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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
Flink Forward Asia 2020 三天的分享已经结束，在这次分享上，自己也收获到了很多。这里写一篇文章来记录下自己这次的收获和总结，从个人的视角以及理解，和大家一起分享下，当然，如果有理解错误的地方，也欢迎大家指出。
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。
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
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AI 科技评论消息，近日，由卡内基梅隆大学机器学习系副主任邢波教授创立的 Petuum 公司近期发表了几篇论文，介绍了如何使用机器学习自动生成医学影像报告，从而更好地辅助医生做治疗与诊断。 医学影像在临床实践中被广泛应用于诊断和治疗。专业医师阅读医学影响并撰写文字报告来描述自己的发现。对于没有经验的医生来说，撰写报告很可能会出错，对于人口众多的国家的医生来说，这样的工作又耗时又枯燥。为了解决这些问题，邢波教授的团队研究了医学影像报告的自动生成，作为人类医生更准确高效地生成报告的辅助工具。 为了应对这些挑战，
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【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断，正在向更智能化的预防性维护系统发展：通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络，几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控，由此可结合机器学习与大数据分析，再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统，实现对机器异常状态的实时感知，预测出可能的故障隐患点，第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么，这是否就意味着，经典的基于人的经验的故障诊断，今后就毫无用武之地了呢？ 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具，人，依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动，不单单面向机器，而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验，而且需要具备良好的沟通协作与社交能力，因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认，人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了，因为机器正变得越来越复杂，哪怕是经验再丰富的诊断者，在面对千奇百怪的疑难杂症时，也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验：当遇到一个前所未见的故障现象，苦思冥想无果，承受着各方的压力，感觉是苦恼的。这个时候，想要化解被动局面就变得难上加难，而想尽快获得支援也不是一件容易的事情，因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题，客观的描述出来，让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景，才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局？不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中，除了对诊断者经验的过度依赖，还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维，有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果，帮助人们在故障诊断中走出一条捷径，但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬，可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症，能够保持头脑冷静采用结构化思维，相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考，深刻分析导致问题出现的原因，系统性制定行动方案，采取性价比最优的手段，使诊断计划得以高效率开展，有助于使问题得到彻底解决，也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例，推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1：4W1H，充分理解面临的问题】 WHAT：故障的表面现象是什么？例如：用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机，但是更换备件仍不能修复，那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么？例如：借助各种通讯工具（特别是远程访问软件）与现场联系，了解用户曾经做了什么，获取现场设备与控制器状态的照片与录像，获取报警信息与报错代码，如果发现设备本身功能是正常的，而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换，那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面，或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准？例如：某些重大自动化项目，在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构，具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定，这些都是标准的一部分，事先需要充分了解。 WHEN：什么时候 / 每隔多长时间发生该故障？例如：长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现（这是最困难的一种情况，往往重启后又正常了，需要一直等到下一次发生类似故障时，保护好现场，做尽可能完整的故障记录表，才有可能进行下一步的原因分析）。 WHERE：故障点具体在哪里？
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。
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.”
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。
反复采用假设排除手段的过程： 不断提出一个造成系统问题的假设，进而针对这些假设进行测试和排除
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。
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。
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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。
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
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。
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
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。
选自lukeoakdenrayner 作者：Luke Oakden-Rayner 机器之心编译 自动处理医疗影像一直是人工智能的重要发展方向之一，吸引了很多知名学者参与其中，并已出现了很多引人注目的成果。近期斯坦福大学吴恩达等人提出的 CheXNet 便是其中之一。研究人员在其论文中表示：新技术已经在识别胸透照片中肺炎等疾病上的准确率上超越了人类专业医师。然而，另一群学者对目前的一些研究产生了怀疑。本文作者 Luke Oakden-Rayner 是阿德莱德大学的放射科在读博士，曾作为第一作者于今年 5 月在
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
今天为大家介绍的是来自Stephen Mann, Chunhai Fan和Tom F. A. de Greef团队的一篇综述论文。DNA计算和DNA数据存储是新兴领域，它们为信息技术和诊断学解锁了新的可能性。这些方法利用DNA分子作为计算基质或存储介质，提供了纳米级的紧凑性，并能在非传统介质（包括水溶液、水包油微乳液和自组装的膜化隔室）中操作，这些都是超越传统基于硅的计算系统的应用。为了构建一个能够处理和存储分子信息的功能性DNA计算机，需要持续发展计算和数据存储的策略，并且桥接这两个领域之间的差距。
引言 公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中，数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里，由于数据量相对较小；业务系统变更相对规律；系统架构相对简单；数据来源相对单一等原因，从而使数据的计算过程更加简单，计算结果更加准确。而作为业务与技术高速发展的京东，用常规的架构设计无法满足公司对数据高 质量的要求。如何在保障业务高速发展的同时，将数据仓库的数据污染降低到最小？我们重点来说说引起数据污染的原因以及解决方案。 业务系统的数据源多样化 随着技术的发展，不同的业务系统由不同的团队开发与维护，造成了公司多
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。
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。
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：
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
新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】四川大学华西医院与依图医疗合作研发国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统，让人工智能走向临床科室，也给AI医疗创造了更多想象空间。
云计算服务可以动态分配、使用和取消分配资源，以满足高峰需求。几乎任何系统都需要比其他系统更多的资源，而云计算允许计算、存储和网络资源随着这种需求而扩展。
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Ashish Thusoo， Qubole的CEO和联合创始人，最近在 Enterprise Data World Conference (EDW)上谈到了作为一种服务产品的“云中巨象” Hadoop 。大数据作为服务而不是一个产品会成为一个趋势，Hadoop作为一种服务提供，旨在帮助机构处理大规模运行的Hadoop服务的挑战和成本。这些基于云服务的解决方案也可以从云服务的其他功能中获益，如动态配置、计算和存储的灵活性以及在多个地区的可用性。 Ashish在开始谈论时说到，现在数据的性质，包括海里的交互数据
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
腾讯 AI Lab 今日在南京举办的「腾讯全球合作伙伴大会」上宣布，其AI+医疗领域研究已抢先从影像筛查进入病理分析阶段，相关的「智能显微镜」项目已在研发测试阶段。
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。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：中国中文信息学会 第八届中国健康信息处理大会（CHIP2022）是中国中文信息学会医疗健康与生物信息处理专业委员会开展的“以信息处理技术助力探索生命之奥秘、提高健康之质量、提升医疗之水平”为主旨的年度会议。CHIP是中国健康信息处理领域的重要会议，是世界各地学术界、企业界和政府部门的研究人员和从业人员分享创意，进一步推广领域研究成果和经验的重要平台。CHIP2022官网链接为：http://cips-chip.org.cn ，将于2022年10月22-24日，在
最近数据挖掘与分析讨论比较热的话题是“数据变现”，也就是所谓的数据挖掘在业务中进行了应用，并确实给业务带来更大的业务绩效收益。很多朋友都知道，有技术、熟悉业务是前提，但有了前提，也常常困惑于各种迷惑，数据到底被业务用了么，业务用了效果不好的话，问题出在哪里？ 本文打算通过一些经验之谈，阐述“数据变现”基本准则（个人推荐），希望抛砖引玉，能引起更多人思考、讨论。 数据变现前提准备 数据变现首先得有清洗、整理、及时、准确的数据，以及科学的数据分析方法和手段；然后得有业务的熟悉程度，包括业务流程、业务运作方法和运
12月14日，腾讯云与知数堂联合举办的3306π年会·深圳站在腾讯滨海大厦举行，腾讯云TDSQL首席架构师张文和腾讯云高级产品经理刘迪受邀分享，和与会者共同探讨数据库的行业应用和AI时代下未来数据库运维的发展趋势。 关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“1214”即可下载本文分享的PPT。 张文在主会场分享了TDSQL在银行传统核心系统的应用实践。银行的核心系统相当于银行的大脑，所有和钱有关的交易都需要经过核心系统，完成资金的清算核算。换句话说核心系统需要和其他所有关于钱的系统打交道，因而它的业务逻辑也最
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？
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。
【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。本白皮书梳理和研究国际、国
最近，通用领域的大语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类响应方面取得了显著的成功，这种成功间接促进了多模态大模型的研究和发展，如通用领域的多模态大模型MiniGPT-4、mPLUG-Owl、Multimodal-GPT和LLaVA ，然而，此类多模态大模型却很少出现在医学领域的研究中，阻碍了相关研究发展。visual-med-alpaca虽然在医学多模态大模型方面做出了一些很有成效的工作，然而其数据为英文诊断报告，不利于促进中文领域医学多模态大模型的研究发展。为此，我们开发了XrayGLM以解决上述问题。XrayGLM在医学影像诊断和多轮交互对话上显示出了非凡的潜力。
在医改大政策风向标的背后，是资本逐鹿试水，商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是，医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
Jieming Zhu① , Shilin He② , Jinyang Liu③ , Pinjia He④ , Qi Xie⑤ , Zibin Zheng⑥ , Michael R. Lyu⑦
在传统医疗领域，医院内每日的医学影像数据量巨大，影像科医生做着大量重复性和机械性的工作。每张片子都需要医生仔细筛查和甄别，耗费了大量的精力，同时过于机械和重复性的工作也使得医生可能由于过于疲乏而产生判断上的失误。
https://blog.csdn.net/arpospf/article/details/98795806
机器之心原创 作者：邱陆陆 近日，科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东与常务副总经理鹿晓亮接受了媒体采访，回答了关于讯飞部署人工智能 + 医疗的战略意义、相关产品的研发与落地情况、主要技术突破以及在过程中遇到的挑战等问题，以下是机器之能对采访内容进行的整理。 「中国医疗资源总量不足、分布不合理、优质资源匮乏。看病难、看病贵的问题的核心表现为供需矛盾」，在去年的一次新闻发布会上，卫计委副主任王培安这样向公众解释我国医疗行业现存的问题。同时，在资源严重不足的情况下，医护人员宝贵的时间也并没有得到有效地利用。
近日，全球权威IT研究和咨询机构Gartner商业智能与分析平台魔力象限报告（Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms，简称ABIP）出炉，Quick BI再次获得肯定，并继续蝉联挑战者象限。
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