小弟掐指一算，还有一件事得和大家唠唠，那就是：该把临床预测模型的文章投到哪家杂志去呢？
大家好，我们前几天给大家推送过利用SEER数据库数据构建预测模型的文章，今天继续和大家分享一篇类似套路的文章，2020年2月发表在Cancer Med杂志上，影响因子3.357。文章基于seer数据库，重点研究早期子宫乳头状浆液性癌。
Title: Development and validation of prognostic nomogram for young patients with gastriccancer
大家好，这次给大家分享一篇2020年10月发表在Frontiers in Oncology上的文章，影响因子4.848。标题为Overall Survival in Heart Disease–Related Death in Non-Small Cell Lung Cancer Patients: Nonimmunotherapy Versus Immunotherapy Era: Population-Based Study。文章根据SEER数据库的晚期非小细胞肺癌患者数据，研究免疫疗法产生的心脏毒性不良反应对患者总生存率（OS）的影响。
今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer（中科院分区二区， IF=4.6）上的基于SEER数据库的nomogram文章。文中利用自己医院的数据进行外部验证，套路简单易模仿，逻辑清晰，当然也有自己的一些特点，最后根据预测结果建立了一个在线的nomogram分析（动态nomogram），便于临床应用，接下来小编详细讲解一下。
大家好，这次给大家分享的文献是Nomograms for Predicting Cancer-Specific and Overall Survival Among Patients With Endometrial Carcinoma: A SEER Based Study，2020年3月发表在Front. Oncol.杂志上，影响因子4.137。同样是基于seer数据库的数据，对子宫内膜癌患者肿瘤特异性生存率和总生存率相关临床特征进行研究。
刚刚，Facebook宣布了一个在10亿张图片上训练的AI模型——SEER，是自监督（Self-supervised）的缩写。
在科研课题中，上游下游分析是耳熟能详是词汇。近年来，生物信息学技术的崛起给各大组学的分析注入了更为新鲜的活力。在生信分析中，上游下游分析是十分常见的。举个例子理解一下上游和下游。在mRNA为基础的分析中，调控mRNA的理解为上游（如转录因子调节转录），被mRNA影响的则成为下游（如转录、翻译）。在大量的生信文章中，上游下游分析数不胜数。而这一套路在临床文章中却较为少见。今天，我们和大家一起来阅读一篇2020年发表在《Endoscopy》（IF=6.381）上的一篇文章。
近日，Facebook 宣布了一项重要新工作：他们提出的自监督 AI 模型 SEER 能够在没有人类手动标注的情况下，从 10 亿张来自 Instagram 的随机图片中学习识别和分类照片中的主要对象。最终，该模型在 ImageNet 上的 top-1 准确率达到 84.2%，比现有的 SOTA 自监督模型高出一个百分点。
大家好，这次给大家分享一篇2020年5月发表在Front Oncol杂志上的文章，2019年影响因子4.848，仍然是一篇基于SEER数据库的文章，重点研究影响原发性肝淋巴瘤（PHL）预后的临床特征因素。
作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 不久前，Meta AI 宣称，其于去年3月提出的10亿参数自监督模型 SEER （SElf-supERvised）又取得了新突破：新的 SEER 参数量翻了10倍，达到了100亿参数，可以取得更优秀、更公平的性能表现！ 以下我们暂且称新的 SEER 模型为“SEER 10B”（一个牛逼不足以形容 Meta AI 在行动上落实自监督的野心，手动狗头）。 根据 Meta AI 的团队介绍，他们将 SEER 10B 模型在50+个基准与多个不同未标记数据集上进行了测试。其中，SE
目前大火的TCGA，GEO，SEER等数据库更多的关注的是临床基础型研究，对于中医药领域的同胞们似乎不太友好，今天我们就一起学习一篇2019年发表在Biomedicine & Pharmacotherapy杂志的文章，这篇文章思路应该是一篇标准的网络药理学文章，希望对大家有所帮助。
今天，FAIR发布了两项重要更新，分别是PyTorch 1.8以及10亿参数自监督模型SEER。
大家好，这次给大家分享的文献是A nomogram for predicting overall survival in patients with low-grade endometrial stromal sarcoma: A population-based analysis，2020年5月发表在cancer communications杂志上，影响因子5.62。本文主要是寻找与低分级恶性子宫内膜间质肉瘤（LG-ESS）预后显著相关的临床特征并构建预测模型，以达到预测LG-ESS患者的总体生存率的目的。
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使用经过挑选和标记的数据集对人工智能系统进行训练，产生了专门的人工智能模型，擅长对象识别等任务。
在肿瘤研究中，Oncomine是非常重要的样本数据库，它整合了GEO、TCGA和已发表的文献来源的RNA和DNA-seq数据，是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台，且自带分析和统计功能，旨在挖掘癌症基因信息。
编者按：【双周动态】是【融智未来】推出的产业动态及投融资事件回顾栏目，主要盘点两周内产业大事件和创新企业投融资动态。 01 产业动态 运 营 商 新 闻 中国联通、中国电信共享4G基站达66万站 中国联通今日在港交所发布2021年财报。数据显示，2021年，中国联通与中国电信紧密合作，4G共享规模进一步突破，共享4G基站达到66万站。 2021年，中国联通以5G等新型数字信息基础设施建设为契机，持续深入推动共建共享。继续与中国电信紧密合作，新开通5G基站31万站，双方累计开通5G基站69万站，建成全
在人工智能的发展历程中，不仅独立研究机构，诸如OpenAI和Google，而且一些顶尖的技术公司如Meta（Facebook的母公司）和百度也在推动着大模型的进步。它们通过研发强大的AI模型，塑造了行业的未来。本文将全面介绍这些知名的大模型，包括顶尖公司的最新作品。
这个确实好用，作为正在通往架构师路上的我们没有几台电脑怎么行？台式机、笔记本，都放在写字台上，笔记本内置键盘鼠标，台式机则有一套无线键鼠。经常需要多台切换使用，这时椅子就很忙了。有什么办法可以一套键盘/鼠标控制两台电脑呢？用 Synergy 搞定。
对于这些难题，业界一直在做着努力，例如，2018年I/O大会上，谷歌助理以令人惊叹的表现通过了图灵测试，就标志着这智能语音出现了里程碑的进步。
在一篇论文中，最引人注目的除了标题和摘要，便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐，可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果，是所有研究者一直在探索的课题。
美国能源部橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）和路易斯安那州立大学（Louisiana State University）的研究人员与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，简称NCI）合作，开发了一种长序列AI转换器，能够处理数百万份病理报告，为研究癌症诊断和管理的专家提供更准确的癌症报告信息。
都说文档在手,天下我有.这个工具对于我这种喜欢前后端折腾的人来说是非常有用的,因为很多时候,我往往只记住思路,但是具体代码记不住,这个工具有很好的保存代码块功能。另外还可以通过占位符,在点击use时替换掉占位符的内容
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。
Facebook 今天宣布了一项重大突破: Facebook 的 自监督AI 模型 SEER 能够在没有人类帮助的情况下，从10亿张随机的、未标记的公共 Instagram 图片中学习，并且从这些信息中能够识别和分类照片中的主要对象，准确率达到84.2% ，比现有的自监督系统高出一个百分点。
近日，AI蛋白质组学公司珞米生命科技（Nanomics）完成两轮共近千万美元融资，Pre-A轮由碧桂园创投领投、Taihill Venture跟投，天使轮领投方线性资本持续加码。本轮融资将用于进一步扩大团队、干湿实验室搭建和产品开发。
今天是周末，终于腾出一点时间来看看文献，分享给大家。文章题为：A novel atrial fibrillation prediction model for Chinese subjects: a nationwide cohort investigation of 682 237 study participants with randomforest model，文章发表在 Oxford旗下的 EP Europace杂志，影响因子为6.1分.
你还可以使用它网页搜索，翻译，everything 插件，还有很多实用插件可以使用。
Prism软件是一款专业的数据处理和统计分析软件，广泛应用于生命科学、医学、环境科学等领域。该软件具有多种数据处理和分析的方法和高效的处理能力，可以帮助用户快速而有效地进行数据分析和图形呈现。同时，Prism软件还提供了多种统计分析和试验设计的方法，增强了软件的灵活性和便利性。
在人工智能的黄金时代，我们见证了一个被称为“百模大战”的时期，这是一个AI行业快速发展和技术创新竞争激烈的阶段。随着新模型和技术的不断涌现，AI行业的发展正经历前所未有的变革。本文旨在探讨在这一背景下AI行业的新趋势，并分析软件开发技术人员如何把握机遇，顺应时代的浪潮。
编程软件 JetBrains全家桶 JetBarins的全家桶操作都很类似，所以习惯其中一个之后熟悉起来so easy，妈妈再也不用单心的学习了！ 之后是我比较常用的：PyCharm,IntelliJ IDEA,PhpStrom,WebStorm,Rider,Clion,GoLand. 我特别谢欢其中的代码重构的快捷键，还有就是自定义好的很多的常用前缀缩写，写代码不用太顺畅！ 还有超多的操作被压缩在Alt+Enter里面，免去记忆特别多快捷键的烦恼，同时她的Alt+Enter里面的目录会很贴心的把你想要的放在前几个选项里面，十分方便操作. 同时比如说检查类型出错、参数是否为空之类的，不是完成代码功能的必要，所以平时自己携带的时候很容易忽略，但是JetBrains的全家桶在这类功能上提供了很方便的操作，甚至现在我在写这些语言的时候养成检查为空的习惯。（重点是免费的服务）
美国橡树岭国家实验室（ORNL）发布消息称，深度学习技术已被用于加速癌症研究。 尽管近几十年来在检测和治疗方面取得了稳步进展，癌症仍然是美国的第二大死亡原因，每年约有50万人因癌症去世。为了更好地认识和对抗癌症，医学研究者们开始借助癌症登记程序开展研究。这一全国性的组织网络可系统收集与美国癌症诊断、治疗和发病史相关的人口统计数据和临床信息。监测工作由国家癌症研究所（NCI）和疾病控制预防中心共同协作完成，目标是使研究人员和临床医生能够监测全国、各州各地方的癌症病例。 这些数据大部分摘自电子文本临床报告。这些
从婴儿时期的「物体恒存」开始，我们知道跟我们玩躲猫猫的大人其实并没有消失，他们就藏在某个地方，只是被某个东西挡住了。
论文 1：Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review
快速启动应用+文件搜索+各种实用插件（计算器、翻译、网页快速访问等）。我的最爱，没有它我几乎半残。
从一开始用 altrun，然后试过 Listary ，最后用了 WOX 之后，发现最为顺手，效率提升100%
来源：https://www.liutf.com/posts/3720794851.html
本周硬科技领域投融资事件一共51起，人工智能领域发生20起融资事件和2起收购事件，占比43%；生物医药领域发生10起融资事件和1起收购事件，占比21%；区块链领域发生6起融资事件和3起收购事件，占比18%；物联网领域发生2起融资事件和1起收购事件，占比6%；新材料领域发生1起融资事件和1起收购事件，新能源领域发生2起融资事件，分别占比4%；3R（VR/AR/MR）、半导体领域分别发生1起融资事件，分别占比2%。
再将空格的十六进制改为00（系统在对文件名进行读取时，如果遇到0x00，就会认为读取已经结束，系统按二进制或十六进制读取文件，遇到ASCII码为0的位置就停止，而这个ASCII为0的位置在十六进制中是00）；
排名不分先后且长期更新 有更好用的或者需要帮助的可以留言————最后一次更新于 2019.06.25
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
Mac OS X为数不多的功能之一是Quick Look。它允许用户通过按空格键以闪电般的速度查看文件内容。另一方面，Windows直到现在还没有这个方便的功能。
骨肉瘤（Osteosaroma，OS）是一种高侵袭性的恶性骨肿瘤，多见于儿童和青少年，全球每年发病率约为百万分之五[1,2]。骨肉瘤被认为起源于原始间充质的成骨类细胞，通常发生在儿童和青年快速生长的腿部或手臂末端附近的骨骼中[3]。其标准治疗方式包括手术切除和化疗，对于不能切除的肿瘤推荐放射治疗[4]。目前患者5年总存活率仅为66.2%，复发及转移率保持在30%以上[5]。由于复发及转移患者对化疗或放射治疗会逐渐产生抗性，其5年总存活率小于25%[6]。因此，迫切需要了解骨肉瘤发生发展的分子机制，寻找更有效的治疗靶点。
恶意行为从混淆的恶意 PowerShell 命令开始，该命令会下载一个 Neurevt 家族的恶意文件。
本文主要从基于日志、基于trace和基于监控指标这三个方面，初步罗列了微服务架构的异常检测和根因定位的相关论文。
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