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让黑匣子更加透明：改进医疗保健领域人工智能研究的报告
我的主要研究兴趣是临床预测模型。这些模型可以估计一个人患上某些尚未确诊的疾病的风险，或者未来患病或病情恶化的风险。不幸的是，这些研究也未能免受上述报告质量不佳的影响，而且经常被标记为有问题。2 我对临床预测模型的糟糕报告感到沮丧，因此在 2010 年，我与 Carl Moons、Hans Reitsma 和已故的 Doug Altman（EQUATOR 网络创始人）一起发起了一项旨在改善这种情况的倡议。我们制定了 TRIPOD（个体预后或诊断多变量预测模型的透明报告）报告建议，并于 2015 年发布。3 4 这些建议侧重于使用基于回归的方法开发的模型，因为这些是当时流行的方法。
第 1 章 他们如何应对？ 应对...
大部分关于应对策略的文献都基于 Lazarus 和 Folkman (Lazarus, 1993) 的基本理论，他们将应对定义为人们通过认知和行为努力来克服、减少或容忍被视为负担或超出个人能力的外部和/或内部要求的过程 (Morganson, Culbertson, & Mat thews, 2013)。资源在应对理论中起着核心作用：如果资源不足或资源负担过重，就会产生压力。压力反过来又会调动资源，从而启动应对过程 (Hobfoll, 2002)。针对不同人群、不同领域、关注不同压力源的定量和定性研究仍然有助于对不同的应对策略进行分类，尽管每种分类法都有局限性，而且设计一种普遍适用的应对策略分类似乎并不那么容易（Skinner、Edge、Altman & Sherwood，2003）。
将数据中心转变为电网和区域资产
一些 GenAI 数据中心的能耗甚至比我们熟悉的、电网最耗能的设施还要高。例如，传统数据中心可以满足机器学习的计算要求，但不能满足 GenAI 的计算要求，每台服务器机架的能耗约为 7.5 千瓦 (kW)。然而，高性能 AI 任务所必需的新服务器中，仅一台就需要超过 10 kW。4 因此，GenAI 中心的功率和热量密度至少是同类云计算设施（例如，亚马逊网络服务 [AWS]、微软 Azure 和谷歌云使用的设施）或主机托管数据中心（企业可以租用空间来安置服务器）的四倍。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 建议，美国需要承诺在各州建设多个 5 千兆瓦（5,000 兆瓦）数据中心，以推动 AI 发展并与中国竞争。5
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构
私募股权业绩提升 半导体行业迈向 1 万亿美元全球收入之路
第一个主要驱动因素可能来自科技公司及其客户，他们正在竞相开发人工智能平台和用例。第一步是建立硬件平台——训练和运行复杂模型的实际基础。我们不仅从早期人工智能半导体领导者之一英伟达最近发布的季度财报中看到了这种努力，该财报显示其收入较上年增长了惊人的 265%，2 而且还从 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 寻求合作伙伴直接进入半导体设计和制造业务的报告中看到了这种努力。3 英特尔最近宣布将为微软开发定制芯片 4 以及美国政府为该行业拨款 520 亿美元的《芯片与科学法案》中，这些都表明英特尔将重点关注基础硬件。
月度评论 - BMO全球创新者基金
DeepSeek，来自中国初创公司（称为高潮）的AI项目最近发布了其新的AI模型R1，该模型可以执行与西方同行相当的效率，但成本较低。这一发展挑战了AI进展需要大量财务投资的普遍观念。R1模型的成功使美国科技公司（例如OpenAI和Meta平台）仔细研究了DeepSeek的技术。OpenAI的首席执行官Sam Altman承认DeepSeek作为竞争对手的意义，强调了AI景观的转变。DeepSeek的模型免费提供，它因其高级推理能力而广受欢迎。DeepSeek的方法展示了如何通过更少的资源来创建AI模型，从而突出了可能从大型投资转向更具创新性的处理方法。
Bart-Survival：Python中的贝叶斯机器学习方法
生存分析是癌症，心血管疾病和传染病等各种领域的公共卫生和临床研究的基石（Altman＆Bland，1998； Bradburn等，2003）。传统的参数和半参数统计方法，例如COX比例危害模型，通常用于生存分析（Cox，1972）。但是，这些方法有几个局限性，尤其是应用于复杂数据时。一个主要问题是需要限制性假设，例如比例危害和预定义的功能形式，在复杂的，现实世界中的医疗保健数据中可能不正确（Harrell，2015； Ishwaran等，2008）。此外，这些方法通常在高维数据集上遇到困难，从而导致过度拟合，多重共线性以及处理复杂的相互作用的问题（Ishwaran等，2008； Joffe等，2013）。
立即安全！#1001 - 11-19-24
微软如何诱使美国政府对其网络安全解决方案产生更深、更昂贵的依赖。Gmail 将提供像 Apple 和 Mozilla 一样的本地一次性电子邮件别名。俄罗斯将禁止其他几家托管公司，并对其大型互联网断路开关进行另一次测试。俄罗斯利用一个可怕的 Windows 漏洞攻击乌克兰人。旧 Security Now 剧集的价值。TrueCrypt 的继任者。使用 Cloudflare 的 Tunnel 服务进行远程网络访问。如何使本地服务器看起来位于远程公共 IP 上。如何与某人分享“无法输入”的密码。如何在 Security Now 播客中查找模糊的先前引用。预期和广泛期待的下一代通用人工智能 (AGI) 的参数是什么？业界和学术界对此有何期待？OpenAI 的 Sam Altman 预测明年会出现这种情况，是不是完全疯了？这只是一个策略吗？
![人工智能的可能性 [完整演讲]](/simg/9\941232c538ff60d1faef30102011fab47cdcf13c.png)
人工智能的可能性 [完整演讲]
（欢快的音乐） - 欢迎参加在斯坦福大学举行的创业思想领袖研讨会 00:00:20,783。 （观众鼓掌）这是斯坦福面向有抱负的企业家的研讨会。ETL 由斯坦福创业工程中心 STVP 和斯坦福创业学生商业协会 BASES 为您带来。我是管理科学与工程系讲师 Ravi Belani，也是企业初创企业炼金术士和加速器总监。今天，我很高兴欢迎 Sam Altman 来到 ETL。 （观众鼓掌）Sam 是 OpenAI 的联合创始人兼首席执行官。我不会用 OpenAI 这个词来形容这堂课的座位。因此，我认为凭借这一点，每个人可能都已经知道 OpenAI，但对于那些不了解的人来说，OpenAI 是 ChatGPT、DALL-E 和 Sora 背后的研究和部署公司。山姆的生活就是打破界限、超越自我和世界的可能性。他在美国中西部圣路易斯长大。