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五种传染病的即时检测研究进展
持续的SARS-COV-2大流行造成的全球经济影响强调了迫切需要发展快速和实时病原体检测方法。这种进步对于预防和治疗传染病至关重要。技术的持续改进，再加上公众对健康的认识的提高，大大加快了护理测试（POCT）技术的进展。本评论文章概述了最近的
塑造战略的五种竞争力量
• 精明的客户可以通过让你和竞争对手相互竞争来压低价格。 • 强大的供应商如果抬高价格，可能会限制你的利润。 • 有抱负的进入者拥有新产能，渴望占有市场份额，可以加大投资，让你留在市场中。 • 替代品会吸引客户离开。 以商用航空为例：它是利润最低的行业之一，因为五种力量都很强。老牌竞争对手在价格上竞争激烈。客户变化无常，无论选择哪家航空公司，都会寻找最优惠的价格。供应商（飞机和发动机制造商，以及工会劳动力）讨价还价，拿走了航空公司的大部分利润。新参与者不断进入该行业。替代品随处可见，比如火车或汽车旅行。 通过分析所有五种竞争力量，你可以全面了解影响行业盈利能力的因素。你可以及早发现改变游戏规则的趋势，以便迅速利用它们。你还可以找到绕过盈利能力限制的方法，甚至可以重塑对你有利的力量。实践理念 通过了解五种竞争力量如何影响您所在行业的盈利能力，您可以制定一项战略来提高公司的长期利润。波特建议如下：将您的公司定位在最薄弱的地方 示例：
ESG 创造价值的五种方式 - 麦肯锡
近来，积极思考和采取 ESG 行动变得更加紧迫。美国商业圆桌会议于 2019 年 8 月发布了一份新声明，强烈肯定了企业对广泛利益相关者的承诺，包括客户、员工、供应商、社区，当然还有股东。1 顺应这一新兴时代精神，以 ESG 为导向的投资经历了迅猛发展。全球可持续投资现已超过 30 万亿美元，自 2014 年以来增长了 68%，自 2004 年以来增长了 10 倍。2 社会、政府和消费者越来越关注企业的更广泛影响，投资者和高管意识到强有力的 ESG 主张可以保障公司的长期成功，这推动了这一加速发展。投资流量的规模表明，ESG 不仅仅是一种时尚或一种让人感觉良好的活动。
以下是 REACH.ai 为您的团队带来益处的五种方式
4. 减少体力劳动 在理想情况下，您的团队不必花费无数时间联系客户来填补空缺。这个理想世界就是 REACH.ai。它的人工智能非常适合涉及不断变化的变量的大型任务。这是因为人工智能可以在推荐行动之前快速收集和分析大量数据。利用人工智能的健身和健康企业不仅拥有聪明、不知疲倦、全天候工作的员工，而且他们的员工还可以腾出时间来执行机器无法完成的高级服务。
网络犯罪分子利用人工智能武器化的五种方式
近年来，人工智能 (AI) 在企业和个人中越来越受欢迎。这项技术的应用非常广泛，但最常见的应用包括计算机视觉解决方案、自然语言处理系统以及预测和规范分析引擎。尽管人工智能技术肯定可以在网络安全领域带来好处，但它也有可能被网络犯罪分子利用。因此，企业必须了解与这项技术相关的网络风险，并实施策略以尽量减少这些担忧。以下是网络犯罪分子利用人工智能技术的五种方式，以及帮助企业防范其武器化的技巧。
深度学习改变图像分析的五种方式
深度学习使研究人员能够从果蝇、老鼠甚至人类中生成越来越复杂的连接组。这些数据可以帮助神经科学家了解大脑的工作原理，以及大脑结构在发育和疾病过程中的变化。但神经连接并不容易绘制。2018 年，利希特曼与加利福尼亚州山景城谷歌连接组学负责人维伦·贾恩联手，后者正在为他的团队的人工智能算法寻找合适的挑战。贾恩说：“连接组学中的图像分析任务非常困难。你必须能够在很远的距离内追踪这些细线，即细胞的轴突和树突，而传统的图像处理方法犯了太多错误，以至于它们对这项任务基本上毫无用处。”这些线可以比一微米还细，延伸到数百微米甚至毫米的组织。深度学习算法提供了一种自动分析连接组学数据的方法，同时仍能实现高精度。在深度学习中，研究人员可以使用包含感兴趣特征的注释数据集来训练复杂的计算模型，以便快速识别其他数据中的相同特征。“当你进行深度学习时，你会说，‘好吧，我只举几个例子，你自己想办法解决一切’，”德国海德堡欧洲分子生物学实验室的计算机科学家 Anna Kreshuk 说。但即使使用深度学习，Lichtman 和 Jain 在尝试绘制人类大脑皮层片段时也面临着艰巨的任务 1 。仅对 5,000 个左右极薄的组织切片进行成像就花了 326 天。两位研究人员花了大约 100 个小时手动注释图像和追踪神经元，以创建“地面实况”数据集来训练算法，这种方法被称为监督机器学习。然后，训练有素的算法自动将图像拼接在一起，并识别神经元和突触以生成最终的连接组。 Jain 的团队为解决这个问题投入了大量的计算资源，包括数千个张量处理单元 (TPU)，这是谷歌内部专为神经网络机器学习而打造的图形处理单元 (GPU)。Jain 说，处理这些数据需要几个月的时间，大约需要一百万个 TPU 小时，之后人类志愿者以协作的方式校对和纠正连接组，“有点像谷歌文档”，Lichtman 说。他们说，最终结果是任何物种中以这种细节程度重建的最大数据集。尽管如此，它只代表了 0.0001%