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吴恩达最新医学 AI 成果:利用 AI 提高脑动脉瘤检准确率,显著减少临床医生诊断

计算机断层扫描血管造影(CTA)是目前用于颅内动脉瘤的诊断、监和术前规划的主要的、微创的成像模式。但是,即使是专业的神经放射学家来进行诊断也需要耗费很长的。 当使用模型增强进行阅读,临床医生以直接覆盖在CTA检查之上的感兴趣区域(ROI)分割的形式提供模型的预。 在本研究中,我们采用交叉研究设计,研究了深度学习模型增强临床医生使用CTA脑动脉瘤的能力。随着模型的增强,临床医生的敏感性、准确性和评分员信度显著提高。特异性和诊断无统计学差异。 除了在诊断CTA检查显着提高临床医生的准确性之外,还可以使用自动化动脉瘤检工具(例如本研究中提供的检工具)来确定工作流程的优先级,以便那些更有可能是阳性的检查能够得到及的专家诊断,从而可能缩短治疗并获得更有利的结果 在本研究中实施和的模型显着提高了临床医生的敏感性、准确性和使用CTA脑动脉瘤方面具有不同的经验和专业的医师检查的可靠性。 局限 ? 当然,这项研究有局限性。

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第一次编辑: 文件1具体公开了: 一种数据库之数据的准实同步方法,该方法包括: 步骤(1):建立源端数据库与目标端数据库的数据同步环境; 步骤(2):建立目标端数据库与源端数据库的数据同步对应关系, 并基于此对目标端数据库进行初始化; 步骤(3):将数据从源端数据库准实同步至目标端数据库; 所述源端数据库为异构数据库,所述目标端数据库为Kudu数据库。

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    你选择红色药丸还是蓝色药丸?

    你的电子邮件内容,使用的图像,CTA以及着陆页设计只是开始A / B的许多方法中的一小部分。你可以利用A/B做很多事情。 但是不要被带偏。尽管你可以很多东西,但千万不要一次性完成。 这个候是几个不同内容的好机。 接下来,开始着陆页。注意要确保移动设备都已进行优化,因为超过50%的电子邮件都是在移动设备上打开的。 在下面的电子邮件示例中,我们要CTA(Buy Now vs. Shop Now)。 首先,将A / B块拖到电子邮件中。 ? 接下来,我们将设置我们要用于CTA按钮。 现在我们准备配置并发送的电子邮件。 我们将选择电子邮件并确定标准。 在这个例子中,我们将使用点击率,因为我们正在评估CTA的性能。 ? 在这里,我们将选择受众并决定应该接收每个内容用户的百分比。 在这个例子中,我们将两个组分别分配10%的受众。 ? 现在我们已经有了结果,我们可以选择CTA。 条件A的点击率略高,因此我们将把剩余的80%受众同样通过条件A发送出去。 ? 就这么简单!

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    你作为商业化经理,某天发现新闻详情页的广告收入下降了,你要怎么调查这个下降原因?你会采取哪些方案提升新闻详情页的广告收入呢?

    当然需要在提供个性化体验做好平衡,避免过度干扰访客。 2、执行多变量以获得理想优化方案 多变量是指在目标网页上多个元素的不同组合,并查看哪个组合对你的页面转化目标产生更积极的影响。 例如,可以其中一个着陆页上的标题,图像,字体,文案和CTA的不同组合。当完成所有可能性,将着陆页的流量合理分流到每个页面。然后,就可以观察不同组合对转化目标的影响。 但是,如果流量较少,那么设置过多的变量可能会很费费力。在这种情况下,如果想坚持使用A / B,至少要选择两组最重要的元素。 广告文案和着陆页文案之的整体匹配:包括标题,子标题,主要和次要广告文案,CTA等;保持这些地方文案的一致性,可以给广告到着陆页之带来更多的流量转化。 不同的用户需要不同的CTA,这样做可以充分确保转化效果。

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    视频体验质量指标的标准

    比如缓冲区欠载运行(buffer under-run),人们有称为Rebuffering,有称为Stalling,HTML将其称为Waiting,而在我们眼里其实都是视频暂停了一段CTA标准工作组希望针对这些常见现象建立一系列标准化的术语。 接下来,Steve介绍了QoE和QoS。企业会更关注于QoE,即用户体验质量,但企业能进行监控和量的是一些精确定义好的QoS指标。 当下载很长相关QoS指标会较差,但由于提前下载视频,当用户点击播放按钮视频能很快播放,相关用户体验反而会很好。 视频质量的分析客户端会和媒体播放器或播放框架集成在一起。 Steve以播放失败率为例,介绍了播放失败率作为一个集成指标,需要收集每一次播放的起播,是否成功等信息,并在更高维度将这些信息进行整合,才能得到播放失败率。 此外还包括视频卡顿,起播,音视频质量等等,这些都是CTA标准工作组要做的工作。

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    压缩

    这个候,你作为业务负责人(或者 Leader),一脸懵逼 。 到底是发生了什么 ?让这么多人来逼着 ?让压缩 ? 两个解决思路 , 1、如果你只是一个普通负责人(或 普通Leader),你会去思考, 1)到底哪些地方,可以压缩 ? 2)哪些地方,可以把「颗粒度」加大 ? 3)是不是加一个就能搞定 ? 2、如果你是一个优秀的负责人(或 Leader ),你应该要去思考 , 1)这 3 个项目的开发排期合理否 ?为什么要并行同 ? 分批提、分批、分批上线 ? 4)可以引入哪些手段,提升效率 ? 5)哪些项目,哪些业务,是不需要介入,开发自即可上线的 ? 就是这么简单 , 结论 , 1、压缩,无用 。 2、很多候,瓶颈,不在工程师 。 3、跳出这个问题,从更高维度,思考这件事 。 4、向上反馈 。

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    在VNPY2的进行CTA批量回,支持Json和Excel格式导入策略

    每次VNPY升级就是非常头疼,要做代码对比,在一些可能被更新覆盖的地方再次维护。而且因为更新的地方很乱,造成后面生产版本一致停留在VNPY1.92。 这次准备不在VNPY的库文件代码上修改,而是像引用NUMPY或者Pandas这样,采用调用继承的方式,把自己的代码和VNPY的库代码隔离;这样即使VNPY升级,个人代码不用太担心,只要简单,保证继承引用 - vtSymbol.json:这个是定义品种交易属性,回候从vtSymbol.json文档读取品种的交易属性,比如费率,交易每跳,比率,滑点;这样不用在回候维护。 ,其实和VNPY2默认的CTA策略文件是一样的,这样就可以直接用实盘CTA策略文件进行批量回了,或着计算组合收益。 主要是有候用excel做策略批量维护或者生成,然后就可以直接批量回了。

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    量化CTA:Deep Momentum Network的细节思考

    前言 传统的CTA策略多为多品种多周期的趋势跟踪策略组合。其中对于趋势的定义,大都基于序列计算出的传统技术指标,如MACD、均线等。然后根据趋势的多空,构建多品种的多空组合。 随着深度学习的发展,很多研究者在量化CTA策略的研发中,开始尝深度学习算法。常见的作法,如直接用深度学习预每个品种未来一段的收益率,并根据预收益构建品种多空的组合。 最终在近20年历史数据中,模型取得了将近3的夏普比率,具体结果参考原文。 趋势跟踪策略最大的问题是对于忽然转向的迟钝性,传统的量化CTA会使用多周期的方式捕捉不同的趋势收益。 在这篇文章中,作者结合了基于高斯过程的变点检方法(CPD),计算出每个点变点的得分,用于量化当前点作为变点的概率,再把这个CPD作为深度学习模型的特征。 本篇文章讨论的是CTA策略的场景,将收益预与权重预通过一个模型得到了解决。

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    全球顶尖对冲基金备受疫情煎熬,文艺复兴暴跌7%!

    趋势跟踪比较简单,根据几十年的数据对价格趋势进行反向,确定何进入和退出交易。当该算法确定市场上涨的可能性,从股票、债券到大宗商品和货币远期的期货或衍生品合约就会自动发出买入指令。 2018年2月初的崩盘真正暴露了CTA的局限性。趋势跟踪策略不像高频交易可以在几毫秒内进出交易,CTA通常会在几天甚至几个月的内缓慢地改变持仓。 这或许是CTA变得过的最大迹象。 同,Winton的旗舰基金将该策略的配置比例从50%削减至约30%。将交易更多的证券,扩张进入新的市场,并开发新的算法,图重新夺回以前的优势。 他们有一个在粮食期货方面有一个主要项目,涉及序列建模,数据可追溯到100多年前。Winton还在研究天气模式,看看是否有办法预和交易气候变化。 山河无恙,人皆安。

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    【App】怎么启动

    因此,对开发的Android应用,必须对其进行性能,不然将会直接影响用户体验。 Android应用性能通常包括:启动、内存、CPU、耗电量、流量、流畅度等。本次先介绍启动方法。 QA,一般关注冷启动的启动。以下介绍三种启动的方法,供大家参考,可以有针对性的使用。 图4这样通过打点输出日志来启动,QA就可以很方便的查看到具体每个模块的耗了,如下图。 在过程中也有针对点,比如贴吧直播后续会以插件的形式整合到贴吧里,,可以多关注plugin初始化的。 针对启动这一性能指标,个人觉得打点输出日志的方式较为理想,QA在过程中发现有疑似问题后,可以给出具体的函数耗

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    聊聊「分工和

    3.当管理人员清楚知道了项目的复杂度,影响范围,风险点就可以预估出合理的,不会存在评估不合理的情况。或者说出现了这类的问题,管理人员自身清楚是怎么回事。 估算的,只需考虑的执行。如果中途,由于开发延期提,或者开发修改Bug过长,等待新版本。在评估的候,需考虑这个,把此块加上(或者,发版,顺延) 。 7. 项目过程中,不接受临新增需求的,如果有临需求,需要增加对应的(这块,理论上是这样,实际情况是,很多同学,经常被强塞任务,却没有增加)。 9.用例写全。 现实情况是,估算好的,已确定的上线,往往由于一些外部因素,提前上线,这个候,同学,需列出已知风险,并做好本职工作,避免背锅 。 最后。 关于分工和的估算,此文的观点是一些非常主观的做法(仅供:不知道如何给分工及如何估算从业者,一些参考)。 每个人的做法,多少会有些不一样。肯定会有更好、更优的做法。

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    聊聊「分工和

    估算的,只需考虑的执行。如果中途,由于开发延期提,或者开发修改Bug过长,等待新版本。在评估的候,需考虑这个,把此块加上(或者,发版,顺延) 。 7. 项目过程中,不接受临新增需求的,如果有临需求,需要增加对应的(这块,理论上是这样,实际情况是,很多同学,经常被强塞任务,却没有增加)。 9.用例写全。 现实情况是,估算好的,已确定的上线,往往由于一些外部因素,提前上线,这个候,同学,需列出已知风险,并做好本职工作,避免背锅 。 最后。 关于分工和的估算,此文的观点是一些非常主观的做法(仅供:不知道如何给分工及如何估算从业者,一些参考)。 每个人的做法,多少会有些不一样。肯定会有更好、更优的做法。 清菡软件 提了一个问题 关于分工和,您有没有好的意见?欢迎来答。

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    【划重点!】上周机器学习与量化投资论坛精华锦集

    代的春天里,十九大提出加快发展以人工智能为代表的新经济。在人工智能与其他行业的碰撞中,人工智能与量化投资的结合无疑是一颗最为璀璨的明珠。 同还有来自公募、私募的资深专业人士,分享在投资领域应用机器学习的心得和见解。 下面我们就把上周会议嘉宾演讲最重点的部分,分享给大家,好好看哦! 1、机器学习与CTA 演讲嘉宾:付超 现任某资产公司创始人,曾任明汯投资宏观对冲部负责人,富善投资CTA策略组合副主管。 他在CTA策略领域尝过各种机器学习的应用,目前该策略承载资金10亿以上,包括股票,期货以及电子货币市场。 ? ? ? ? ? ? 4、自然语言处理在金融市场预中的应用 演讲嘉宾:魏鹏 中科大机器学习硕士,量化投资与机器学习公众号编辑部成员。量化投资与机器学习公众号是目前是微信量化领域搜索排名第一的公众号。 ? ? ? ? ?

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    提升用户体验?指示性设计元素不可或缺

    大多数情况下,往往只需要几秒钟,用户就已经决定了要不要使用你的产品。因此,页面的逻辑是否清晰,结构是否明确,重点是否突出,指示性元素的引导是否合理就显得非常重要。 这个研究小组做了很多个不同版本的落地页面来进行,根据用户行为收集了大量的用户交互数据,并进行了准确分析,发现不同的设计对用户行为、用户在页面的停留以及页面转化率都大有影响。 CXL Lnsitute用于的落地页面如下: 1)界面中人物视线偏移表单: ? 2)界面中人物视线聚焦在表单: ? 3)界面中有箭头指向表单: ? 4)界面中没有任何指示性设计元素: ? 结果显示,落地页的热点图差距非常巨大。 首先,带有手绘箭头的页面热点图如下: ? 该页面用户的停留最长,并且表单的点击次数最多。 其次,人物视线偏离表单的页面热点图如下: ? 前面提到的CXL Lnsitute的也验证了这一点。 家居装饰电子商务网站 使用箭头作为交互元素的视觉提示: ? 外卖网站 左右各有一个箭头,提示用户可以选择更多: ?

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    QML代码耗

    console提供计器的功能,可以很方便地代码的耗。 console.time(tag)与console.timeEnd(tag) 它们是成对出现的,tag则为字符串,当调用timeEnd会附加tag字符串和耗; console.time(tag) 与console.timeEnd(tag)之即是代码的耗操作。

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    教你避雷!网页设计中常见的17个UI设计错误集锦(附赠设计技巧)

    但是,当项目过大,开发人员往往无法遵循最佳UI设计的原则进行开发。从而导致网站中某些重要功能无效或者浏览器不能完全通过。 LambdaTest是一个跨浏览器的工具,可以让你在2000多个浏览器中你网站的RWD(响应式网页设计),以及它们在实际操作系统上运行的不同版本。 6. 不正确的字体大小 ? 如果字体,图像和背景之使用不恰当的对比色,很容易让用户因为体验不佳而离开网站。 13. 避免设计糟糕的CTA ? CTA拥有命令用户采取行动的权力。 如果你想在内容方面表达想法,应该保持文本内容以及图像和富媒体元素(如音频或视频)之的平衡点。太多的文本内容只会迫使用户忽略它们,并以这种方式忽略你尝传达的一些重要信息。 15. 4 .不进行可用性 可用性是你的策略中包含的另一项内容。它要求最终用户你的网站并告知你感觉错误或可以改进的内容。最好的UI设计实践是应包含可用性。 5.

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    单机训练速度提升高达640倍,快手开发GPU广告模型训练平台

    这既限制了训练的速度,又导致实际生产中无法使用比较复杂的模型——因为使用复杂模型会导致对给定输入CPU计算过长,无法及响应请求。 ? 有别于成熟的计算机视觉等任务,由于在广告任务中模型大小大为增加,传统分布式训练方式面临计算机之的同步瓶颈会使训练效率大为降低。 目前CTA峰会倒计2天!还没有拿到入场券的小伙伴可以识别海报二维码或者点击阅读原文,即刻抢购。你也添加小助手微信15101014297,备注“CTA”,了解票务以及会务详情。 ? 美欲再切断五家安防公司技术供应 ICML 2019接受论文:清华、北大领跑,谷歌强压枝头,BAT略显“低调” 33关Python游戏,你的爬虫能力到底及格不? V神二度来京, 竟是为了…… kappa和lambda对比 | 程序员硬核评 这本京东断货王的Python神书,刷爆整个编程圈! ? 点击阅读原文,了解「CTA核心技术及应用峰会」

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    无原创不AI 智慧影像谁能问鼎中原?

    “科室医生忙的焦头烂额,甚至顾不上吃饭,排队等候的患者却迟迟拿不到CTA诊断结果。” 医疗资源与患者治疗需求之的供需失衡,对高效率、高精度AI技术的介入需求越来越迫切。 心脑血管疾病诊疗中,常规检查手段是心脏和头颈CTA检查。然而,CTA检查流程繁杂耗长,已经成为科室医生和患者诊疗效率的瓶颈。 供需失衡的困境短内难以得到解决,就让高效率、高精准度的AI影像介入到脑血管疾病诊疗过程中来显得十分必要。 因而,对一个企业来说,拥有三类证相当于获得了金字招牌的认证,打通了技术商业化落地的最大屏障,也意味着一定程度上在专业内建立壁垒,实现“一部领先、步步领先”的效果。 在此核心逻辑的支撑下,原创AI影像头部企业正在尝“三段跳”。 ?

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    黑翼的『Alpha因子』:稳定收益源自均衡配置

    而且在比较短的周期上面,反转现象比趋势现象更明显,因为短期容易出现超买超卖的情况,所以回归策略也是对于趋势跟踪比较好的保护和有益补充。 但是往往短期这个关系不太成立,这候也是给我们提供一个套利的机会。 多元化是黑翼资产CTA策略的最大特色。 ▌关于趋势的定义,是使用传统的技术指标,还是会加入例如机器学习的序预模型? 目前在CTA策略的研发中,黑翼主要使用传统的技术指标对趋势进行识别和跟踪。 机器学习是一个很有用的技术,但是由于期货品种的数量有限,机器学习的序预模型所依赖的数据深度不足,所以目前并不占主导地位。 ▌黑翼资产如何理解及实践“截断亏损,让利润奔跑”的? 黑翼资产的量化模型是基于大量的历史数据进行开发的,在进入实盘前还要经历反复的历史回,在确认模型的有效性后才会进入交易。同黑翼资产具有多年的投资实践,经历了多轮行情的切换,积累了丰富的量化模型。

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