手机时时彩专家计划:中美贸易战:挑战和机遇

文章来源:欧卡改装网    发布时间:2018年08月11日 04:44  【字号:      】

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情系哥大,缘聚上海。2018年5月5日下午,哥伦比亚大学商学院上海校友会“CBS洞见系列”区块链专场,在陆家嘴软件园矩阵元活动中心举行。来自上海不同领域的数十位哥大毕业精英,共聚一堂、同诉友情,探索区块链未 情系哥大,缘聚上海。2018年5月5日下午,哥伦比亚大学商学院上海校友会“CBS洞见系列”区块链专场,在陆家嘴软件园矩阵元活动中心举行。来自上海不同领域的数十位哥大毕业精英,共聚一堂、同诉友情,探索区块链未来在各自领域的应用。 矩阵元CEO孙立林先生受邀出席校友会,分享自己对区块链行业的独到见解,并发表《下一代计算架构》的主题演讲。 演讲伊始,孙立林首先就当前大家比较关心的“中心化”场景潜在的风险和区块链导向的“去中心”问题做了详细阐述,指出:信任机制是一个螺旋式上升的趋势,现阶段区块链不应“一刀切”式直接去中心化,而应对中心化进行补充完善,帮助信任机制上升和优化。 谈到下一代计算架构时,孙立林表示:区块链没有传说中那么无所不能,并不等于下一代计算架构。原生区块链无法解决隐私保护问题,在面对全数字化世界的挑战和矛盾时,需要结合数据协同计算、多重密码算法,才能发挥最大价值。 全数字化世界面临的最大挑战是:盲人摸象,当前没有机构能够掌握全面数据,数据使用方需要向多个机构获取多维度数据,而各个机构又不愿透露过多的数据给数据使用方。 孙立林提出用“数据三权分立”来解决这一挑战。在数据所有方和使用方之间加入数据执行方,运用安全多方计算在保障数据所有方数据不被泄露的前提下,让数据使用方能够全面使用这些数据。 对于全数字化世界面临的三大基本矛盾:个体隐私和中心监管之间的矛盾、交易隐私和登记确权之间的矛盾、第数据隐私与数据归集的之间矛盾,孙立林也给出了具体解决方案: 一、用广播加密和群签名解决个体隐私与中心监管的矛盾;二、用同态加密和零知识证明解决交易隐私与登记确权的矛盾;三、用MPC解决数据隐私与数据归集的矛盾。 随后,孙立林为大家简单介绍了,矩阵元基于解决方案推出的区块链开放服务平台JUICE和安全多方计算平台JUGO,并分享了区块链未来除在金融、医疗等领域之外,在航空和无人机领域的应用前景。 演讲结束后,孙立林针对大家提出的问题,进行了一对一详细解答。前来参加活动的哥大校友们纷纷表示:此行收获颇丰,不仅进一步了解了区块链,也更加看好区块链的未来前景。。


最近,一篇最新发表在《美国医学会眼科杂志》(JAMA Ophthalmology)的论文表示AI研究者们新开发的一种算法能够自动检测导致儿童失明症的潜在的病变原因,准确率远高于人类医生。该项研究能够帮助更多的早产儿预 最近,一篇最新发表在《美国医学会眼科杂志》(JAMA Ophthalmology)的论文表示AI研究者们新开发的一种算法能够自动检测导致儿童失明症的潜在的病变原因,准确率远高于人类医生。该项研究能够帮助更多的早产儿预防早产儿视网膜病变(Retinopathy of prematurity, ROP),音乐家史蒂夫王德(Stevie Wonder)失明就是因为这项疾病。该算法可以通过识别婴儿眼球照片的情况来诊断出是否患有该种疾病的可能,准确率达91%。但同期测试中,由八位医生组成的对照组对同样的眼球照片进行诊断,准确率只有82%。“在诊断早产儿视网膜病变的领域,训练有素的眼科医生一直非常缺乏,因此相应的护理也很难做到位,即便是在美国也是如此。世界上很多儿童都没有来得及进行诊断,”该项研究的联合领导研究员Michael Chiang解释道。Michael是俄勒冈健康大学(OHSU)医学院临床流行病学和医药信息专业的教授。“该算法解密了有经验的眼科医生识别早产儿视网膜病变的知识体系,并且形成了数学模型,因此即便是没有这种经验的临床音声也可以借助该模型及时并准确地对婴儿进行诊断,”另一位联合领导研究员Jayashree Kalpathy说到。Kalpathy是哈佛医学院放射学副教授。导致早产儿视网膜病变的主要原因早产儿视网膜病变主要是由视网膜周血管异常引起的,视网膜是眼球后部的光敏感元件。这种情况在早产儿身上比较常见,也是全球患儿的患病的主要原因。美国国家眼科研究所曾发布报告表示美国每年大约有16000名患儿,但是最多只有600名患儿真正到了失明的程度,这种情况也得益于早产儿护理水平的不断提高。通常来说,诊断该疾病是通过检查婴儿的眼睛。医生一般会使用放大装置照亮婴儿眼球,但是这种方式也可能导致诊断结果比较主观。人工智能帮助医生诊断病情人工智能可以让机器像人类一样思考,现在也不断被应用于医疗领域。上个月,美国食品和药物监管局(FDA)同意使用AI设备检测糖尿病造成的眼疾。其他人也尝试开发电脑系统来诊断早产儿视网膜病变,但是还不能达到人类医生的诊断水平。这次开发的新算法通过深度学习技术模拟人类视觉感知世界的方式,包括识别物体的能力。麻省总医院研究员结合了两种AI模型来开发该算法,俄勒冈健康大学的研究员们则使用多种参考标准来训练该算法。首先他们使用5000张患儿在看眼科医生时保留的照片来训练算法识别视网膜血管,然后他们训练算法区分健康血管和病变血管,之后他们对比了在样本相同的情况下,算法识别的准确率和人类专家的准确率,并发现该算法的准确率高于一般的人类专家医生。研究队伍目前在与一家印度公司合作,研究该算法在诊断印度婴儿的早产儿视网膜病变问题上是否能取得和美国的患儿样本一样的结果。同时研究人员目前也在探索该算法是否还能够诊断出视网膜上除了血管之外的其他部位的健康情况。总之他们最终希望让医生能在临床诊断时运用到这项技术。注:本文由人工智能企业「图普科技」编译自《AI better than most human experts at detecting cause of preemie blindness》。您可以关注图普科技公众号,体验基于深度学习的「图像识别」应用。。




(责任编辑:智虹彩)

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