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看了一下文泰和花木兰

在中美这样的背景下,新版花木兰据说拍成那个样子,感觉坐实了一些事情呢。周末忍不住看了下2009年内地拍的花木兰,感觉应该还是不错的,至少故事讲得通。

只记得小的时候在课堂上在语文老师提问背诵木兰辞之后,老师竟然纵容我用一节课的时间为同学们讲了书里面读到的花木兰的故事。惭愧的是情节现在已经忘的差不多了,可能后来觉得好像不会是这么简单的一个民间故事。

一直在想,像花木兰这样的故事一直流传至今,个中缘由究竟是什么,历史上真实的情况又是怎样,但总归是个沉重的故事。

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家用围棋AI解决方案

除了偶尔陪娃上个围棋课,日常的围棋练习要如何进行,每局棋要如何复盘?对于围棋水平有限的我来说还是比较头疼的事情,LeelaZero是Google关闭AlphaGo之后有人做的一个开源项目,用起来感觉还是蛮高大上的,关键后面看怎么跟整体的学习结合起来,家用AI究竟是一个什么样的角色。

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《天问》

《天问》

屈原

曰:

遂古之初,谁传道之?
上下未形,何由考之?
冥昭瞢闇,谁能极之?
冯翼惟像,何以识之?
明明闇闇,惟时何为?
阴阳三合,何本何化?

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流量是哪里来的?

好久没有更新,忙过一个阶段,又可以写写了,博客上有个流量统计的插件,比较疑惑此前这个博客的流量是哪里来的?

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国际象棋为中年职业危机提供解题思路 | 转发

本文转自7月17日的FT中文网。说是中年职业危机,其实并不局限于中年,很多人觉得青年多尝试,浪费一些时间是可以接受的正常现象。但这其实缘于学校教育并未给受教育者足够的关于如何选择职业甚至是人生方向的培训,以至于必须到职场之后再去了解、感知和反思。

写在前面,下面是原文
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红杉“两会”医疗提案

沈南鹏针对这次的“两会”,一共提交了5份提案,重点包括在3个方面:

一、医疗信息化和智能化问题

  1. 传统医疗资源的投入“重硬轻软”,信息化的短板严重制约了医疗整体供给能力的提升。
  2. 医疗信息化方面便民惠民的基础较差,“信息孤岛”阻碍了优质医疗的公平可及。
  3. 医疗AI的审批创新相较市场发展和国际实践仍显不足,数字医疗工具的监管环境仍待优化。

契机:健康医疗智能化将成为未来社会和人民美好生活的刚需,以政策驱动新技术落地,有利于加快解决医疗领域深层矛盾。目前中国在医疗AI领域发展强劲,是加速升级医疗健康智能化、抢占世界领先地位的战略机遇期。

二、传染病的多种防治机制建设问题

新冠疫情初期响应,暴露了中国在传染病疾病防控方面的不足。

契机:对中国感染科系的应急能力建设需要提高到战略高度,实现防疫能力常态化,建设分布式传染病报告数据共享网络。

三、创新药的研发和审批体制改革问题

  1. 新药审批效能仍受制于人员数量和经验不足,预算承压不利于队伍稳定和专业性提升;
  2. 医保对医药创新的激励引导不足,当前医保集采推动药品大幅降价,短期内虽可惠及患者,但长期需考虑创新药企的研发积极性。

契机:提案认为需着力为审评专业能力提升提供投入保障,引入专家资源支持药审人员培训;优化招采规则,合理确定医保谈判价格,包括合理规划药品降幅。政府部门需要不断优化医药创新土壤,为进一步加强新药研发转化提供政策支持,推动建设“医药强国”。


医疗的问题当然不止这些,主要是看一下热点吧。

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ValseWebinar 爱奇艺上居然还有这个

https://www.iqiyi.com/u/2289191062/videos

最近还经常在B站上学习一些东西,跟那什么浪没有关系。感觉真是分裂……

最近实在是忙得充实,又要回到跟专家们一起搞研究的日子,fighting!

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《Nature》子刊提出AI病理诊断解释方案

深度卷积神经网络(CNNs)已在实践中被证明是一种可以辅助生物医学图像诊断的技术,并已广泛运用于肺结节、眼底等放射影像识别。2019年5月,国内杨林团队的论文《Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning》 被《Nature Machine Intelligence》收录,该论文提出了一项用于AI病理诊断解释的方案。

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北京应急响应调至二级

喜大普奔,终于可以自由的飞翔了

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忙碌的日子又开始了

Artificial intelligence and machine learning will transform medicine beyond most people’s imagination.

在疫情开始后,大部分时间在家办公,在从上家公司离开后,本来就计划放飞一个月,后续做医学AI相关的工作。现在加入了一个医疗AI的创业公司,正式开始下半场……忙碌的日子又开始啦,加油!