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精神病性疾患的精准精神病学框架

尽管根据个体的临床特征预测抗精神病治疗的未来反应是困难的，但2020年发表的一项研究结果表明，对基线精神病理数据应用逻辑回归模型是可能的。...多模态模型在预测反应方面取得了混合的成功：Wang等人使用了精神病性疾患多基因风险评分和MRI数据，其AUC为0.86。而Ambrosen等人使用MRI和认知数据，没有发现预测（平衡准确性50%）。...在数据收集过程中尤其如此：数据收集地点的位置、数据收集的一天的时间以及要收集哪些数据的选择都会影响模型的性能。...迄今为止，主要是出于后勤方面的原因，大多数关于精神病性疾患的预测研究都使用了从基线时的单一横断面评估中收集的数据。然而，来自使用纵向数据的研究的证据表明，这可以提高预测精度。...在每一轮数据输入后，该模型可以预测个人的结果，并根据进一步的数据细化预测。举一个顺序机器学习方法被应用于精神病性疾患预测的例子。6.7 结论总之，精准精神病学似乎提供了一种改善临床护理的方法。

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人工智能可以改善精神病护理

在精神病学领域，通常需要与患者进行对话来做出护理决定，因为沟通有利于病人恢复。...该程序可以记录开放式问题和病人的信息，通过分析说话模式，了解病人的心理状态，收集和分析有关个人精神状态的数据，并将其报告给临床医生。 Peter Foltz表示，他们正在研究如何分析病人的反应。...此外，他还特别强调了一件事：有些工具不是为了取代医生或精神病医生而设计的，我们正在开发的工具，只是为了更好的改善精神病护理而已。...人工智能可以是一个黑匣子，任何旨在临床应用的程序，都应该附带有关它是如何构建，以及它是在什么数据上训练的信息。何为可解释性？人工智能如何做出决定，为何做出这种决定。

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机器学习模型说你有精神病，信不信？

其实计算精神病学所用到的 fMRI 早在 1990 年就已经被发明出来了，但我们才刚刚获得足够的计算能力来处理 fMRI 所收集到的数据，这也就是为什么计算精神病学还属于新兴学科。...计算精神病学的三种研究方向 Pearl Chiu 教授是弗吉尼亚理工大学医学院人类神经造影研究所唯一一名有临床经验的心理学家，从与病人交流到研究机器学习，其研究的跨度可以说非常大。...世界卫生组织的研究显示，医生给女性开出精神疾病药物处方的概率比男性大。在疼痛的治疗上也有这种性别歧视的现象存在，有些医生认为女性会夸大自己所受的疼痛，所以对女性疼痛的治疗并不如对男性及时。...计算精神病学中存在的另一个问题是缺乏标准的参考数据。准确的说是，精神病学本身就缺乏完全正确能够验证的数据因为对精神疾病的诊断如前文所述是一个主观的过程。...虽然听起来荒谬但精神病学的现状就是如此，也许计算精神病学的出现可以为精神疾病的诊断提供客观的诊断依据。如果计算精神病学研究真的能够为诊断提供神经学上的依据，这无疑是精神病学的一大进步。

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BP综述：侵入性计算精神病学

一个例子是聚类分析（例如，k-means），它将数据标记为同一组中的个体彼此最相似，与其他组中的个体最不相似。在计算精神病学研究中，无监督的方法已被用于发现患者中的新亚型。...在有监督的学习中，算法需要一个训练数据集来学习如何对不可见的数据进行预测（因此是有监督的）。...3.1 对计算精神病学的好处迄今为止，计算精神病学的研究主要依赖于基于模型的脑成像分析（例如，功能磁共振成像）和行为数据。...尽管与生物精神病学研究中对这些数据类型的传统无模型分析相比，这是一个重大进步，但仅用计算建模并不一定提供一种方法来检验因果关系或大幅提高成像数据的可解释性。...高信噪比和时空分辨率也使神经数据更适合于生物物理建模，这是计算精神病学研究中常用的另一类重要模型。

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有没有精神病，和这个模型聊聊就能确认

但从数据的角度出发，机器学习算法有望被利用在语言分析中，从那些异常的语言特征中，找到会演变成精神疾病的个体，从而帮助精神健康的建设和预防。...针对不同群体，不同功能，不同流派中，心理量表有着不同的诊断标准和规范而一些研究表明，语言的细微特征，能够用来预测一个人是否会患有精神病病的风险。...最后，研究小组将来自 NAPLS 的会话信息，通过机器学习分析，与基线数据进行了比较。再综合与后续数据的比较，包括那些最终患上了精神疾病的数据。就得到了语言和患病几率之间的联系。 ?...基于语义密度和声音的转变为精神病的可能性结果显示，分析的人群中，最终患上精神病的人员，有一些共同的特征，在他们的谈话内容中，与声音相关的（如语气词）的使用率高于正常标准，而且会很频繁地使用含义相似的词汇...而研究者也表示，他们正在朝着完善和产品化的目的前进，未来计划用更多的数据，来测试和改进这一技术。无论如何，新技术的应用，再次印证了可以从数据中，听出自然语言的「弦外之音」。

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有没有精神病，和这个模型聊聊就能确认

但从数据的角度出发，机器学习算法有望被利用在语言分析中，从那些异常的语言特征中，找到会演变成精神疾病的个体，从而帮助精神健康的建设和预防。精神健康逐渐在威胁着更多人的生活。...针对不同群体，不同功能，不同流派中，心理量表有着不同的诊断标准和规范而一些研究表明，语言的细微特征，能够用来预测一个人是否会患有精神病病的风险。...最后，研究小组将来自 NAPLS 的会话信息，通过机器学习分析，与基线数据进行了比较。再综合与后续数据的比较，包括那些最终患上了精神疾病的数据。就得到了语言和患病几率之间的联系。...基于语义密度和声音的转变为精神病的可能性结果显示，分析的人群中，最终患上精神病的人员，有一些共同的特征，在他们的谈话内容中，与声音相关的（如语气词）的使用率高于正常标准，而且会很频繁地使用含义相似的词汇...而研究者也表示，他们正在朝着完善和产品化的目的前进，未来计划用更多的数据，来测试和改进这一技术。无论如何，新技术的应用，再次印证了可以从数据中，听出自然语言的「弦外之音」。

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早报：中兴坠楼员工同学:死者被公司领导宣称有精神病史

2、研究显示：手机射频信号可能导致癌症、记性差和失眠等问题腾讯科技讯据外媒报道，本周，加州政府发布了新的指导方针，推荐人们减少暴露在无线信号中的时间，于是一场关于手机是否危害健康的大讨论又开始了。...对于这次指导方针的正式发布，莫斯科维茨表示了欢迎，他认为这已经是一大进步，因为CDPH终于有勇气站在一个强大行业的对立面。...数据是新的生产要素，建立在数据基础上的数字经济，更是创新经济、开放经济和代表未来的新经济。同时还衍生出更加共享、普惠和开放的经济生态，推动高质量发展。...（证券时报） 4、中兴坠楼员工同学:死者被公司领导宣称有精神病史近日，有媒体援引知情人士说法称，深圳中兴网信科技有限公司（以下简称“网信科技”）要进行大规模裁员，并且是中兴通讯勒令网信科技缩减编制。...根据Gartner的一份统计数据显示，对人工智能相关就业领域来说，2020年是关键的一年，而人工智能技术将成为促进更多岗位出现的积极因素。受人工智能影响的工作岗位因行业而异。

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Neuron：精神病学中的功能神经成像和失败案例

简介作为精神病学研究工具，对功能性神经成像的投资规模令其他近期创新相形见绌，过去30年发表的文章超过1.6万篇(根据PubMed的数据，仅过去5年就有大约三分之一)。...常见的神经精神疾病在全球疾病负担中占相当大的比例，仅欧洲每年的费用估计就超过4000亿加元，超过癌症和心血管疾病。...此外，静息态研究在处理神经数据时倾向于描述性。这忽略了以下事实:弥合神经数据的描述性描述和精神病理学之间的鸿沟需要一个将网络属性(例如全脑RSFC)与特定计算过程关联起来的模型。...方法学趋同的另一个案例是将动力学模型应用于精神病患者的静息和任务EEG数据，详细描述了可能导致皮质兴奋-抑制失衡的假定回路机制。...对僵局的看法对精神病学神经影像学文献进行观察，可以得出以下结论：尽管经过30年的深入研究和相当大的技术进步，但这项研究并未为任何精神疾病提供神经生物学解释(即机制解释)，也未提供具有临床效用的基于影像学的可信生物标志物

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重磅综述:精准精神病学机器学习的现代观点

根据美国疾病控制和预防中心（CDC）的数据，COVID-19大流行对我们的生活方式产生了重大影响，并显著提高了由恐惧、担忧和不确定性造成的不良心理健康状况。...基于神经影像学和临床数据的精神病学代表性ML应用5.3 有监督的和无监督的学习ML在促进从小的病例对照研究到那些具有大的经诊断样本的研究，以及从先前指定的脑区到全脑回路功能障碍的研究方面具有巨大的前景。...深度学习算法的优势在于，它们可以学习复杂的预测-响应映射，但这种能力也是以需要非常大的样本量来进行模型优化为代价的。这在精神病学应用中提出了潜在的过拟合和可解释性的挑战。...除了开发检测自杀意念的模型外，NLP还可以应用于这些数据集，以确定人口水平的趋势，如COVID-19大流行期间焦虑程度的增加和人际关系质量的下降。...目前，ML的范式已经从以模型为中心转变为以数据为中心（https://datacentricai.org/），它提倡使用好的“小”数据，而不是简单地从大的，但可能是嘈杂的数据中收集。

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大数据：大机遇还是大忽悠？

持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。

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机器学习在精神病学研究中的应用

这些动机，加上有希望的初始准确性，以及通过大型数据共享计划增加的数据可用性，推动了精神病学机器学习的一个蓬勃发展的研究领域，主要使用大脑MRI数据。...然后，这些算法被用来提取输入数据的潜在模式，同时保留不同视图之间的相关性，这在精神病学研究中被广泛使用（参见下文第3节）。...虽然目前大多数精神病学机器学习研究的目的是识别在横断面数据中捕获特征效应的稳定标记，但我们认为，与状态相关的影响，特别是急性疾病与缓解或慢性阶段将是生物标志物和/或治疗性的发展的最大兴趣和前景。...因此，诸如元匹配等策略，它利用非常大的队列数据集，只需要更易于管理的临床病例数量来进行微调，可能是一个有希望的途径。...我们回顾并总结了这些新方法，使用机器学习准确性作为因变量，以告知与精神病理学、诊断和神经分类学相关的生物学特征。我们还指出了多视图机器学习来结合来自不同来源的数据，以连接分子和系统级的信息。

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：UBER数据大迁徙

数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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大数据：大价值大机遇大变革

大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...概括起来有下面这些要点：数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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Biological Psychiatry：精神病学中神经成像的时空精确度

我们认为，神经影像在精神病学中的应用已经达到了一个拐点，超过了这个拐点，最近方法学的进步可以显著提高脑功能定位的时空精度，为阐明复杂的人类行为和精神病理学的神经认知动力学开辟了新的途径。...在精神病学中，可以推测潜在的精神病理学过程包括快速进化和空间特异性的神经动力学。...这种方法表明，即使是时空神经数据中最细微的波动也可能包含相关信息。这些细微差别，例如MEG数据中邻近偶极子角度的微小差异，创建了统计上可分离的模式，可使用多元模式分类算法识别。2....在人类中，无创性地测量海马的重放在方法学上提出了相当大的挑战，因为其假定的来源之一(海马)位于大脑深处，并且重放事件的展开速度极快(在动物中，索引离散位置的位置细胞的连续再激活通常相隔几十毫秒)。...然后，该模型形成了一个参数化数据集的基础，该数据集包含快速和缓慢学习率产生的预测误差的逐次估计，统计学习分析表明，这两种类型的预测误差可从实验过程中收集的心率和EEG数据(从单个可穿戴电极记录)解码。

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2016大数据发展7大趋势

大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。...由于数据湖带来了相当多的挑战，在2016年，我们将看到数据湖管理的未来：数据湖服务作为一种解决方案，为您的数据湖提供一个完整的管理方案。...由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势，数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。...因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。...对于那些大的商业组织而言，大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面，政府是缓慢的，但是在2016年，我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。

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检信智能ALLEMOTION利用人工智能和大数据筛查识别精神病患者的方法

本发明公开了一种利用人工智能和大数据筛查识别精神病患者的方法,包括步骤:S1,确认精神病的分类;S2,基于精神病的分类,将精神病的诊断分为不同的临床诊断等级;S3,精神病患者样本身份信息数据库的建立,根据采样精神病患者的出生年月...、性别、婚姻情况、教育背景、家庭背景、社会关心、职业建立精神病患者身份信息数据库。...本发明在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库训练后,再通过测试数据库的测试核对,确认精神病患者的病情分类和临床诊断等级,能快速分析和筛查精神病患者病情。

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数据结构大总结！

说到算法，就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲，什么是数据结构？程序员怎么学好数据结构？我们介绍算法的时候说过，计算机当中的算法，本质就是一系列程序指令，用以解决特定的运算和逻辑问题。...而所谓数据结构，是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话，数据结构就是执行算法的“原材料”。俗话讲，巧妇难为无米之炊。算法，就好比是聪明勤劳的女主人，而数据结构，就是用来做饭做菜的柴米油盐。...数据结构都有哪些组成方式呢？首先，是线性结构。但凡有过一点编程基础的小伙伴，肯定都知道数组，这就是一种典型的线性数据结构。除了数组以外，链表也是一种重要的数据结构。...Redis当中的集合 sortedSet，背后的数据结构就是跳表。复合数据结构，往往结合了多种基础数据结构当然优势，在特定的场景下非常有用。...这就是数据结构的几种组成方式，大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因，图里面所列出的具体数据结构，只是最最常用的几种，并非全部。

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2016大数据版图

本文全面总结了大数据领域的发展态势，分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气，但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起，在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。...后来随着开源运动的迅速发展，一大批此类新技术开始共享到更广的范围。然后，一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。...大企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有，令创业者感到绝望的是，许多（还是大多数？）企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端（至少不愿迁移到公有云）。...你得捕捉数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据并对数据进行可视化。这些工作一部分可以由产品来完成，而有的则需要人来做。一切都需要无缝集成起来。...大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。

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数据平滑9大妙招

今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换...它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。...指数平滑的主要特点包括：加权平滑：指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重，而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感，从而更好地捕获了数据的最新趋势。...Loess平滑通常用于探索性数据分析、数据可视化、时间序列分析和回归建模的预处理步骤。它可以帮助用户识别数据中的局部特性、趋势和周期性，从而更好地理解数据的结构。...数据平滑：Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据，减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征，同时去除了噪声。

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大数据为什么大？

但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。数据的采集抓取；数据的存储管理；数据的分析处理；如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！

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