在医学中，经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性（agreement）的问题。一般情况下，其中一种方法是目前广泛应用的被称为“金标准”的方法，而另一种则是更先进、更便于应用的方法。通过对两种测量方法进行一致性评价可以回答“这两种方法能否相互替代”这样的问题, Bland-Altman正是广泛使用的一种一致性评价方法。
1.用原始输入数据生成每个分类单元的后验概率分布；然后将该分布进行中心对数变换。2.将变换后的值，用参数或非参数检验进行单变量统计检验，并返回 p 值和 Benjamini-Hochberg 校正后的 p 值。
在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点可能会有不同看法，我认为它们普遍来说也不是什么坏事。
作者｜Jeff Leek 翻译｜任然 校对｜罗双英 在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点
本文介绍由四川大学华西医院、澳科大医学院的张康教授主导，与多个机构合作发表于nature biomedical engineering的研究成果：使用深度学习模型仅根据视网膜眼底图像或与临床元数据（年龄、性别、身高等）相结合来识别慢性肾病（CKD）和2型糖尿病（T2DM），并预测疾病发展风险对患者进行分级。该研究有利于常见慢性病的早期发现和干预，医疗资源匮乏的偏远地区也将十分受益。
【1】 Dependent Bayesian nonparametric modeling of compositional data using random Bernstein polynomials 标题：基于随机Bernstein多项式的成分数据依赖贝叶斯非参数建模 链接：https://arxiv.org/abs/2108.13403
大家好，今天和大家分享的是今年3月份发表在Cancers (IF：6.126)杂志上的一篇文章，The Impact of Normalization Approaches to Automatically Detect Radiogenomic Phenotypes Characterizing Breast Cancer Receptors Status”，作者希望通过不同归一化方法处理影像学相关表型数据后，不同机器学习方法对于鉴别乳腺癌受体状态的性能情况。
Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information
伦敦大学学院神经病学研究所（Instituteof Neurology, UCL）的DietgoL. Lorca-Puls等人在BRAIN期刊上发表的一项研究使用了经颅磁刺激仪（TMS）和未损伤的大脑来进行“功能定位”，并对中风后语言功能进行预测。该研究表示，他们的分类准确率比使用fMRI或者未使用“功能定位”的TMS刺激的方法的分类准确率更高。 Introduction 前人对正常人经颅磁刺激(TMS)的研究报道称，对在左前缘上回leftsupramarginal gyrus (SMG)或左额下回岛盖部
第三章 1 s='colorless' s=s[:s.index('r')]+'u'+s[s.index('r'):] 2 s[:s.index('-')] 4 5 monty[::-1]可以逆置列表 6 p=r'[a-zA-Z]+' nltk.re_show(p,'123asd456') nltk.re_show(p,'123asd456asd') p='[A-Z][a-z]*' nltk.re_show(p,'123asd456asd') nltk.re_show(p,'Aadsds123asd
这部分主要做一些数据可视化，富集分析暂时放下一部分，如果想跳过这里，请直接移步RNA-seq(9):富集分析
好久没见到这种挂着红灯笼的小镇了，平静中带点繁华，叫卖声、饮食文化都很普通，又透露着幸福。—歙县
就连马库斯赶上这波热度表示，「我不认为这一预测考虑到了，随着时间推移软件变得更加高效的可能性，也没有考虑到微软可能会给OpenAI更多现金来换取更多的控制权。但这仍然令人警醒」。
OpenAI 的「真还传」剧情昨天迎来了大结局。但今天，事件主角 Sam Altman 又上了热搜。
论文是2018年的，发表在医学期刊《Circulation》（影响因子20+）的一篇文章《Fully Automated Echocardiogram Interpretation in Clinical Practice》 （超声心动图在临床中的自动化检测）。现在对于整体的学习做一个回顾，可以当成导读：整个文章的算法方面不难，分类模型用的VGG，分割模型用的Unet，损失函数中规中矩，图片处理中规中矩，算是一个老方法在医学领域的一个使用。本文包含三个部分，英文的论文原文内容，宋体的百度翻译内容，以及加粗字体的我的理解与精炼的内容。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】OpenAI首席执行官Sam Altman多年来投资了数十家公司，主要集中于科技、能源以及网站等方面。 如今，作为全球范围内科技领军人物的Sam Altman，职业生涯一路开挂。 Sam Altman创办的OpenAI掀起全民热潮，不仅如此，他的投资也是做得风生水起。 Sam Altman多年来投资了数十家公司，从Elon Musk的Neuralink到Reddit，势如破竹。 下面，咱们就一起来领略一下这位「金主爸爸」的投资发家之路！ Neu
OpenAI官方宣布：CEO Altman没有过错，他将重返OpenAI董事会，官复原职。
白质结构连接支持了功能激活或功能连接的底层基础。结构和功能连接分布之间的关系，被称为SC-FC耦合，目前已经在全脑、全连接组水平上进行了研究，但很少有研究在区域尺度上研究这种关系。在本文中使用来自人类连接组计划的扩散加权MRI和静息态功能MRI数据量化了健康年轻成人在局部脑区水平的SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合是否可遗传以及SC-FC耦合的个体差异。
据路透社报道，就在他被解雇的前四天，OpenAI内部的研究员曾向董事会发了一封警告信，称发现了一个可能威胁人类的强大人工智能。
如今，OpenAI每天能够创造出约1000亿字的内容，而全世界的人类每天总共能产生约100万亿字。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 2022年，生成式AI在人工智能领域掀起一阵浪潮，并随着ChatGPT的火爆出圈奠定了下一代AI产业变革的不二地位。 随之，ChatGPT背后的美国公司 OpenAI 也走进越来越多非 AI 从业人士的视野里，以其近年来层出不穷的 AI 基础性突破和独特的组织结构（一家与微软等巨头联动、同时又号称自己为非营利性组织的公司）占领了生成式 AI 的创新高地。 作为一款基于人工智能技术的互联网产品，ChatGPT初具通用人工智能（AGI）的雏形，其受众范围与用户数超乎想象。一个直
从最一开始的爆料，说OpenAI正在秘密训练GPT-5，到后来Sam Altman澄清；再到后来说需要多少张H100 GPU来训练GPT-5，DeepMind的CEO Suleyman采访「实锤」OpenAI正在秘密训练GPT-5。
导入可能用到的Python库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import re 目标 学习机器学习算法——线性分类器 使用良性/恶性乳腺癌肿瘤数据集进行预测 理论学习 线性分类器 特征与分类结果存在线性关系的模型为线性分类器，模型通过累积特征和对应权值的方式决策，几何学上可看成一个n维空间中的超平面，学习的过程就是不断调整超平面的位置与倾斜程度，使该超平面可以最完美的将属于不同类别的特征点区分开，
攻击者在入侵网站时，通常要通过各种方式写入Webshell，从而获得服务器的控制权限，然后再执行系统命令、权限提升、读取配置文件、窃取用户数据，篡改网站页面等操作。
ChatGPT之父，Sam Altman又整新活了！神秘装置已经在中国香港启用。
北京时间11月7日，在ChatGPT推出近一年后，OpenAI举行了首届开发者大会。
近日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 发表了一篇博文，分享了他对业务战略和团队动力的见解。通过他的思考，Altman 试图提供有关创办、管理和扩展成功企业的全面指南。
当地时间周一，英伟达市值一度飙升1.8T美元，甚至超越了谷歌、亚马逊，位列美国第三，创下新里程碑。
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 作为当前全球最火的生成式 AI，ChatGPT 仅用了 3 个月，就几乎搅动了整个科技圈，人们不断惊叹于 ChatGPT 的强大——但微软和 OpenAI 想要的，显然不至于此。 目前的 ChatGPT，由 GPT-3.5 系列中的模型微调而成。而据微软德国公司 CTO 兼 AI 部门主管 Andreas Braun 最新透露：GPT-4 就要问世了，还是多模态的。 GPT-4 的参数量将高达 100 万亿？ GPT，即 Generat
近日，路透社援引消息人士称，为了吸引更多企业和开发者更多地使用其技术，OpenAI 计划下个月为旗下的 AI 产品推出重大更新，以便开发者们能够更便宜、更快速地构建基于其 AI 模型的软件应用程序。
谁能想到，最近风头正劲，被誉为“全球最牛人工智能公司”的OpenAI在深夜里放了一个大招：其创始人兼CEO Sam Altman宣布辞职！一时之间，这个重磅新闻吸引了无数眼球，在整个科技行业引起轩然大波。
不仅如此，去年亮相的 ChatGPT、GPT-4，更是把 AI 直接带入到生成式人工智能领域。作为一家引领科技潮流的机构，大家自然对其方方面面都产生好奇。
现在，Altman已经以胜利者的姿态重返OpenAI探讨自己的去留问题，并且对董事会提出了新的要求——
自上周六早晨被 OpenAI 开除过去了 48 个小时，Sam Altman 回到了 OpenAI 旧金山总部。不过这次他是以「访客」的身份回公司的。他在 X 上表示，「这是我第一次也是最后一次佩戴访客牌。」
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】ChatGPT为什么会在OpenAI诞生？看一下Sam Altman的人生轨迹，你会惊叹：能改变世界的人，未必要最懂技术，但一定最懂人心。 Sam Altman这个名字，在硅谷科技圈已经崭露头角快十年了，不过直到最近，这个名字才开始家喻户晓。 谁也不会想到，这个年轻人会在自己38岁这年，成为全世界AI竞赛的领跑者。 如果你读完他的故事，大概会这样感慨：这个世界，还是属于社牛的。 聪明人解决技术，社牛把他们团结在一起 作为一个社牛，Al
从可控核聚变到AGI，再到重塑整个芯片行业，Altman未来的AI版图已经不仅仅是成立科技公司挣更多的钱了。
现在，种种线索都表明，此次事件的幕后黑手，有可能是OpenAI董事会成员之一——Adam D‘Angelo。
近期，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 因被董事会解聘一事引发了全球范围内的高度关注。我们提供了一份详尽的 AI 工具集，收集并整理了自该事件发生以来所有相关报道与新闻，以直观明了的方式为您呈现事件的发展过程。为了让您深入了解整个事件的时间线以及北京时间上的具体处理事宜，我们按照事件的发生和各家英文媒体的公开报道时间进行了有序排列，从而为您提供一个全面且细致入微的理解渠道。如果您对此类事件具有独特之见或观点想法，我们热忱期盼您能莅临下方评论区，将您的宝贵意见及观点分享给广大读者。
OpenAI官宣Altman回归，继续出任CEO。而另外3位原董事——之前已经发推道歉的Ilya，被曝出和Altman有分歧的Helen Toner，以及Tasha McCauley都被移除。
乔布斯从被扫地出门到王者归来，用了12年，而就当所有人都以为Sam Altman只用两天就演完「乔布斯时刻」时，事情又发生了反转，Sam Altman将不回归OpenAI CEO一职。
本来当地时间凌晨，事情似乎已经尘埃落定，以Altman和Brockman入职微软划上休止符。
ChatGPT 火了，但Altman认为ChatGPT离真正的可靠还比较远，他认为AGI可能是人类生存所必需的。
在经历了紧张的 48 小时候拉锯后，Sam Altman 已经开始与董事会进行最终的谈判。
最近，Sam Altman又在达沃斯论坛上语出惊人，在大部分他出现的场合都成了全场的焦点。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】Sam Altman也迎来「周受资时刻」了，在国会山听证会上，他备受议员尊敬。OpenAI和政府一联合，他是要成为rulemaker、登顶硅谷之王了？ 上次是周受资，这次，轮到了Sam Altman。 不过这一次，国会议员对他的态度截然不同——友好，耐心，做足了功课，虚心请教。 北京时间昨晚，OpenAI CEO Sam Altman在美国参议院就AI技术的潜在危险作证，并敦促立法者对制造先进AI的组织实施许可要求和其他法规。 Sam Altma
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
在马斯克闹出起诉风波后，Altman一直保持缄默。因此，这两条推文应该是全公司经过了深思熟虑的结果——
也就是说，开发者苦等的福音终于来了，未来能够以更低成本、更快速度用GPT模型构建应用。
自 ChatGPT 爆火以来，Sam Altman 也成为了 OpenAI 的门面以及代表性人物。
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