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解码 230 万张心电图：可解释的深度学习，助力推进心血管诊断和死亡风险分层
1 牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，牛津，OX3 7DQ，英国；2 伦敦国王学院生命历程与人口科学学院，伦敦，SE1 1UL，英国；3 乌普萨拉大学信息技术系，乌普萨拉，瑞典；4 牛津大学大数据研究所纳菲尔德人口健康系，牛津，OX3 7LF，英国；5 哈尔滨医科大学心理科学与健康管理中心，哈尔滨，150076，中国；6 牛津大学精神病学系，牛津，OX3 7JX，英国；7 香港大学李嘉诚医学院家庭医学及初级保健系，香港特别行政区，中国；8 华威大学华威医学院健康科学系，考文垂，CV4 7AL，英国； 9 巴西贝洛奥里藏特米纳斯吉拉斯联邦大学临床医院内科、医学学院、远程医疗中心和心脏病学服务部； 10 香港中文大学电子工程系，中国香港特别行政区； 11 牛津大学苏州高级研究中心, 苏州, 215123
BLG453E 计算机视觉 2021 年秋季
在线视觉数据的数量远远超出了我们人类在合理时间内处理它们的能力。这些数字来自去年：2019-20：每分钟大约有 100 万张照片上传到 Instagram 和 Facebook。同样，每分钟有 300 小时的视频上传到 YouTube！
在整个网络和环境支柱中推进零信任成熟度
据公开报道，一家美国零售公司在 2013 年因缺乏网络分段而遭遇了重大数据泄露。[1] 在数据泄露发生之前，网络犯罪分子设法获取了一家暖通空调 (HVAC) 公司的登录凭据，该公司已与这家零售公司的几家门店签约。这些门店已授予 HVAC 公司访问公司网络的权限，以监控能源和温度水平。然而，利用获得的登录凭据，网络犯罪分子成功地将恶意软件引入了公司的销售点系统，窃取了大约 4000 万张借记卡和信用卡的信息。虽然 HVAC 公司需要访问零售公司的网络才能履行其职责，但调查结果表明，该公司很可能能够通过实施网络分段和访问控制来缓解第三方对其支付系统的访问。[2]
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
新型人工智能软件加速糖尿病眼病的检测
作为一个深度学习系统，它处理的图像越多，其准确度就越高。目前，SELENA+ 已经接受了来自新加坡综合糖尿病视网膜病变计划 (SiDRP) 的 50 多万张无法识别的图像的训练，该计划是 2010 年启动的一项筛查计划。向前迈出的一大步目前，视网膜图像由 SNEC 眼科阅读中心 (SORC) 和陈笃生医院的另一个中心的训练有素的分级员进行评估。SORC 每天收到 2,000 多张图像，所有这些图像都通过繁琐耗时的工作流程手动处理，涉及多达三个级别的分级。
可信人工智能：挑战与前景
1997 年 – IBM Deep Blue 在国际象棋中击败加里·卡斯帕罗夫 2002 年 – 第一个机器人吸尘器 2010 年 – ImageNet 数据库，由普通人进行数据标记。1400 万张图片，2 万个类别 2011 年 – IBM Watson 赢得了节目 Jeopardy！（图片来源：Siri） 2011 年 – 智能手机中的个人助理（Siri） 2016 年 – AlphaGO 击败专业围棋选手 2016 年 – 谷歌翻译开始使用神经机器翻译 8 种语言 2022 年 – OpenAI 发布 ChatGPT。2个月内用户数量就达到了1亿（这是一个记录）。
美国宇航局的分布式活动档案中心管理
50 多年来，NASA 一直将卫星和其他科学仪器发射到太空，以观察地球并收集有关气候、天气和地震、干旱、洪水和野火等自然现象的数据。NASA 地球科学任务生成的数据存储在 12 个分布式活动存档中心 (DAAC) 中。DAAC 位于 NASA 中心、大学和其他联邦机构，负责处理、存档和分发数据。在未来 6 年内，当多个高数据量任务（例如 NASA-印度空间研究组织合成孔径雷达 (NISAR) 和地表水和海洋地形 (SWOT)）上线时，NASA 需要存档的地球观测数据量预计将从 32 PB 增加到 247 PB（1 PB 的存储量相当于 150 万张 CD-ROM 光盘）。
可持续实践：胰岛素治疗
2021 年英国糖尿病审计数据显示，21.8% 的 1 型糖尿病患者和 50.1% 的 2 型糖尿病患者的糖基化血红蛋白达到 53 mmol/mol（7.0%）或更低，这表明许多人的血糖控制不佳。6 尽管在同一时期，英格兰开出了超过 770 万张胰岛素处方，但这表明尽管进行了胰岛素治疗，但血糖控制通常仍不理想。7 美国和斯里兰卡的生命周期分析表明，2 型糖尿病患者一年的胰岛素使用会产生 34.8 公斤二氧化碳当量 (CO2e)；相当于驾驶标准汽油车行驶 1250 公里。8 在英国，每年约有 2300 万支医用笔（其中大部分用于胰岛素）被焚烧或送往垃圾填埋场。9