现,呈现收敛性和物理持久性特征,是基于未来互联网具有连接感知和共享特征3D虚拟空间”。 元宇宙热潮由产业兴起。在全球产业,对元宇宙有不同。 沈阳团队,“元宇宙是整合多种新技术而产生新型虚相融互联网应用和社会形态,它基于扩展现技术提供沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现镜像,基于区块链技术搭建经济体系,将虚拟与现在经济系统 中国社会科学院数量经济与技术经济所左鹏飞从时空性、性、独立性、连接性四个方面交叉元宇宙:从时空性来看,元宇宙是一个空间维度上虚拟而时间维度上数字;从性来看,元宇宙中既有现数字化复制物 我们可以把元宇宙为:一个将人们通过多种高科技、互联网、移动通信、专门设备等关联起来,脱胎于、平行于、独立于现人造在线虚拟。 此外,有报告指出,元宇宙基本构成要素包括用户身份及关系、沉浸感、时性和全时性、多元化和经济体系等,元宇宙终极形态需要充分满足五个特点——虚拟身份(每个现人将有一个或多个元宇宙ID,并对其负责

    8030

    用「我」自动生成「现」:英伟达展示AI脑补新技术

    由康奈尔大学、英伟达人员 Zekun Hao 等人提出 GANcraft 是一种无监督神经渲染框架,用于生成基于大型 3D 像素块(如在《我》中构建图像。 让每个玩家变身场景设计师 与以往图像超分辨率算法不同,GANcraft 希望解决是「转换问题」:给一个带有语标记方块,如流行游戏《我》中场景,GANcraft 能够将其转换为共享相同布局 在 GANcraft 中,人员结合了 3D 体积渲染器和 2D 图像空间渲染器来表示拟场景。 作者首先一个以体素为边神经辐射场:给一个方块,为块每个角分配一个可学习特征向量,并使用三线性插值法在体素内任意位置位置代码。 GANcraft 所提出体系结构能够处理非常复杂虚拟人员表示在验中,人们可以使用尺寸为 512×512×256 网格内容,这相当于现 65 英亩或 32 个足球场。

    22130

    把「我」马赛克变成逼大片,英伟达又出黑科技

    这可不是哪个摄影师杰作,而是出自GANcraft之手。 原图是「我」中一个马赛克画质场景: ? 这下「我变成了,我! GANcraft由英伟达和康奈尔大学合作完成,它是一个无监督3D神经渲染框架,可以将大型3D块状生成为逼图像。 ? 空前竟有多逼?和与其他模型对比来看。 首先,一个以体素(即体积元素)为边神经辐射场,并且为块每个角,分配一个可学习特征向量; 再使用三线性插值法,在体素内任意位置位置代码,把表示为一个连续体积函数;并且每个块都被分配了一个语标签 但是「我」不同于,其街区通常具有完全不同标签分布,比如:场景完全被雪或水覆盖,或是多个生物群落出现在一个区域。 在随机采样时,使用互联网照片进行对抗训练,会生成脱离结果: ? 因此人员生成Pseudo-ground truth,用来进行训练。 使用预训练SPADE模型,通过2D语分割蒙版,获得具有相同语Pseudo-ground truth图像。 ?

    21630

    OpenAI探索机器人模拟训练新方法:仿无缝衔接

    这项表明,通用机器人可以在完全仿模拟环境中进行训练,只需要在现中进行少量自校准。 上面这个视频中,就是一个使用动态随机进行过模拟训练机器人,任务就是把一个冰球推到目标点。 尽管在中,人员在冰球上绑了一个袋子,改变了冰球滑动性能,但机器人仍然能完成目标。 动态随机 OpenAI开发出了动态随机来训练机器人适应现位置动态变化。 在训练过程中,人员随机抽取一组95个属性来环境动态,比如改变机器人身体各个部分质量、改变操作对象摩擦力和阻尼、置物台高度、行动延迟观察噪音等等。 OpenAI认为有三种构建通用机器人方法:训练大量物理机器人、让模拟器不断接近、随机化模拟器然后把模型应用到。 OpenAI人员指出,他们越来越觉得第三种方式将是最重要解决方案。 OpenAI在最后视频中,展示了用简单前馈网络在模拟器中训练机器人,它无法适应,完成和模拟器中一样任务。

    59530

    | Petuum新提出形感知型Grad-GAN:可基于虚拟游戏生成更具城市场景

    但视频游戏渲染效果往往和情况有所差异,Petuum 和 CMU 近日发布一项论文试图解决这一问题;他们提出一种「形」(相对于自然语言处理中「语」)感知型 Grad-GAN 可以在虚拟到城市场景生成上达到相当逼和精细结果 无需依靠成本高昂人力劳动来标注数据,近来计算机图形学领域进展 [23,32,33] 让自动或半自动地从视频游戏中获取图像以及它们对应标签成为了可能,比如《侠盗猎车手 5》(GTA 由于渲染和物体模拟技术限制,从虚拟收集图像往往会得到与从收集图像不一致分布,如图 1 所示。因此我们希望构建虚拟数据和数据之间桥梁,以便将两者共有知识用于感知。 第二,之前成果往往学习是整张图像鉴别器,以便验证所有区域度,这会使原图像中所有像素颜色/纹理容易坍缩成一种单调模式。我们这里认为每个形区域外观分布应该被有目地区分对待。 我们在适应 GTA-V 虚拟图像上进行了大量性和验,结果表明我们 SG-GAN 可以在不改变形信息情况下成功生成逼图像。

    56950

    AI系统能否理解3D现?Facebook做了这些

    要想解释现,AI 系统必须理解三维视觉场景。而这需要机器人学、导航,甚至增强现应用等等。 人员用 3D 形状推断增强了 Mask R-CNN。 在现中准确预测和重建无约束场景形状是提升新体验重要一步,如虚拟现以及其他形式远程呈现。 随着 3D 扫描仪在现使用,尤其是在自动驾驶汽车、生物医学等领域普遍应用,通过位和分类 3D 场景中对象来现对 3D 内容理解变得尤为重要。 开发对现具备更多了解系统 3D 计算机视觉领域存在很多开放性问题,Facebook 正在试验多个问题陈述、技术和监督方法,正如过去探索推动 2D 理解最佳方式一样。 这一前沿帮助我们向着构建和人类一样更直观理解三维 AI 系统更进了一步。

    27110

    谷歌提出Deep Bootstrap Framework:从在线优化角度理解神经网络好!

    我们将其为: Real World(N,T): 在某个分布中N个训练样本上训练模型,对于T个minibatch随机梯度下降(SGD)步,在多个epoch上重复使用相同N个样本。 从优化行为理解模型泛化性 我们核心观察结果是,和理想模型在测试误差中始终保持接近,直到收敛(<1%训练误差)。 因此,人们可以通过模型在理想相应行为来模型。 这也意味着模型泛化可以从两个框架下优化性能来理解: 在线优化:理想测试误差减少速度有多快; 离线优化:训练误差收敛速度有多快; 因此,为了泛化,我们可以等价地上述两个术语,这在概念上可能更简单 这个框架意味着良好数据扩充是指 不会显著损害理想优化(即,扩充样本看起来不会太“偏离分布”); 抑制优化速度(因此需要更长时间来适应其训练集合)。

    13710

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券