物联网和人工智能相互融合，形成一种变革性的协同效应，通过实时数据、预测能力和无与伦比的效率，优化各个行业
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“工业4.0企业和制造商一直在寻求帮助实现可持续发展目标和减少排放的众多技术这些技术包括自动化、传感器技术、物联网和无线连接因此，整个行业和制造商现在可以生成、收集、跟踪和分析大量数据，这些数据是人工智能的基础”
Leave a Comment区块链是一种安全的、去中心化的、分布式的、具有时间戳的数据结构，为金融、数据安全和隐私、农业、供应链等各个领域的问题提供解决方案
Leave a Comment探索人工智能顾问和规划工具如何从根本上改变金融、物流、医疗和教育了解这些人工智能系统如何提供基于数据的洞见，优化复杂流程并塑造未来
Leave a Comment介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具，提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器，展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理，以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能，从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡，以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者，仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名，轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现，使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt，实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由，以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信，是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统，支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署，为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区，为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库，以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统，展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境，实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统（GIS）、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性，展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列，注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境，提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求，并驱动内容管理系统，展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性，适用于各种领域。 Microsoft…
Leave a Comment直播是最流行的数据管道设计模式之一使用事件作为单个数据点可以在数据之间形成一个不断流动的过程，从而创造了一个机会…
Leave a Comment神经形态计算可以改变人工智能和物联网它可以带动更准确、多功能、可靠和易接近的人工智能浪潮，但仍存在挑战
Leave a Comment探索IBM Watson人工智能如何重塑各行业的企业，实现基于数据的决策、精简运营、提升客户体验和定制解决方案了解Watson背后的创新，并获得有关其实施以及未来为企业做好准备时的道德考量的宝贵见解
Leave a CommentTranslate this HTML (keep the HTML code in the result) to Chinese: 人体行为识别（HAR）是一项研究领域，专注于开发基于来自各种传感器收集的数据自动识别和分类人类活动的方法和技术。HAR旨在使智能手机、可穿戴设备或智能环境等机器能够实时理解和解读人类活动。 传统上，使用可穿戴传感器和基于摄像头的方法。可穿戴传感器对用户来说不舒适且不方便。基于摄像头的方法需要侵入性安装，引发隐私问题。现有的HAR技术面临位置依赖性、对噪声敏感性以及在各种应用中识别多样化活动时需要更多灵活性等挑战，从智能家居到医疗保健和物联网（IoT）等应用。UTeM采用的方法提供了精确、适应性强且与位置无关的解决方案。 马来西亚梅尔卡大学（UTeM）的研究人员制定了一种人体活动识别（HAR）方法，以应对传统限制。他们引入了一种利用信道状态信息（CSI）和先进深度学习技术的系统。 该系统结合了信道状态信息（CSI）和长短时记忆（LSTM）网络。该系统提取无线通信信道状态的重要指标，实现实时分类和绝对位置无关的感知。LSTM网络通过对活动特征进行顺序学习，简化识别过程并适应不同人和环境中的活动变化。 研究人员强调，首先使用树莓派4和专用固件进行数据收集和预处理，以获取原始信道状态信息（CSI）数据，然后使用MATLAB进行优化，以提高质量和应用。 长短时记忆（LSTM）网络被用于从CSI数据中提取关键特征，从而实现对复杂人类活动的准确识别。他们对LSTM模型和分类流程进行了严格的训练，其中包括用于模式识别的在线阶段和用于增强性能的离线阶段。 该系统引入了使用LSTM算法的信号分割方法，以准确确定人类活动的起点和终点。 研究人员测试了该系统，并发现它在人类活动识别方面达到了令人印象深刻的97%的准确率。它展示了在适应新环境方面的能力，标志着HAR技术的重大进步。 研究人员强调了他们系统的卓越适应性。它可以轻松融入不同的环境，而无需进行大量的重新训练或主要更改。这种灵活性使其成为各个领域的实用解决方案，有效应对各种实际需求。这种方法代表了HAR技术的重大进步，具有在智能家居、医疗保健和物联网等多个行业产生重大影响的潜力。
Leave a Comment潜入Analytics Vidhya的数据科学转型世界，通过Analytics Vidhya领先数据系列的突破性演讲《以数据为先导》。在这个系列的独家采访中，Analytics Vidhya的CEO Kunal Jain与杰出的人工智能领导者Vin Vashishta进行了一场激动人心的对话。揭示Vin的旅程的秘密，他从技术职位转变为领导职位的战略性转变，分享了宝贵的见解和经验。 与Vin Vashishta，V Squared的创始人兼人工智能顾问对话 让我们开始吧！ 关键见解 踏上Vin Vashishta非凡的旅程，从安装个人电脑到成为人工智能战略的开拓者。 揭示他对领导者关键决策的看法：在快速解决方案与数据科学应用的可靠性之间取得平衡。 深入了解Vin在行业趋势爆发前预见行动的独特过程，指导他在不断变化的环境中的战略举措。 探索他的创业起源并见证其多年来的发展，亲身经历了挑战和胜利的第一手账户。 深入了解Vin对商业愿景的重要性的信念，即使对于最新技术的晚期采用者，也为持续成功提供动力。 了解为什么Vin主张技术专家进入不同的领域，强调在快速发展的领域中前进的必要性。 您是如何开始您的数据科学之旅的？ 起初，我接受教育以成为土木工程师，追随着我父亲的脚步。然而，我12岁时第一次接触编程对我产生了深远的影响。我被在虚拟环境中创造东西的能力所吸引。大学的第一年我上了一门编程课程，立刻就知道这是我的激情所在。我的注意力转移到了编程上，那大约是在1994-1995年。我的数据科学之旅并不直接。我在90年代的第一次人工智能繁荣周期中毕业。尽管我渴望为微软工作并构建先进的模型，但我一直从事更传统的软件工程角色。我从安装个人电脑一步步升职到建立网站和数据库管理。我的第一份公司工作涉及到在公司内部安装软件和平台，直接与客户合作。这种经历至关重要，因为它教会了我交付软件承诺的重要性。 您在数据科学模型方面早期面临的挑战是什么？ 我的第一个数据科学项目是在2012年，那时候我们没有今天这样的库和资源。我使用不同的语言构建模型，包括C、C++和Java，因为由于技术限制我们必须对所有东西进行优化。我们没有现在这样的云基础设施，大规模的数据只有大型公司才能获得。我早期的客户是大型公司，直到2016年才有中小型企业来找我。与这些较小的客户合作使我遇到了现实世界的限制，如预算和时间，这与企业界有所不同。 您是如何从技术角色过渡到战略和领导角色的？ 在2012年被解雇后，我迅速将我的副业咨询转变为全职事业，创办了V…
Leave a Comment介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
Leave a Comment在越南，当病人进入医疗机构感到困扰时，医生利用英伟达技术进行更准确的扫描以诊断他们的疾病。在香港，另一组医生利用生成式人工智能发现治疗患者的新方法。 改善市民的健康和福祉，增强经济和社区的发展是2023年亚太经济合作组织（APEC）峰会即将在旧金山召开的关键主题。 当他们会面讨论改善市民和社会生活的大胆解决方案时，英伟达的人工智能和加速计算项目是一个关键的推动者。 英伟达致力于改善日常人群的结果，同时解决未来的挑战，这是多年来与APEC合作伙伴的深度投资的积累。英伟达在该地区的业务非常强大，包括数以千计的员工和在农业、医疗保健和教育等领域的众多合作项目，致力于提供新技术和员工培训计划，以增强产业发展和推进生成式人工智能研究。 除了技术进步，这些努力还推动经济增长，创造高薪工作机会，并提高全球人民的健康和福祉。 研究和国家计算合作伙伴关系 英伟达与几个APEC经济体建立了先进的人工智能研究合作伙伴关系。这些合作促进人工智能和高性能计算方面的科学突破，以应对包括医疗保健、技能发展和创建更强大的本地人工智能生态系统等国家挑战。例如： 澳大利亚的国家科学与研究机构CSIRO与英伟达合作，推进澳大利亚的人工智能计划，涵盖气候行动、空间探索、量子计算和人工智能教育等领域。 新加坡的国家超级计算中心和教育部与英伟达合作，重点推动主权级人工智能能力发展，特别关注医疗保健、气候科学和数字孪生等领域。 泰国是东南亚首个参与英伟达“人工智能国家”项目的国家，将教育部与一系列顶尖大学的联盟组织在城市规划、公共卫生和自动驾驶等领域开展公私合作。 在越南，英伟达与越南最大的雇主Viettel以及越南科学技术学院合作，提升员工技能，加速将人工智能服务引入工业，部署下一代5G服务。 创新生态系统 创业公司是人工智能创新的前沿，健康的创业公司生态系统对于推动APEC经济体内的技术发展至关重要。 英伟达加速是一个免费计划，帮助创业公司更快地创新。通过该计划，英伟达支持APEC内的5000多家创业公司，并且全球支持超过15000家创业公司，提供尖端技术、与风险投资家的联系，以及最新的技术资源。 在2023年，英伟达将近1000家APEC地区的创业公司加入了该计划。除了创造经济机会，加速还支持中小型企业开发创新解决方案来应对社会面临的一些最大挑战。以下是其中一些成员的情况： 在马来西亚，Tapway使用人工智能技术来减少拥堵，为每天超过100万名乘客提供交通资源优化。 在新西兰，Lynker利用地理空间分析、深度学习和遥感技术进行地球观测。Lynker的技术可以测量农场的碳吸收情况，检测、监测和恢复湿地，并实现更有效的灾害救援。 在泰国，AltoTech Global与加速合作伙伴，将人工智能软件与物联网设备整合，优化酒店、建筑、工厂和智能城市的能源消耗。AltoTech的最终目标是为实现零碳经济做出贡献，并帮助客户实现零碳目标。 数字技能提升和增长工具 英伟达深度学习研究所（DLI）提供人工智能培训和数字技能提升计划，培养创新并创造经济机会。 DLI的培训和认证计划旨在帮助个人和组织加快在人工智能、高性能计算和工业数字化方面的技能发展和劳动力转型。 课程由NVIDIA专家创建和教授，提供实践操作、自主学习和带领学习的方式，将现实世界的经验和深厚的技术知识带给开发人员和IT专业人员。 通过该计划，NVIDIA已经培训了超过11.5万名APEC经济体的个人，其中今年有超过1.6万名新学员。 此外，NVIDIA开发者计划为APEC经济体的200多万开发人员提供软件开发工具包、应用程序接口、预训练的人工智能模型和性能分析工具，帮助开发人员创造和创新。会员可以免费获得实际操作的培训、访问开发者论坛以及提前获得新产品和服务的权限。…
Leave a Comment介绍 由于人工智能对人们手工劳动的日益影响，在我们几乎每天都在谈论人工智能。建立AI-enabled软件在短时间内迅速增长。企业和商家相信将可靠和负责任的AI集成到他们的应用程序中以产生更多的收入。将AI集成到应用程序中最具挑战性的部分是在训练模型时使用的模型推理和计算资源。已经存在许多技术来通过使用较少的计算资源在推理过程中优化模型以提高性能。基于这个问题陈述，英特尔推出了OpenVINO Toolkit，这是一个绝对的游戏改变者。OpenVINO是一个用于优化和部署AI推理的开源工具包。 学习目标 在本文中，我们将： 了解OpenVINO Toolkit及其在优化和部署AI推理模型方面的目的。 探索OpenVINO的实际用例，特别是其在边缘人工智能未来中的重要性。 学习如何在Google Colab中使用OpenVINO在图像中实现文本检测项目。 了解使用OpenVINO的关键功能和优势，包括其模型兼容性和对硬件加速器的支持以及它如何影响各个行业和应用。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是OpenVINO？ OpenVINO代表开放的视觉推理和神经网络优化，是由英特尔团队开发的开源工具包，旨在促进深度学习模型的优化。OpenVINO工具包的愿景是通过更高效和更有效的方法在本地、设备上或云中部署您的人工智能深度学习模型。 OpenVINO Toolkit特别有价值，因为它支持许多深度学习框架，包括像TensorFlow、PyTorch、Onnx和Caffe这样流行的框架。您可以使用您喜欢的框架训练模型，然后使用OpenVINO将其转换和优化以在Intel的硬件加速器（如CPU、GPU、FPGA和VPU）上部署。 在推理方面，OpenVINO Toolkit提供了各种模型量化和压缩工具，可以显著减小深度学习模型的大小而不损失推理准确性。 为什么使用OpenVINO？ AI的热潮目前没有减缓的迹象。随着它的流行，显然会开发更多应用程序在本地和设备上运行人工智能应用程序。OpenVINO在以下几个具有挑战性的领域表现出色，这些是选择使用OpenVINO的理想选择的原因： OpenVINO模型库 OpenVINO提供了一个模型库，包含用于稳定扩散、语音、目标检测等任务的预训练深度学习模型。这些模型可以作为您项目的起点，节省时间和资源。 模型兼容性 OpenVINO支持许多深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、ONNx和Caffe。这意味着您可以使用您喜欢的框架训练模型，然后使用OpenVINO Toolkit将其转换和优化以进行部署。…
Leave a Comment介绍 Python是一种多功能且强大的编程语言，对于数据科学家和分析师来说，它在工具包中扮演着核心角色。它的简洁和可读性使其成为处理数据的首选，无论是执行最基本的任务还是应用最前沿的人工智能和机器学习。无论您是刚开始数据科学之旅还是希望提升数据科学家的技能，本指南将为您提供使用Python进行数据驱动项目的知识和工具，助您发掘Python的全部潜力。让我们踏上这段揭示数据科学领域的Python基础知识之旅吧。 所有数据科学家应掌握的有用Python技能 数据科学是一门不断发展的学科，Python已成为数据科学家的核心语言之一。要在这个领域脱颖而出，掌握特定的Python技能至关重要。以下是每个数据科学家都应掌握的十个基本技能： Python基础知识 了解Python的语法：Python的语法以其简洁和可读性而闻名。数据科学家必须掌握基础知识，包括正确的缩进、变量赋值以及循环和条件结构等控制结构。 数据类型：Python提供了多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表和字典。了解这些数据类型对于处理和操作数据至关重要。 基本操作：熟练掌握算术、字符串操作和逻辑运算等基本操作是必要的。数据科学家使用这些操作来清洗和预处理数据。 数据操控与分析 熟练使用Pandas：Python的Pandas库提供了各种函数和数据结构，用于数据操控。数据科学家使用Pandas可以高效地从多个来源加载数据，包括CSV文件和数据库。这使他们能够高效地访问和处理数据。 数据清洗：Python与Pandas相结合，为数据清洗提供了强大的工具。数据科学家可以使用Python处理缺失值，删除重复记录，以及识别和处理异常值。Python的多功能性简化了这些关键的数据清洗任务。 数据变换：Python对于数据变换任务至关重要。数据科学家可以利用Python进行特征工程，即从现有数据中创建新的特征以提高模型性能。此外，Python还允许进行数据标准化和缩放，确保数据适用于各种建模技术。 探索性数据分析（EDA）：Python和Matplotlib、Seaborn等库对于进行探索性数据分析（EDA）至关重要。数据科学家使用Python执行统计和可视化技术，揭示数据的模式、关系和异常值。EDA为假设的制定提供了基础，并帮助选择适当的建模方法。 数据可视化 Matplotlib和Seaborn：Python的Matplotlib库提供了各种自定义选项，允许数据科学家根据需要创建定制的可视化图形。包括调整颜色、标签和其他视觉元素。Seaborn简化了创建美观的统计可视化图形的过程。它增强了默认的Matplotlib样式，使得创建视觉吸引力的图表更加容易。 创建引人注目的图表：Python借助Matplotlib和Seaborn等工具赋予数据科学家开发各种图表的能力，包括散点图、条形图、直方图和热力图等。这些可视化图形是呈现数据驱动的洞察、趋势和模式的强大工具。此外，有效的数据可视化对于使复杂数据更易于理解和消化对于利益相关者而言至关重要。可视化呈现可以比原始数据更快速而全面地传达信息，有助于决策过程。 传达复杂洞察：数据可视化对于通过视觉方式传达复杂洞察至关重要。Python在这方面的能力简化了对发现的沟通，使非技术相关的利益相关者能够更容易理解和解释数据。通过将数据转化为直观的图表和图形，Python允许以引人注目的方式讲述数据的故事，有助于推动决策制定、报告生成和有效的数据驱动通信。 数据存储与检索 多样的数据存储系统：Python提供了与各种数据存储系统进行交互的库和连接器。对于像MySQL和PostgreSQL这样的关系型数据库，像SQLAlchemy这样的库可以简化数据访问。像PyMongo这样的库允许数据科学家使用NoSQL数据库（如MongoDB）进行工作。此外，Python可以通过像Pandas这样的库处理存储在平面文件（如CSV、JSON）和数据湖中的数据。 数据检索：数据科学家使用Python和SQL从关系型数据库（如MySQL和PostgreSQL）中检索数据。Python的数据库连接器和ORM（对象关系映射）工具简化了执行SQL查询的过程。 数据集成：Python在集成来自不同来源的数据的“提取、转换、加载（ETL）”过程中起到关键作用。像Apache Airflow这样的工具和像Pandas这样的库可以实现数据转换和加载任务。这些过程确保来自不同存储系统的数据统一到一个一致的格式中。 人工智能和机器学习 机器学习库：Python的scikit-learn库是机器学习的基石。它提供了许多用于分类、回归、聚类、降维等机器学习算法。Python的简洁性和scikit-learn库的用户友好的API使其成为数据科学家的首选。使用scikit-learn可以高效、有效地构建预测模型。 深度学习框架：深度学习框架TensorFlow和PyTorch在解决复杂的人工智能问题中起到关键作用。Python是TensorFlow和PyTorch的主要编程语言。这些框架提供了预建模型、广泛的神经网络架构和构建自定义深度学习模型的丰富工具。Python的灵活性和这些框架的能力对于图像识别、自然语言处理等任务至关重要。…
Leave a Comment介绍 在技术和数据融合定义了这个时代的背景下，数据科学的力量超越了传统的界限，开启了创新的新时代。今天，我们踏上了一段启迪人心的旅程，进入到临床数据科学的领域，医疗、技术和数据科学的融合将彻底改变医疗保健领域。在这次探索中，我们超越了数据科学传统的应用，进入到一个行动洞察力推动患者护理转化和临床结果最终提升的世界。本文将展示数据科学在患者护理中的重要性和影响，重点关注肿瘤学。 学习目标： 了解临床数据科学是什么。 通过案例研究，了解数据科学和数据可视化如何帮助临床决策。 了解临床数据科学的目标和目的。 什么是临床数据科学？ 在这个快速发展的数字化时代，我们目睹了医疗、技术和数据科学的融合。临床数据科学领域将这三个领域结合起来，在患者护理中产生强大的影响力。无论您是医疗专业人员还是数据爱好者，了解这个交叉点至关重要。 临床数据科学不仅仅是传统的数据科学，它是根据医疗保健的独特需求量身定制的数据科学。我们利用来自各种来源的临床数据，包括智能健康设备和可穿戴设备。但是，这不仅仅是收集数据，而是将其转化为行动洞察力，以改善患者护理。 临床数据科学的重要性 为什么临床数据科学如此重要？要回答这个问题，我们就要深入研究医疗、技术和数据科学的交叉领域。当这些领域结合在一起时，就会开启一个可能性的世界。医疗专业人员不能有效地使用数据科学工具而不了解医疗的复杂性，数据科学家需要理解医疗以与这些专家一起工作。进入这些领域的交叉点，你就拥有了成功的钥匙。 那么，为什么我们要关心行动洞察力呢？想象一下，临床数据如何帮助医疗从业者做出更好的决策。例如，考虑一个患有特定健康状况（如糖尿病）的患者。我们可以使用临床数据分析疾病在不同年龄段和地区的患病率，帮助医疗提供者为更有效的护理量身定制方法。 利用临床数据获取行动洞察力 那么，临床数据科学是如何发挥其魔力的呢？它从一个问题陈述开始，即医疗保健中数据可以解决的挑战。无论是改进癌症筛查、研究基因组学、加速药物发现还是增强癌症监测，这些问题陈述推动了临床数据科学的过程。 患者数据，特别是生命体征和生物条件被收集和分析。这些参数指导治疗方案，包括药物选择、化疗时间表和膳食建议。临床数据科学帮助医疗从业者做出基于数据的决策，最大程度地提高治疗的效果。 可视化是临床数据科学的一个关键方面。提供清晰、易于理解的洞察力的仪表板不仅对医疗专业人员有价值，对患者也有价值。可视化健康数据使个人能够监测自己的健康状况，并了解其随时间的变化。 这不仅仅局限于二维图表；三维图表可以提供对复杂健康数据的更深入的理解，提高患者和医疗从业者所做决策的质量。 临床数据可视化用于明智的决策 临床数据科学通过将原始临床数据转化为行动洞察力，助力医疗保健领域革命。通过医疗技术、物联网、人工智能/机器学习和数据科学的交叉，这个领域赋予医疗从业者和个体权力。它为量身定制治疗方案和做出明智的决策提供了潜力。 临床数据可视化对于将复杂的数据与实际决策桥接起到了关键作用。以肿瘤学为例，临床数据科学可以根据患者的生物条件和生命体征制定个体化的治疗方案。 可视化数据帮助医疗专业人员和个体理解和解释复杂信息。一个例子是使用仪表板来提供关于健康状况的易于理解的信息。这些仪表板可以为医疗专业人员和患者定制，使每个人都更容易理解复杂数据。 医疗专业人员、数据科学家和技术专家之间的合作对于创建有影响力的患者护理生态系统至关重要，其中数据指引我们朝着改善临床结果的方向前进。 数据科学对临床结果的影响 临床数据科学不仅仅是一个流行词，它是提高临床结果的强大工具。我们需要利用这个工具，将原始临床数据转化为可操作的见解。临床数据科学的关键功能包括生物统计学、临床编程和临床数据管理。生物统计学通过分析P值、置信区间等来确保临床数据符合监管标准和合规性。临床编程在遵循严格的CDISC等标准的同时管理和处理数据。 这些功能确保临床数据是客观和有意义的，这在医疗领域至关重要。临床数据科学专注于连接医疗保健、物联网和数据科学的差距，强调多学科的方法的重要性。这些领域的交集使我们能够创建一个高效、可操作的患者护理生态系统。…
Leave a Comment强大的生成式AI模型、云原生API和微服务正在逐渐走向边缘。 生成式AI将转换模型和大型语言模型的优势带到了几乎所有行业。现在，这种影响力已经扩展到了涉及边缘、机器人和物流系统的领域：缺陷检测、实时资产跟踪、自主计划和导航、人机交互等。 NVIDIA今天宣布了两个在边缘AI和机器人技术领域的框架的重大扩展：NVIDIA的Isaac ROS机器人技术框架正式面向市场，NVIDIA Metropolis在Jetson平台上的扩展即将推出。 为了加快边缘AI应用的开发和部署，NVIDIA还建立了一个用于开发者使用的Jetson生成式AI实验室，供他们使用最新的开源生成式AI模型。 超过120万开发者和1万多个客户选择了NVIDIA AI和Jetson平台，其中包括亚马逊网络服务、思科、约翰迪尔、美敦力、百事可乐和西门子。 随着人工智能领域的快速发展，应对越来越复杂的场景，开发者面临着日益延长的开发周期来构建边缘AI应用的挑战。实时重新编程机器人和AI系统以满足不断变化的环境、制造流水线和客户的自动化需求是耗时且需要专业技能的。 生成式AI提供了零样本学习的能力，即模型能够识别训练过程中从未见过的特定东西，并结合自然语言界面，简化了边缘AI的开发、部署和管理。 改变人工智能领域 生成式AI通过理解人类语言提示来改变模型，极大地提高了易用性。这些AI模型在检测、分段、跟踪、搜索甚至重新编程方面更加灵活，并且能够优于传统的基于卷积神经网络的模型。 根据ABI Research的数据，生成式AI预计将在2033年为全球制造业增加105亿美元的收入。 NVIDIA的嵌入式和边缘计算副总裁Deepu Talla表示：“生成式AI将以比以往更好的泛化能力、易用性和更高的准确性显著加速边缘AI的部署。Metropolis和Isaac在Jetson上的这次最大规模的软件扩展，结合了转换模型和生成式AI的能力，满足了这一需求。” 在边缘开发生成式AI Jetson生成式AI实验室为开发者提供了优化工具和教程，用于部署开源LLMs、扩散模型以生成令人惊叹的交互式图像、视觉语言模型（VLMs）和视觉Transformer（ViTs）结合视觉AI和自然语言处理，实现对场景的全面理解。 开发者还可以使用NVIDIA TAO Toolkit为边缘应用程序创建高效准确的AI模型。TAO提供了一个低代码界面，用于微调和优化视觉AI模型，包括ViT和视觉基础模型。他们还可以自定义和微调诸如NVIDIA NV-DINOv2或公共模型如OpenCLIP之类的基础模型，以用极少的数据创建高精度的视觉AI模型。TAO还引入了VisualChangeNet，这是一个用于缺陷检测的基于Transformer的新模型。 利用新的Metropolis和Isaac框架 NVIDIA Metropolis使企业更加轻松、更具成本效益地采用世界级的视觉AI解决方案，以提高关键的运营效率和安全性。该平台提供了一系列强大的应用程序编程接口和微服务，供开发者快速开发复杂的基于视觉的应用程序。…
Leave a Comment拉里·埃里森相信生成式人工智能具有变革性，并详细介绍了用于构建企业级人工智能应用的Oracle Cloud的独特优势
Leave a Comment数字化的景观每天都在变化，随之而来的是不断进化的各种网络威胁企业正站在一个十字路口，将安全整合到企业架构中不仅仅是有益的，而是必不可少的紧迫感正在回响，要求立即关注企业架构在将IT与业务目标对齐中的角色企业架构（EA）是 […]
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