去年的时候，我一个在芝加哥比我小几级的南京大学校友去世了。乳腺癌，发现得晚了，才 34 岁，留下了一个 4 岁的孩子。非常可惜。想想能不能做点什么事情可以帮助大众来提高乳腺癌的早期检测成功率。因为如果在 stage 1 发现乳腺癌的话，5 年存活率是 99%。
工业4.0 时代的到来使智能工厂成为大趋势,众多工业云平台企业已成功通过设备联网抓取到大量数据，目前已开始部署设备健康诊断和预测性维护系统，以帮助解决诸如加工过程中,某台机床突然出现故障的造成难以弥补的损失等问题。
视网膜光学相干断层扫描(OCT)是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约进行3000万次OCT扫描，对这些图像的分析和解释占用了大量时间。OCT被眼科医生大量使用以获得眼睛视网膜的高分辨率图像，同时也可用于诊断许多视网膜相关的眼病，因此OCT图像对医学图像处理任务中十分重要。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
基于用户的需求开发出的产品，才能实现真正的应用赋能，带来价值。 11月9日，科大讯飞在北京国家会议中心举行了以“顶天立地，A.I.赋能”为题的2017年度发布会，会议中，他们通过应用案例和产品的发布来向大家展示科大讯飞如何在医学、教育等方面实现AI赋能，并展示科大讯飞为实现AI方向的三大布局（AI生态、AI教引和AI公益）所做出的努力和获得的阶段性成果。 当然本次发布会值得一提的亮点是，在发布会的最后，执行总裁胡郁向大家展示了用脑波控制智能家居的技术，至此实现了真正意义上的“解放全身”。 接下来，我们简单回
“为啥我做的数据分析报告领导不满意？！”是困扰很多同学的问题。特别是，有时候领导会嫌弃“报告太细了，要有重点”。有时候领导又嫌弃：“太粗了，要细点”到底尺度是啥，该咋拿捏…… 问题的关键在于：数据分析报告，首先是一个报告，得有清晰的报告逻辑。至于数据，只是让报告更可信，更真实。那做报告到底有几种常见逻辑呢？根据一个人对报告内容的熟悉程度来分，有7种类型，一一介绍如下： 类型一：介绍型报告 介绍型报告适用于：向不了解情况的人，做第一次汇报时使用。介绍型报告一般采用总分式结构，分若干个角度进行介绍。比如介绍一
这个星球上的人们，或许还没有做好迎接人工智能医生的准备。不过，加州大学旧金山分校(UCSF) 的研究人员培育的AI，已经在心脏图像的分类比赛上，超过了参赛的人类心血管医师。
《The Linux Perf Master》(暂用名) 是一本关于开源软件的电子书。本书与常见的专题类书籍不同，作者以应用性能诊断入手，尝试从多个不同的维度介绍以 Linux 操作系统为核心的开源架构技术体系。全书分为以下几个部分：
乳腺癌是全球主要的癌症相关死亡原因之一，尤其是女性。然而，早期诊断可显着提高治疗成功率。为了早期诊断，正确分析组织学图像至关重要。具体来说，在诊断过程中，专家通过全玻片和显微镜图像评估整体和局部组织组织。然而，大量的数据和图像的复杂性使得这项任务既耗时又不简单。因此，自动检测和诊断工具的开发具有挑战性，但对该领域来说也是至关重要的。
今天介绍的技术方法来源于DO-MS: Data-Driven Optimization of Mass Spectrometry Methods 这篇文章，发表于2019年9月11日的Journal of Proteome Research（蛋白质组研究期刊）。液相色谱-串联质谱法（LS-MS/MS）的蛋白质定量结果取决于一系列相关的参数，而参数之间的相关性对解决LS-MS/MS中的特定问题提出了挑战。DO-MS是针对于单细胞蛋白质定量过程中优化参数的工具方法，并能够诊断定量过程中出现的问题并提出相应的解决方案。这篇文章的作者团队同样也开发了基于LS-MS/MS的单细胞蛋白质定量方法SCoPE-MS（见单细胞蛋白质组学| ScoPE-MS）。关于DO-MS的详细介绍，可以进入官网https://do-ms.slavovlab.net/
Linux系统常用诊断工具（uptime、dmesg、vmstat、mpstat、free、sar、top）
小模型的福音。 1 算力在制造业的落地 第一个案例就是算力发展在制造业的体现。 不论是手机还是电脑，各类电子设备都有一个非常重要的人机交互元件：屏幕。屏幕相关的产品线涵盖了TF T-LCD、AMOLED等一系列先进显示和传感器件，这些产品无一不对质量有着严苛的要求。随着产业规模的不断扩大，基于人工的缺陷检测和不良根因分析，在效率上已经难以满足进一步提升产能和品控的要求。现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。 英特尔® 至
近日，美国FDNA公司在国际知名医学科研期刊《自然医学》（Nature Medicine）上发布了题为《使用深度学习识别遗传疾病的面部表型》（Identifying facial phenotypes of genetic disorders using deep learning）的论文。论文阐述一个名为DeepGestalt的计算机视觉系统，能够通过面部识别诊断遗传疾病。论文表示，目前DeepGestalt已经能够诊断200多种不同的遗传综合症。在用三项典型遗传疾病对系统进行测试的过程中，DeepGestalt表现出优于临床医师识别遗传疾病的能力。
文章：Zhai, Z., Lin, Z., Meng, X., Zheng, X., Du, Y., Li, Z., ... & Pan, J. (2024). DiSignAtlas: an atlas of human and mouse disease signatures based on bulk and single-cell transcriptomics. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1236-D1245. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1236/7335757
本文简述《垂直行业工业互联网实施架构白皮书(讨论稿)》（以下简称垂直行业白皮书）之工程机械行业工业互联网实施架构，并对其中的设备健康管理部分结合实践做进一步探讨。为提高可读性，增加部分实景插图。
据消息称，微软开发了一个能够“消化”每年发表的所有论文的机器学习项目Hanover。 目前，Hanover正在俄勒冈卫生科学大学Knight癌症研究所被投入使用，于自动分析研究论文中的数据以及临床试验
2009年，迪比克市与IBM合作，建立美国第一个智慧城市。利用物联网技术，在一个有六万居民的社区里将各种城市公用资源（水、电、油、气、交通、公共服务等等）连接起来，监测、分析和整合各种数据以做出智能化的响应，更好的服务市民。
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 探索 AI 和医学结合更多的可能性，是人工智能发展的一个重要命题。 AutoML 作为近年来备受瞩目的概念之一，被视为解决算法工程师来提高训练模型效率的一个工具，在工业、农业、零售等诸多场景中均有被使用。 而随着 AI 在医学影像分析、医疗决策、个人就诊助手等场景领域的广泛应用，AutoML凭借其智能化、自动化等特性，也引发了越来越多研究团队开始思考：如果将其放置在医学场景下，是否也能获得不错的结果？ 褚晓文，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域正教授，由他所带领的团队也是这条探
随着中国制造 2025 计划的提出，新一轮的工业改革拉开序幕。大数据积累的指数级增长为智能商业爆发奠定了良好的基础，传统制造业高污染、高能耗、低效率的生产模式已不符合现代工业要求。
各位前辈，大神好！我是张鹏飞，现在上海交大博士生在读，来自OMNILab。我的主要研究兴趣是SDN 网络测量和分析，今天厚着脸皮分享下我们在SDN测量方面的一些工作，希望能够得到大家的反馈意见，最好是批评。因为和业界接触没有那么多，如果分享的Idea有不切实际的地方，恳请大家指出来，谢谢！ 网络测量方面，其实无论是SDN还是传统网络，都有很多成熟的工作和Solution，我们分享的工作的出发点，是探索在纯OpenFlow的条件下能否实现网络承载应用的性能测量，所以第一个关键词是SDN，第二个关键词是业务性能
导语 BIM+IDC从2017年1.0版本,历经一次1.1版本更新，迭代至2020年2.0版本。从基于设备父子关系定位数据中心配电设备故障的根因，到探索全设备拓扑关系及IDC仿真模拟，并最终在2020年实现了基于数据中心全生命周期内各项数据的采集清洗，训练出一套基于大数据分析、专家判断、物理关系搭建的根因分析模型。 历时3年，我们逐步完成了7D-BIM概念的现场落地。基于数据中心系统图、设备属性与告警信息构建BIM数据库；在此基础上构建拓扑结构，实现三级分层（物理层[配电、空调系统]、管控层[告警]、能
今天将分享全景 X 线牙科计数和诊断完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一，影响约 78% 的人，糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的，例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎，OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地，扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外，超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA，尤其是PDR，严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像，不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化，是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是，目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中，首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估，选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析，例如病变分割和PDR检测。因此，构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用，促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供了一个标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集，不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较，并促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。
通常我们做功能测试，都有有一套测试测试，做性能测试也不例外，我们也有规范的流程，完成符合项目的管理流程图。如下图所示就是常规的性能测试流程图。
大家好，我是来自永洪科技的数据分析师刘宇翔。我今天分享的主题是，释放数据价值，人人都是数据分析师。
谈及互联网医疗大众耳熟能详，观望整个互联网医疗行情发现它一直面临着“叫好不叫座”的尴尬局面。众多与互联网医疗相关的企业仍旧在“盈利模式”的道路探索前行，迟迟找不到合适的运营模式。基于互联网背后所构建的一个虚拟的世界，大众需要建立深厚的信任感。医疗行业相比其他领域而言，与之相关的是更严谨、规范、直观的体验，是与大众的健康与生命安全相关的重大事业，容不得丝毫马虎。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
腰痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个主要的社会医疗保健问题。腰痛常用的诊断和治疗决策工具之一是腰椎磁共振成像（MRI）。在过去的几十年里，腰痛患者MRI的使用大幅增加。自动图像分析有可能减轻放射科医生和脊柱外科医生增加的工作量，并通过实现更客观和定量的图像解释来提高MRI的诊断价值。然而，为了有效地评估复杂的多因素疾病，如LBP，自动分析必须理解脊柱的多个解剖元素，包括椎骨、椎间盘（IVD）和椎管。因此，用于分割这些结构的鲁棒自动算法至关重要。
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题，而在上线后出现了比较严重的性能问题，那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。
AI掘金志按：以医学影像分析起家的依图医疗，其实也早已在医学NLP领域默默耕耘两年多。近日，其联合广妇儿研发的中文AI辅诊系统一炮打响。因相关论文是「全球首次」中文电子病历NLP技术刊发在顶级医学杂志上，该诊断系统备受业界关注。AI掘金志第一时间采访到依图医疗CEO倪浩，深挖系统背后的技术细节及依图医疗在NLP领域的布局与思考。
今天将分享CT图像上的颅内出血检测和分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
阅读《基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。
📷 logo 基于go语言的一体化性能压测工具 RunnerGo致力于打造成一款全栈式测试平台，采用了较为宽松的Apache-2.0 license开源协议，方便志同道合的朋友一起为开源贡献力量，目前实现了接口测试、场景自动化测试、性能测试等测试能力。随着不断的迭代，我们将会推出更多的测试功能。我们的目的是为研发赋能，让测试更简单。 工具特性： go语言运行：基于go语言开发，运行速度快、更节省资源 智能调度算法：自研的调度算法，合理利用服务器资源，降低资源消耗 实时生成测试报告：运行任务后，可实时查看执
来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 在《8项技能9种武器 打造企业增长黑客（上）》中，我们分享了什么是增长黑客，以及成为增长黑客必备的8种技能。工
今天将分享BraTS2023撒哈拉以南非洲成人胶质瘤分割挑战完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
搞深度学习的人，应该感谢“祖师爷”Geoffrey Hinton在2012年的尝试。
对于业务系统的性能优化，除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外，再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
人工智能技术的快速发展，推动人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品，并正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融、农业等行业。预计到2020 年，全球智能家居市场规模将达到300 亿美元，智能机器人市场规模将达到600 亿元，智能汽车市场规模将达到900 亿美元，智慧医疗市场规模将达到450 亿美元。 智能家居产业竞相打造开放互联平台 智能家居产业竞相打造开放互联平台，把智能产品提供给用户的单一、割裂的信息和数据进行整合，通过云端数据交互
近日，中共中央、国务院发布《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《总体方案》），明确提出要“完善立德树人体制机制，扭转不科学的教育评价导向，提高教育治理能力和水平，加快推进教育现代化”。结合当前教育发展所面临的问题，《总体方案》针对不同主体设计了22项改革任务。 值得关注的是，今年9月初，腾讯教育最新发布的“腾讯教育智脑”，正契合了教育评价改革这一趋势：围绕教育五大主体，腾讯教育智脑通过教育数据采集、存储、建模、分析、评价、发现、决策等，提供全数据闭环流程能力，为教育5大主体（教育主管部门、学校、
摘要：OA系统基于保险行业特点，整合了一套针对保险行业的解决方案，适用于分散经营、集中管理的大型保险公司，也适用于中小型保险公司。能够覆盖集团及各分子公司，满足跨时间、跨区域、跨部门的协同办公要求…
我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。
当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。
在《21天精通IPv4 to IPv6》系列的第16天，我们将专注于IPv6网络的故障排除。本篇博客将详细介绍IPv6网络故障诊断方法、排除技巧、故障排除工具及实际案例分析。本文含有丰富的SEO关键词，如IPv6故障诊断、网络故障排除、IPv6故障处理，旨在帮助读者有效地识别和解决IPv6网络中的问题。
下面的一个真实案例将会告诉你：懂得如何使用&解读数据，会让你的能力有多大突破，对业务有多大帮助。
SEO诊断就是SEOer在对网站进行优化推广前，先要对网站本身的整体情况进行诊断，SEO诊断是网站优化推广的基础。SEO诊断是针对客户已经做好的网站，从搜索引擎优化技术策略角度分析都存在什么问题，以及应该如何改进，如何让网站更符合搜索引擎习惯，如何利用最少外链、最少时间、最少金钱快速提高网站关键词排名的一项服务。以下师几项针对企业网站SEO不可或缺的诊断分析，一起来和良家佐言看看都有哪些？
Java虚拟机（JVM）是众多Java应用的核心引擎，但在处理大规模、高并发的应用时，很容易遇到一系列性能问题。这些问题包括OutOfMemoryError、内存泄露、线程死锁、锁争用和高CPU消耗等。在本文中，我们将深入探讨如何诊断和解决这些问题，以确保你的Java应用能够高效稳定地运行。
摘要：性能诊断是软件工程师在日常工作中需要经常面对和解决的问题，在用户体验至上的今天，解决好应用的性能问题能带来非常大的收益。Java 作为最流行的编程语言之一，其应用性能诊断一直受到业界广泛关注。可能造成 Java 应用出现性能问题的因素非常多，例如线程控制、磁盘读写、数据库访问、网络I/O、垃圾收集等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
