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关于使用VB语言B4A开发安卓的一些见解

关于使用VB语言B4A开发安卓的一些见解 1.新建项目 • 1.1 目前新建项目官方提供了4种方式,分别是(B4XPages、B4XTurtle、默认值、X2 Game) • 1.1.1 B4XPages...B4XPages创建安卓应用,也是官方力推的; • 1.1.4 X2 Game这个也是一个独立的类库项目,主要用于开发小游戏,这个本人也没有去研究,也不太懂 2.Manifest编辑器(清单文件)及权限...里面添加权限是无法达到,打开应用就提示权限赋予弹窗的,在这里我们还要用到一个(api26以上)RuntimePermissions类库,用于动态权限检测 3.构置配置 • 3.1 这里由两个地方,第一个地方在主窗体...Main里面顶端的#号之间的,属性进行配置 • 3.2 第二个,在项目->构置配置,这里可以配置应用程序的打包名称,打包名称不同,就相当于两个不同的独立程序 4.页面设计 • 4.1 变体类型,这里推荐大家使用...• 7.1 map数据类型,相当于VB中的字典dictionary • 7.2 List数据类型,相当于VB中的集合collection • 7.3 type数据类型,相当于VB中的结构体type •

1.8K40
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    「智能战疫方案精选」第一期：25款被广泛应用的智能测温方案

    但其实现实场景中只要有测温方案可以对人群异常体温者进行初筛，并实时记录与存储测温数据，也会大幅提升群体防疫工作的效率。...疫情当下，同时也是春节假期，企业战队「逆流而上」，在政府的协同下，立刻加班加点研制出了一批全新的智能测温解决方案，例如只需一个红外摄像头加电脑就可组配好的单机体温筛查系统、测温速度更快可将通行人员信息与体温数据逐一匹配记录的测温闸机...以下是目前应用较广泛的智能测温解决方案： 产品类型1：红外手持测温仪 1、杭州海康威视数字技术股份有限公司人体测温手持 杭州海康威视数字技术股份有限公司青岛分公司人体体温便携式离线筛查方案运用热成像测温等技术手段实现单人测温...提供方：海康威视 立即联系 2、旷视科技「人工智能测体温」解决方案 人工智能测体温主要由人体识别+人像识别+红外/可见光双传感组合而成，另外他们也研发出了「旷视-明骥」疑似发热人员智能筛查比对系统。...，可以在一定面积范围内批量对多人同时进行体温筛查。

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    AI 医疗公司“战疫”在前线

    疫情发生后，旷视科技响应相关需求调集近百人研发团队，对发热人员筛查系统需求、解决方案功能规划、接口方案、测试联调、供应链整合等问题进行深入讨论和沟通。...，可以辅助各类公共场所等高密度人员流动场景下的工作人员快速筛查体温异常者，解决疫情平稳后在开放场所的通行效率与可控度。...根据旷视方面的说法，相比人工近距离检测手段和传统的发热筛查系统，旷视将研发重点放在对远距离的测温精度以及高密度人流量的可用性上。...结合旷视自研的人体 ReID 检测检索技术，系统可以帮助工作人员快速筛查发热人员位置线索，以进行进一步的确认检测和医学观察。...结语 总体来看，AI在防疫中的影像初筛环节能发挥重要作用。而受限于时间问题，各大公司都忙于产品迭代，目前关于“AI医生”系统的具体准确性指标上还未有详细数据公布。

    66910

    摸底安防系「最热」AI测温产业：日供百套设备，单台报价过万 | AI 战疫

    百度，年廿九启动 AI 测温研发工作，多个部门近百人作战，夕夜当天完成了针对此次疫情的口罩佩戴监测模型，3 天内完成了从视频数据样本采集到检测模型构建等基础研发工作，紧接着大年初四在北京清河火车站试点部署...之所以定位为初筛，一方面初筛+复检可以从流程上增强安全性；另一方面受限于产品精度、复杂环境，对产品可用性也带来一定影响。 在机场、火车站等人流密集场景，一旦人群处于摄像机视野之外，则无法进行体温检测。...因此在 AI 测温产品部署时，也需要进行一定的人员引导，或者通过隔离带设置出入口，保证测温不遗漏。 当然，快速上马的初筛方案仍存在一定限制。...大年初四（1 月 28 日）以来，安防企业相继推动 AI 测温方案的试点落地，百度在北京市清河站投入试点，旷视在北京市海淀政务大厅和牡丹园地铁站展开试点，格灵深瞳在北京西站投入使用。...结合各家公布的数据来看，每秒可高速检测 15~20 人，一分钟可实现 200~300 人的测温通行。 ?

    65310

    平安科技首席医疗科学家谢国彤：布局医疗AI生态，我们如何落子？

    据了解，这套智能眼部筛查系统是由平安医疗科技与Optovue美国光视联合打造的。基于平安科技的深度学习技术，这套系统的糖网识别准确率已经达到了98.5%。...14日至15日上午，共有126名观众在平安科技的展台体验了OCT智能眼部筛查，从开始检查到扫码获得智能筛查报告平均只需要3分钟。...平安丰富的数据集团和广阔发展空间为延揽人才提供了诸多优势。有了优质的数据和人才，算法自然水涨船高，但任何算法最终都要落地到场景里才能产生价值。 加入平安科技之前，谢国彤在IBM工作了15年。...保险公司和政府、患者在医疗健康方面的诉求是相同的，就是让大家少生病、不生病。疾病预测、筛查和精准诊断可以帮助患者早发现、早治疗，大幅减少医疗理赔支付。...平安在数据、人才、算法、场景和资本方面的优势为医疗AI的发展构筑了一片沃土。“我来平安科技一年，感觉做了之前在IBM五年做的事情”，谢国彤说道。

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    miRNA预后模型的6+分思路

    作者的研究基于近几年发展较快的液体活检技术，依托其测定的结果，作者分析了患者血液中的miRNA异常并筛选出了几个有希望作为早期结直肠癌筛查标志的miRNA。...，但研究局限于晚期CRC患者，作者希望通过对CRC早期患者的血液研究筛选出可用于早期CRC筛查的特征性miRNA signature。...因为早期CRC的筛查相对于患者意义更大，因此作者希望探究这3个miRNA在CRC的早期阶段或者说在更小的肿瘤负荷之下的血浆浓度异常。...为了进一步精简用于早期CRC患者筛查的signature，作者依据PCA结果选出3个miRNA——miR-144-3p(Set-1)，miR-584-5p(Set-2)和miR-1247-5p(Set-...图6.KRAS突变与miRNA血清浓度的联系 小结 作者的研究思路并不复杂——首先检验了先前报道的miRNA标志物，发现其在早期CRC筛查中的缺陷，随后通过设置多个条件筛选出了3个可作为

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    借助OCR和正则表达式，复旦博士用130行代码核查核酸报告，800份只需要2分钟！

    自4月4日上海宣布进行全员核酸检测以来，截至4月8日24时，累计筛查约9527万人次，已完成检测的样本中累计检出阳性感染者9.44万余人。...一张截图中的文本信息很多，包括脱敏处理的姓名、证件类型、证件号码、采样时间、组织机构等内容，但不是所有信息都有用。其中姓名、采样时间、是否已采样最为关键，是需要检索筛选出的内容。...800张图只要2分钟，程序已封装 三月初以来，复旦启动了常态化核酸筛查工作，班级辅导员必须核查，“不漏一人”。...比如知乎用户@第一大明白就写到： 如果流调人员有一个专业的应用程序，用该应用程序扫一下阳性病例的健康码，便可自动识别阳性病例的个人信息，与此同时，该程序调用公安、工信、支付等各系统掌握的有关阳性病例在各场所行动轨迹的数据...，先按照已被各部门掌握的数据生成一个半成品的行动轨迹，该轨迹内容不为流调人员所见，之后在应用程序前端按照时间、地点等要素生成表单，流调人员可以通过询问阳性病例来填写大数据中没有的信息，填写时，地点都自动联系国家地名库中的标准地名

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    陈宏申：浅谈京东电商商品文案挖掘难点与优化实践

    总结来说，初筛模型就是要从大量不相关的文案词句中摘取一些相关的文案，文案生成模型就是把初筛模型摘取出来的结果进行总结和凝练，精选模型是要把初筛和凝练的结果同时再做一个筛选和把关，最终得到满足业务需求的结果...(2) 案例二，长文案应用形式 接下来以下图中的案例来介绍长文案的应用形式。 长文案相关的初筛模型是复用短文案的，以短词句形式来抽取文案素材，作为文案生成模型的输入。...在精滤模型上，不仅会用总结的规则去剔除明显出错的一些内容，还会用多组语言模型去做投票比较和筛选，筛选出有明显问题的文案；为了严格确保最终输出到平台的文案质量不会有问题，只要有一个语言模型认定当前的文案可能有问题...最后输出到平台上，如上图中这样一个百余字左右的商品营销短文。...当然，无论是词级别的样本的数据增强，还是句子级别的样本的数据增强，都可能是带噪音的，因此在实际的应用中，需要给样本赋予不同的学习权重。

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    沸石等温吸附曲线的快速预测与结合能数据库：基于DFT计算结果的特征学习

    在已合成的分子筛中吸附能力强的有MOR（吸附能：−28.0 kcal/mol）、FER（吸附能：−24.6 kcal/mol）等。...从200,181个假想分子筛结构中，筛选出的PCOD919969分子筛具有最强的结合能力，有望成为氮气吸附的材料之一。该方法可以用于快速预测吸附等温线和高通量筛选多孔材料。...图2 沸石分子筛吸附数据库网页简介 在XGBoost预测的结合能的版块，对于248种实验已制备的分子筛，用户可以用过输入分子筛的名称，点击查询后得到Veff、PLD、RDLS三个描述符和其对应的结合能数据结果...沸石分子筛吸附数据库的XGBoost预测的结合能版块 用户可以通过DIY在线预测板块实现对于数据库中未收录的分子筛结构的结合能的预测功能。...图4 沸石分子筛吸附数据库的DIY在线预测版块 用户可以在DFT/PBE计算的结合能模块来查询100个DFT/PBE计算出的实验合成的分子筛与氮气分子的结合能。

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    【狂热算法篇】解锁筛法密码：埃氏筛与线性筛（欧拉筛）的深度剖析

    所以下面的两种方法为什么可以做到筛选出指定范围内的质数呢？...1.1定义： 埃氏筛（埃拉托斯特尼筛法）是一种古老且简单高效的用于筛选出一定范围内所有素数的算法。它是由古希腊数学家埃拉托斯特尼（Eratosthenes）提出的。...：保证每次最小质因子筛除 } } return k; } 2.4时间复杂度： 线性筛的时间复杂度是O(n)，这使得它在处理大规模数据筛选素数时效率非常高。...在密码学中，也常用于生成大素数等基础操作，为加密算法提供必要的数学支持。例如，在一些现代密码系统的密钥生成过程中，需要快速准确地获取大量素数，线性筛就可以发挥作用。...这里总结一句话就是：线性筛就是在埃氏筛基础上的优化，通过每次以最小质因子的筛除法去筛查，避免不必要的重复筛选，降低了时间复杂度。

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    英国权威医学期刊 diss 医疗AI：在乳腺癌检测上取代放射科医生是痴人说梦

    他们开发了一个针对乳腺癌的 AI 筛查系统，可以对乳腺癌 X 射线造影数据进行大规模分析与处理，也引起了广泛关注。...有些被漏诊的癌症，在症状上被称为“间期癌”（interval cancer）。 2019 年，全球有 3.8% 研究 Scopus 数据库的同行评审文章与 AI 相关。...许多研究称，在乳腺癌筛查的图像识别上，AI 比经验丰富的放射科医生表现更优，并能弥补现有人类医生筛查的缺陷。...2 研究发现 回顾常规乳腺癌筛查中所用的 AI 图像分析系统，华威大学的研究团队确定了 12 项评估商用或内部卷积神经网络 AI 系统的研究，包含了对 131,822 名女性的筛查数据，是第一个对...同样地，在糖尿病眼部筛查中，越来越多的证据表明， AI 可以筛选出哪些是需要人类审核员查看的图像，哪些是可以直接返回给女性的图像。

    41120

    RSNA 2018 有哪些亮点？多位行业精英为你深度解读

    依图医疗副总裁 方骢 依图在RSNA上发布了2款全新产品——癌症筛查智能诊疗平台和care.ai™胸部CT智能4D影像系统。...其中，癌症筛查智能平台以人工智能影像处理引擎和自然语言处理引擎为动力，基于钼靶、CT、病理等多模态数据，覆盖了肺癌、乳腺癌、宫颈癌等中国高危高发癌种的病灶检出、形状描述、临床决策等临床诊疗流程的各个环节...不久前依图联手数百家医疗机构启动了“AI防癌地图”项目，计划未来5年投入1亿元助力全国癌症早筛，癌症筛查智能平台将在该项目的落地中起到重要支撑作用。...柏视医疗创始人 陆遥 今年是柏视医疗第一次在RSNA上参展，一共带来了两款最新产品： 一是鼻咽癌放疗靶区智能勾画系统，该产品主要面向鼻咽癌放疗靶区勾画耗时长、效率低的临床痛点，利用人工智能技术，基于MRI...视见医疗CEO 陈浩 除了Lung-Sight CT胸片智能诊断系统，我们先后推出以下新产品： DR-Sight（DR胸片智能诊断系统），能对多达17种疾病类型进行精准病灶定位，进行正异二分定初筛。

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    干货：逻辑回归构建申请信用评级案例

    大家可以体会信用风险模型在实际生活、工作中的应用场景。...汽车贷款申请信用评级案例变量 Part 2：信用评分模型建模流程/框架 数据分析建模流程，是在实际工作中保证模型质量的重要手段，属于工艺的范畴，没有标准答案，只有业界领先经验。...下面给出一个比较通用的建模流程： 该流程总体可以分为五部分：建模准备→变量初筛→变量清洗→变量细筛与变量水平压缩→建模与实施，包含了从收集数据到模型建立及实施的全流程。...图3.1 数据变量说明 图3.2 读入数据 图3.3 利用随机森林进行变量粗筛 图3.4 数据清洗（去重、错误值、缺失值、异常值） 图3.5 建立模型 图3.6 模型检验及评估 这里需要注意，我们省去了变量细筛的环节...，是因为我们在模型粗筛环节只挑选出5个最重要的变量进行建模；如若，在粗筛环节选择较多的变量，我们在下面流程可以进行变量细筛，如根据KS及IV值进行变量选择。

    1.6K90

    LeetCode周赛324，官方的福利场，老梁点赞，非常推荐萌新一刷

    在本题当中我们要判断两个字符串的字符构成是否一样，比较容易想到可以使用set等数据结构进行去重。除此之外我们还可以使用bitmask的思想，利用int中的32个二进制位来表示26个英文字母是否出现过。...这应该不是我们第一次遇到了，答案也很简单，我们可以使用埃拉托斯特尼筛法，也叫素数筛法来在 O(n) 的复杂度内筛选出范围内所有的素数。...你可以给图中添加 至多 两条额外的边（也可以一条边都不添加），使得图中没有重边也没有自环。 如果添加额外的边后，可以使得图中所有点的度数都是偶数，返回 true ，否则返回 false 。...在图中添加一条边意味着会改变两个点的度数的奇偶性。这个也很直观，假设我们在(u, v)两个点之间加了一条边，那么它们的度数都增加了1，奇偶性同时发生变化。...对于每个查询，求出以下问题的解： 在节点编号为 ai 和 bi 之间添加一条边。 求出图中环的长度。 删除节点编号为 ai 和 bi 之间新添加的边。

    85520

    keras实战系列之推荐系统FM（Factorization Machine）算法

    而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品...，特征维度也尽量少，这样方便快速筛选出一些待推荐的产品。...而且由于粗筛阶段将数据量减少到几千，甚至几百级别，所以使用复杂模型，并且特征维度也可以尽量丰富，尽量多一些，这样训练出来的模型才能有较强的性能。...载入sklearn中乳腺癌的分类任务数据。...FM和其他算法的性能差异，不过看网上的博客教程，FM在应对特征丰富的推荐任务时有着很不错的效果。

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    golang 刷leetcode 数学基础（1）素（质）数

    x%i==0{ return false } } return true } 此方法的问题在于许多不必要的计算，因此可以想到用空间换时间:筛选出来的素数的倍数都可以标记为合数...=2*i;j<maxn;j+=i){//把所有i的倍数都进行标记 prime[j]=true; } } } } 欧拉筛法优化的一点就是改进了埃氏筛法的一点冗余...：可以发现，在埃氏筛法中，我们对每一个n都标记了不止一次。...3,欧拉筛选法 欧拉筛法思想： 其基础是 “任何一个合数都可以由两个质数相乘得到” 。那么对于每一个n我们都可以用比它小的某一个质数来标记。...[j]，那么 i * prime[j+1] 就可以变为 (m * prime[j+1]) * prime[j]，这说明 i * prime[j+1] 是 prime[j] 的整数倍，不需要再进行标记(在之后会被

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    测温仪真假±0.5℃：大疆用一根棉花棒搞掂？脱离环境谈精度就是「耍流氓」

    棉花棒在热成像视野中的界面 大疆称，该方案可满足 2~3 米距离下，在高速路口、社区等进行无接触体温筛查，在无风、无阳光直射的情况下，测量误差为±0.5℃。 用一根棉花棒提升精度是否靠谱？...目前行业标注的精度多在±0.3℃~±0.5℃之间，这一精度代表了什么，又能否满足不同环境下体温筛查的需要？扎堆的精度之下，有多少真正合格，又有多少在浑水摸鱼？...以海康威视的 AI 测温产品为例，精度为±0.3℃的方案，多使用 384*288 分辨率的红外探测器，而精度为±0.5℃的方案多使用 160*120 的分辨率。...并非设备不精确，而是行人额头表面的温度就是如此，此时测量额温的绝对值，即使有高温的行人也很难筛选出来。 「相比精度，怎么能够测出接近人体的真实体温更为重要。」格灵深瞳产品总监陈天博说。...陈天博称，在北京崔各庄某一村口，近期其 AI 测温设备检测到一粒高温人员，体温达 38.4℃，二次筛查后体温基本一致。通过温度补偿尽可能还原人体体温，更有利于后期工作的推进。 ?

    59210

    一次找出范围内的所有素数，埃式筛法是什么神仙算法？

    今天这篇是算法与数据结构专题的第23篇文章，我们继续数论相关的算法，来看看大名鼎鼎的埃式筛法。...埃式筛法 我们今天要介绍的埃拉托斯特尼算法就是他发明的用来筛选素数的方法，为了方便我们一般简称为埃式筛法或者筛法。埃式筛法的思路非常简单，就是用已经筛选出来的素数去过滤所有能够被它整除的数。...举个例子，比如我们要筛选出100以内的所有素数，我们知道2是最小的素数，我们先用2可以筛掉所有的偶数。然后往后遍历到3，3是被2筛剩下的第一个数，也是素数，我们再用3去筛除所有能被3整除的数。...极致优化 筛法的复杂度已经非常近似了，因为即使在n很大的时候，经过两次ln的计算，也非常近似常数了，实际上在绝大多数使用场景当中，上面的算法已经足够应用了。...在我们理解这个优化之前，先来看看之前的筛法还有什么可以优化的地方。比较明显地可以看出来，对于一个合数而言，它可能会被多个素数筛去。

    1.1K20

    深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解

    在此基础上，Yolov3_spp的AP值达到38.5，即下图中的Yolov3 baseline。...a.初筛正样本信息提取 初筛出的1000个正样本锚框的位置，我们是知道的。 而所有锚框的位置，和网络最后输出的85*8400特征向量是一一对应。...b.Loss函数计算 针对筛选出的1000个候选检测框，和3个groundtruth计算Loss函数。 计算的代码，也在yolo_head.py的get_assignments函数中。...竞赛地址：https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/800/overview 在竞赛中旷视科技采用Yolox-l作为参赛模型，同时使用TensorRT...作者在代码中，还贴心的整理了各种版本的部署方式： 比如以上5种方式： （1）MegEngine：基于旷视科技的深度学习框架，MegEngine的部署方式。

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