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中华兵器装备集团公司

2018-07-20

  此外,22家上市公司扣除非经常损益后净利润为亏损,但这些上市公司也进行了现金分红。例如,2016年扣除非经常损益后净利润为-3.6亿元,公司拟分红的总额约为4668.7万元。

在各大平台密集宣布的高额补贴、利润分成、独家大V入驻、后台技术支持背后,内容之争将变得更加立体深入。(责任编辑:张洁欣)中国网科技转载此文目的在于传递更多信息,不代表本网的观点和立场。文章内容仅供参考,不构成投资建议。

原来低收入的群体业余时间可以做的事情非常有限,现在只要有一个手机,可以享受到的文化消费内容非常非常丰富,激发了新的巨大消费。2017-03-2011:02:07从生产端来看,数字创意产业发挥了非常独特的作用,中国经济在国际竞争中占据一席之地,对经济发展提出新的消费需求。

原则上说,强有力的基础设施投入有利于经济的长期增长,但实际上并非所有基础设施支出都符合这一定律。报告作者之一、菲莎研究所财政研究主任查尔斯·拉曼(CharlesLammam)表示,加拿大联邦政府将经济增长的希望寄托于投资基础设施,但并非所有投资都会流向能够直接刺激经济增长的项目。  报告显示,加拿大联邦政府的基础设施投资中只有11%用于修建高速公路、桥梁、铁路、港口等能够实际促进加拿大经济增长的项目。过去一年联邦政府公布的约1000亿加元基础设施投资计划中,只有10.6%用在与交通、贸易相关的项目上,这些项目可以加快人口和货物流动,促进经济增长。而大部分投资则将流向“绿色”社会基础设施项目,包括建设新公园、社区中心、曲棍球场等。

2009年10月,董金河利用职务便利,在其他班子成员不知情的情况下,擅自将800万元暂借款直接打入众邦公司账户作为其个人在众邦公司的股本金入股华润雪花。

  人为的误诊率高得吓人  假设你到医院看病,医生问了你一堆问题,你都一一作了如实告知。

医生给你写好诊断书和处方,打发你走。 几分钟后,你取了药离开医院。

可是,当你刚走出医院大门,脑门一拍,忽然想起还有一件重要的事情忘了告诉医生。 这个时候你还会折回去,让他重新给你看一遍吗估计很多人都会因碍于面子或嫌麻烦而放弃。   根据美国医学会统计,在美国每10个医学诊断中就有1个是误诊。

在初诊中,每20个就存在1个误诊。

单在美国,误诊造成的不必要死亡每年就多达8万人。

  这些令人担忧的数字,源于诊断本身的复杂性,包括从患者那里得来的信息不够全面,转院治疗时信息对接不及时,医生因过度劳累、病人太多而造成的判断上的偏差等等。

这些人为失误,如果换成机器,就能避免。

这就是为什么许多人希望借助AI(人工智能)来实现更准确、更及时、更高效的诊断的原因。

  这个梦想并不遥远。 在国外,已经有很多AI诊断APP可用,并可能不久将在国家医疗保健体系中推广开来。

但问题来了:健康是关乎人命的大事,我们能放心地交给机器来处理吗    医疗AI值得我们信任吗  几十年来,研究人员一直在增强AI的本领,包括让它拥有深度学习能力等:通过利用病历数据库中的海量数据来训练它,让它学习诊断各种疾病,之后你只要按一下键,差不多就能获得比人类医生更准确的诊断书。   这不是炒作。 美国斯坦福大学的科学家用10万多张皮肤病(从皮肤癌到蚊虫叮咬)的图片训练了一个能深度学习的AI系统,之后用万张新图片对它进行测试。 测试结果是,它对皮肤上黑色素瘤的诊断正确率,比经验丰富的皮肤科医生还高。 此外,目前能深度学习的AI,在诊断由糖尿病引起的视网膜病变、眼血管并发症等症状上,也比一般的医生高明。

其他的AI工具在从电镜扫描中识别出癌症,或从一般的健康数据中预测患心脏病的概率等方面,也已经大显身手。   但是,它们取得的成功是否足够赢得我们的信任呢或者可以问一句:它们除了能避免人类医生那些明显的低级错误之外,到底比人高明在哪里  这可不是一个容易回答的问题。 因为AI系统在深度学习中会形成自己的一套判断规则,而这些规则到底是什么,哪怕是对于开发人员,都是一个“黑箱子”,谁也不知道。 这就有理由让人为此感到不安了。   当然,要是深究起来,这种情况人类医生也难避免。 比如你去看病,老练的医生凭直觉,凭丰富的经验,就能下准确的诊断。

但你要是问:“您是凭什么规则下这样的诊断的”那他可能也回答不上来。

他的“规则”对于外人也是个“黑箱子”,但我们并不会为此而不安。 相反,我们会毫不犹豫地按他的吩咐去做。   “他毕竟是人嘛,而我们现在面对的是机器。 ”你大概会说。 但也许只是一个习惯的问题。

如果AI“医生”的诊断正确率非常高,甚至要好于人类医生,这种不安感或许就会减轻,甚至消失。 不妨比照一下自动驾驶汽车的情况。 倘若未来自动驾驶汽车真能够让事故率极大地下降,那么即使你不懂得它那套AI是如何工作的,你也能一路放心地睡大觉。 遇到危险,起初你可能会尖叫,但尖叫几次后,发现它都能应付裕如,那么下次遇到危险,你就不会再尖叫了。     医疗AI可以取代人类医生吗  除了避免人为的失误,提高诊断的正确率,AI在医疗领域还有着更广阔的用途。

  当前对于医生来说,“管理”疾病是一件很棘手的事情,比如对于糖尿病、关节炎、高血压、哮喘等慢性疾病,你得不停跟踪病人的病情,并为他们找出各个阶段的治疗办法。   而AI系统是管理疾病的好帮手,能帮助医生及时地了解病情进展,并合理安排治疗。

这不仅极大地降低了国家和个人的医疗费用支出,还可以把医生从大量的文书工作中解放出来,把时间更多地集中在病人身上,花更多时间去倾听,投入更多时间去关注医学领域的最新动态,以保证知识的更新。   医学AI系统的出现,甚至可能重新定义“训练一名合格医生”的含义。 未来的医学教育将包括让学生学习数据科学,把他们从死记硬背中解放出来,集中到学习如何解决问题、培养批判性思维上。

  它还可以让家庭医生不出办公室,就能以专家级的精湛医术,为患者提供服务——只有万不得已时,才把病人交给医院和专家。 这意味着,不必把一个病人的治疗和护理,轮番交给好多家医院的医生来完成。

这对于医生和病人都是一件好事。   当然,在这种情况下,病人的隐私怎么保护医疗事故谁来负责这些问题还亟待立法去解决。   待到医疗AI成熟之后,皮肤科、放射科和病理科等主要涉及重复审查图像的医学部门,很多人工可能会被它取代。

  那么,人类医生会不会最终被医疗AI完全取代呢  应该说是不会的。 AI可以增强临床医生的能力,但不可能做人所能做的一切。

首先,人们常说,医生的职责是“有时去治疗,常常去帮助,总是去安慰”。

医生对病人的人性化关怀是治疗和护理必不可少的一部分,这是不能用机器取代的。

其次,当医疗变得复杂的时候,需要人做出决定,AI无论多么复杂,都不能代替人做决断。

  小贴士涉及AI的几个术语  人工智能(AI)  应用电脑来完成通常需要人类水平的智能才能完成的事情,如推理、决策、解决问题和学习等。

  大数据  可以用电脑和算法(软件)分析的海量数据,用以揭示其中隐藏的规律、趋势和各种因素的关联。   机器学习  一种算法从新的信息中学习,在没有被明确编程的情况下,自动修正其处理结果的能力。   神经网络  一种用于深度学习的算法,它模仿大脑神经元的活动,通过虚拟的脑细胞来过滤数据。

  深度学习  这是AI的“黑箱子”。 没有人控制、监督的神经网络通过大量的数据学习、训练之后,能够创建它自己的处理数据的规则。