国外公开课

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如今大数据无处不在,那么它将怎样影响我们的生活呢?
众所周知,物联网正在改变我们的生活。
对企业来说,最大的机遇实际上都与比特币背后的技术有关,那就是区块链。
应该学习哪些编程语言呢?在本视频中就介绍了2018年中最值得学习的编程语言TOP5。
毋庸置疑,区块链将改变我们工作、支付、经商、旅行和生活的方式。
人工智能将淘汰数百万个工作岗位,这是不可避免的。那么我们该怎么应对呢?
在处理具有层次结构的数据时,递归神经张量网络是不错的选择。
自编码器是能够很好地了解数据特征的一种神经网络,那么自编码器究竟是怎么运行的呢?

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主要面向数据分析、机器学习、深度学习、人工智能等前沿技术话题

伯恩哈德·黎曼(BernhardRiemann,1826-1866)近日,菲尔兹奖和阿贝尔奖双料得主、英国皇家学会前主席迈克尔·阿蒂亚爵士宣称自己证明了黎曼猜想,他将在9月24日的海德堡获奖者论坛上进行宣讲,届时或将给出黎曼猜想的全部证明过程。[1]海德堡获奖者论坛是由KlausTschira基金会,海德堡理论研究所,ACM(国际计算机学会),国际数学联合会,以及挪威科学与文学院共同举办,旨在为青年一代学者提供与图灵奖得主,阿贝尔奖得主,奈望林纳奖得主,菲尔兹奖得主等国际顶级奖项获奖人为期一周的共同研究探讨的机会。(海德堡获奖者论坛网址:www.heidelberg-laureate-forum.org/event_2018/)MichaelAtiyah(1924-)迈克尔·阿蒂亚爵士:1929年4月22日生,英国数学家,主要研究领域为几何。1960年代他与伊萨多·辛格合作,证明了阿蒂亚-辛格指标定理。此定理在数学的一些领域均有重要作用。他于1966年荣获菲尔兹奖,与辛格在2004年共同获得阿贝尔奖。黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ(s)的零点分布的猜想,由数学家黎曼于1859年提出。希尔伯特在第二届国际数学家大会上提出了20世纪数学家应当努力解决的23个数学问题,被认为是20世纪数学的制高点,其中便包括黎曼假设。现今克雷数学研究所悬赏的世界七大数学难题中,黎曼猜想也是其中之一。黎曼认为所有的自然数中素数的频率与一个复杂的函数密切相关,即:被称为黎曼Zeta函数。黎曼猜想认为所有素数都可以表示为一个函数。ζ(s)=0位于一条垂直直线上这就是所谓的黎曼猜想。听到消息后,大小伙伴们都惊呼:2018年数学界是要逆天吗?前有数学家大帅哥PeterScholze获得2018年菲尔兹奖,后有杰克·马举办阿里巴巴数学竞赛,现在再来个黎曼猜想的证明。在感叹之际,也有小伙伴提出质疑消息的真假。而消息来自果壳网编辑Ent_evo的微博,似乎给消息的真实性提供了佐证。此刻,数学圈子、科学圈子已经热炸了。小编默默地数着日历,等待9月24日的到来,这应该就是黎曼猜想的魅力。就连希尔伯特都对黎曼猜想垂涎欲滴:“如果我沉睡一千年然后醒过来,第一个问题就是黎曼猜想是证明还是证伪了”。黎曼估计也想不到,他所提出的这个猜想,足足折腾了数学家们100多年。如果这一猜想被解决的话,那这将会震动整个数学界的重大突破,但黎曼猜想直到今天仍然悬而未决(即既没有被证明,也没有被推翻)。不过,数学家们已经从分析和数值计算这两个不同方面入手,对它进行了深入研究。在分析方面所取得的最强结果是证明了至少有40%的非平凡零点位于临界线上;而数值计算方面所取得的最强结果则是验证了前十万亿个非平凡零点全都位于临界上。有人统计过,在当今数学文献中已有超过一千条数学命题以黎曼猜想(或其推广形式)的成立为前提。如果黎曼猜想被证明,所有那些数学命题就全都可以荣升为定理;反之,如果黎曼猜想被否证,则那些数学命题中起码有一部分将成为陪葬。一个数学猜想与为数如此众多的数学命题有着密切关联,这是极为罕有的。所以,我们说,黎曼猜想是世界上最伟大的难题之一。为什么黎曼猜想如此重要国内知名科普作家卢昌海对于黎曼猜想做过这么一句评价:与费马猜想时隔三个半世纪以上才被解决,哥德巴赫猜想历经两个半世纪以上屹立不倒相比,黎曼猜想只有一个半世纪的纪录还差得很远,但它在数学上的重要性要远远超过这两个大众知名度更高的猜想。黎曼猜想是当今数学界最重要、最期待解决的数学难题。确实如此,通过对目前数学论文中的研究,现有很多数学命题都是以黎曼猜想及推广形式的成立作为前提。而这也就意味着,如果黎曼猜想及其推广形式被证实,那这些数学命题都将荣升为数学定理,一荣俱荣;与之相反的则是,一旦黎曼猜想被证伪,那将会有1000多个数学命题不可避免成为黎曼猜想的“陪葬品”。可以说是牵一发而动全身,黎曼猜想的对否,直接影响了整个以黎曼猜想作为前提的数学体系。再者,黎曼猜想与数论中的素数分布问题存在极为紧密的关系。数论作为传统数学一个极为重要的分支,高斯更是评价“如果说数学是科学的女皇,那么数论就是数学中的女皇”。在数论中,素数分布问题又是重点研究的课题。换句话说,黎曼猜想的证实也将直接影响数论,这就使得黎曼猜想在数学家们心目中的地位和重要性大大提升。还有,黎曼猜想从提出到现在已有100多年,黎曼猜想的藤蔓早已从数学界跨越到物理学界。早在20世纪70年代,就有科学家发现黎曼猜想与某些物理现象存在显著的关联。虽说这出乎意料的发现并没有被最终证实,但也默默地在建立数学与物理世界之间的联系,而这也增加了黎曼猜想的重要性。24日见分晓所以此刻也就能明白,为什么消息一出来,海德堡获奖者论坛瞬间崩溃。因为所有人都想见证这历史性的一刻。而黎曼猜想如论是被证明还是被证伪,也都将会是数学史上一次伟大而又不可磨灭的大事件。最后借用美国数学家蒙哥马利的一句话:如果有魔鬼答应让数学家们用自己的灵魂来换取一个数学命题的证明,多数数学家想要换取的将会是黎曼猜想的证明。黎曼猜想,24日见!

作者:CDA管理员

今日,阿里巴巴宣布,从现在起的48个小时内,将在全球发起一场数学竞赛,每个人都可以参赛。官方表示,这次比赛邀请了全世界的数学大师,而阿里自主研发的AI将为初赛试题辅助阅卷。让全社会看到基础科学尤其是数学的价值,理解数学之美。从赛程安排来看,报名时间截至9月20日9点,预选赛从9月18日9点-9月20日9点,10月中旬公布结果,11月中旬决赛开启。据悉,预选赛题目主要涉及贴近实际生活的题目。应用题、建模题、数学基础题,共三题,每题三问,需要提供解题步骤。第一题30分,第二题40分,第三题30分,全部正确解决问题得满分。根据成绩,选择前300名参赛者进入决赛。决赛题目主要为数学基础知识,论证题,需提供证明步骤,题目包括以下四个方向:几何与拓扑(四道题)、数论与代数(四道题)、方程式(四道题)、应用数学与计算数学(四道题)。参赛学生可任选其中一个方向完成四道赛题,每题25分,全部正确解决问题的得满分。解题中有一定想法和进展的可得部分分数。决赛将选出最佳思路的40位同学。前20位同学推荐评选金、银、铜奖。后20位同学获得优秀奖。指导委员会集体决议最终的金(4人)、银(6人)、铜(10人)奖得主,并为愿意继续深造的获奖者提供推荐信。同时这20位同学进入冬季大师班,跟随大师学习两个星期。ps:关于赛题下载及交流请加群:874447702决赛奖励如下:金奖(4人)每人2万美金奖学金,获得进入冬季大师班的门票;银奖(6人)每人1万美金奖学金,获得进入冬季大师班的门票;铜奖(10人)每人5000美金奖学金,获得进入冬季大师班的门票;优秀奖(20人)获得进入冬季大师班的门票。

作者:CDA管理员

你是否会使用Siri或Alexa等个人助理系统?你是否用垃圾邮件过滤器来处理垃圾邮件?你是否订阅Netflix,并通过其精确的推荐系统来发现新电影呢?如果你符合以上任何一条,那么恭喜你,你已经很好地用到了机器学习!虽然机器学习听起来很复杂,但实际上是相当简单的概念。为了更好地理解它,让我们在文本中解读这几个概念:机器学习是什么、发展历程、内部原理和重要性。01​机器学习是什么人工智能之父,艾伦·图灵很早就曾预测“有一天,人们会带着电脑在公园散步,并告诉对方,今天早上我的计算机讲了个很有趣的事”。机器学习的核心是,“用算法解析数据,从中学习,然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着,你无需明确地编程计算机来执行任务,而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型,它们各有优缺点,分别是:监督学习,无监督学习和强化学习。监督学习监督学习涉及到标注数据,计算机可以使用所提供的数据来识别新的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中,训练的机器将把一组数据分成特定的类。比如邮箱的垃圾邮件过滤器,过滤器分析之前标记为垃圾邮件的邮件,并将其与新邮件进行比较。如果达到某个百分比,则这些新邮件会被标记为垃圾邮件,并发送到相应的文件夹;不像垃圾邮件的将被归类为正常并发送到收件箱。第二种是回归。在回归中,机器使用先前标注的数据来预测未来。比如天气应用。利用天气的相关历史数据(即平均温度,湿度和降水量),手机的天气应用可以查看当前天气,并对一定时间范围内的天气进行预测。无监督学习在无监督学习中,数据是未标注的。由于现实中,大多数的数据都是未标注的,因此这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同,因为这些组不会提供给你。聚类将一个组划分为不同的子组(例如,根据年龄和婚姻状况),然后进行有针对性的营销。另一方面,降维涉及通过查找共性来减少数据集的变量。大多数数据可视化使用降维来识别趋势和规则。强化学习强化学习使用机器的历史和经验来做出决策。强化学习的经典应用是游戏。与监督和无监督学习相反,强化学习不注重提供“正确”的答案或输出。相反,它专注于性能,这类似人类根据积极和消极后果进行学习。如果孩子碰到了热炉,他很快就会学会不再重复这个动作。同样在国际象棋中,计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理,在游戏中机器能够最终击败顶级的人类玩家。来源:Nvidia你可能会问,我们说的是人工智能吗?有点,毕竟机器学习是人工智能的一个分支。人工智能注重开发能像人类一样完成复杂任务的机器,甚至完成得比人类更好。这些任务通常涉及判断、策略和认知推理,这些技能最初被认为是机器的“禁区”。虽然听起来很简单,但这些技能的范围非常广泛,涉及到语言处理、图像识别和规划等等。机器学习使用特定的算法和编程方法来实现人工智能。如果没有机器学习,之前提到的国际象棋程序将需要数百万行代码,以及对手所有的落子可能性。通过机器学习,则只需要少量代码。还有深度学习和神经网络,稍后我们将更详细地介绍它们。但是现在请注意,深度学习是机器学习的一个子集,专注于模仿人类大脑的生物学和运行过程。02​机器学习的发展历程机器学习的最早由贝叶斯在1783年发表的同名定理中提出。贝叶斯定理根据类似事件的历史数据得出事件的可能性。换句话说,贝叶斯定理是一种从经验中学习的数学方法,这也是机器学习的基本思想。来源:XKCD几个世纪后的1950年,计算机科学家艾伦·图灵发明了图灵测试,计算机通过文本对话,从而让人类认为与其交谈的是人而不是计算机。图灵认为,只有当机器通过这项测试才能被认为是“智能的”。在此之后不久,1952年,亚瑟·塞缪尔开发了第一个真正的机器学习程序,在简单的跳棋游戏中,计算机能够根据之前的游戏学习策略,并提高之后的表现。接下来是1963年,唐纳德·米基开发了基于强化学习的tic-tac-toe项目。在接下来的几十年中,机器学习按照相同模式发展着,即技术突破带来更新、更复杂的计算机,通常通过与专业人类玩家进行战略游戏来测试。在1997年,IBM的国际象棋电脑DeepBlue在国际象棋比赛中击败世界冠军GarryKasparov。最近,谷歌开发的AlphaGo专注于被认为是世界上最难的游戏——围棋。尽管围棋被认为过于复杂,难以被计算机攻克,但AlphaGo最终在2016年击败了李世石。机器学习的最大突破是2006年深度学习的发展。深度学习是机器学习的一个类别,旨在模仿人类大脑的思维过程,通常用于图像和语音识别。如今我们使用的许多技术都不离开深度学习。你是否曾将照片上传到Facebook帐户,并标记图中的人物?Facebook正在使用神经网络识别照片中的人脸。还有Siri,当你向iPhone询问今天棒球比赛的比分时,你的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析。没有深度学习,这一切都将难以实现。03​机器学习的原理初学者们要注意了,如果想完全理解大多数机器学习算法,那么必须对一些关键数学概念有基本了解。但不要害怕,这些概念很简单,有些可能你已经掌握了。机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。来源:TowardsDataScience线性代数概念Top3:1.矩阵运算2.特征值/特征向量3.向量空间和范数微积分概念Top3:1.偏导数2.向量值函数3.方向梯度统计概念Top3:1.贝叶斯定理2.组合学3.抽样方法一旦掌握了基本的数学概念,就可以入门机器学习了,有5个主要步骤。来源:PythonTips让我们看到一些常见的算法:回归算法这可能是最流行的机器学习算法,线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。另一方面,逻辑回归专门用于预测离散值。这些算法都以其速度而闻名,它们被认为是最快的机器学习算法之一。来源:TowardsDataScience基于实例的算法基于实例的分析根据提供数据的特定实例来预测结果。最著名的基于实例算法是k-NearestNeighbor,也称为kNN。用于分类中,kNN比较数据点的距离并将每个点分配给它最接近的组。来源:KDnuggets决策树算法决策树算法聚集“弱”学习元素,让它们一起形成强大的算法,这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。在该算法中,弱学习元素是随机选择的。在下面的例子中,我们可以发现许多共同的特征(比如眼睛为蓝色或非蓝色),这都无法对动物种类进行辨别。然而,当我们将所有这些观察结果结合在一起时,我们能够形成更完整的理解并进行更准确的预测。来源:PyBloggers贝叶斯算法这些算法基于贝叶斯定理的,最受欢迎的是朴素贝叶斯算法,它经常用于文本分析。例如,大多数垃圾邮件过滤器都使用贝叶斯算法。它们使用按类别标记的用户输入数据来比较新数据,并对其进行适当分类。来源:Simafore聚类算法聚类算法专注找到元素间的共性,并相应地对它们进行分组。常见的聚类算法是K-Means聚类。根据K-Means,分析人员选择聚类的数量(由变量K表示),算法将元素按物理距离分组到适当的聚类中。来源:Brilliant深度学习和神经网络算法人工神经网络算法基于生物神经网络的结构。深度学习采用神经网络模型并对其进行更新。它们是大型且极其复杂的神经网络,使用少量标注数据和大量未标注数据。神经网络和深度学习具有许多输入,这些输入在产生一个或多个输出之前要通过若干隐藏层。这些连接形成一个特定的循环,模仿人脑处理信息和建立逻辑联系的方式。此外,随着算法的运行,隐藏层通常会变得更小、更细微。来源:Synopsys其他算法下面的图表注明了主要的机器学习算法,它们的类别以及之间的关系。来源:scikit一旦选择并运行算法,你还需要一个非常重要的步骤:对结果进行可视化。虽然与算法编程相比,这看似很简单而没有技术含量。但出色的可视化能力对于数据科学家来说是至关重要的。即使你得出的分析见解再好,一旦没有人能理解也是毫无价值的。04机器学习的重要性我们需要明确的是,机器学习有潜力能够改变世界。通过GoogleBrain和斯坦福机器等研究团队的努力,我们正朝着真正的人工智能迈进。但是,机器学习即将影响的领域有哪些呢?物联网物联网或IOT,指家庭和办公室中与网络连接的物理设备。其中一个流行的物联网设备是智能灯泡,其销售额在过去几年中飙升。随着机器学习的进步,物联网设备比以往更智能,更复杂。物联网相关的机器学习应用主要有两方面,提高设备性能和收集数据。提高设备性能非常简单,我们可以使用机器学习来定制环境,比如用面部识别软件识别谁是房间里,并相应地调整温度和空调。收集数据更加简单,通过连接网络的设备(如Amazonecho),亚马逊等公司将收集的用户数据提供给广告商,这些数据包括你会看哪些节目,起床和睡觉的时间,你家里有几口人等等。来源:i-Scoop聊天机器人在过去几年,聊天机器人的数量激增,复杂的语言处理算法在不断改进。公司在自己的移动应用和第三方应用上使用聊天机器人,从而提供比更快、更高效的客户服务。例如,如果要从H&M订购衬衫,你可以告诉他们的聊天机器人你想要的款式和尺寸,轻松订购产品。来源:zipfworks自动驾驶汽车如今,雪佛兰、优步和特斯拉等几家大公司正在开发自动驾驶汽车。这些汽车使用通过机器学习进行导航、维护和安全程序。比如交通标志传感器,它使用监督学习算法来识别交通标志,并与标注数据集进行比较。因此,汽车看到停车标志时,系统将进行确认并停车。以上就是机器学习相关的一些基础概念,希望能够对你的机器学习之旅有所帮助。

作者:CDA管理员

近年来,Julia语言已然成为编程界的新宠。这门由MITCSAIL实验室开发的编程语言结合了C语言的速度、Ruby的灵活、Python的通用性,以及其他各种语言的优势于一身,并且具有开源、简单易掌握的特点,大有潜力成为取代Python的下一个语言。8日,Julia正式发布1.0版本。Julia团队表示:“Julia1.0版本是我们为如饥似渴的程序员构建一种全新语言数十年来工作成果的巅峰。”那么问题来了,Julia真有这么神?你做好学习一门新编程语言的准备了吗?为什么你应该学习Julia?从2012年到现在,Julia1.0在编程界已经打出了自己的一片“小天地”。截至发稿前,Julia在Github上已经获得了12293颗星星,TOIBE8月份编程语言排行榜上已迅速攀升至第50名。Julia之所以这么受欢迎,这与它解决了工程师们一个“坑爹”问题有关:工程师们为了在数据分析中获得速度和易用性,不得不首先用一种语言编码,然后用另一种语言重写,即很多人口中的“双语言问题”。与其他语言相比,Julia易于使用,大幅减少了需要写的代码行数;并且能够很容易地部署于云容器,有更多的工具包和库,并且结合了多种语言的优势。据JuliaComputing的宣传,在七项基础算法的测试中,Julia比Python快20倍,比R快100倍,比Matlab快93倍。目前Julia的应用范围已经非常广泛了,可以用于天文图像分析、自动驾驶汽车、机器人和3D打印机、精准医疗、增强现实、基因组学和风险管理等领域。两年前,诺贝尔经济学奖得主ThomasSargent和澳大利亚国立大学的经济学教授JohnStachurski,共同建议纽约联邦储备银行把其用于市场走势预测和政策分析的“动态随机一般均衡模型(DSGE)”转到Julia语言平台。在项目第一阶段后,他们发现,Julia把模型运行时间缩短至原先Matlab代码的十分之一到四分之三。除了语言本身的优点,Julia还拥有非常强大的生态系统,主要应用于数据可视化、通用计算、数据科学、机器学习、科学领域、并行计算六大领域。Julia在规模化机器学习领域为深度学习、机器学习和AI提供了强大的工具(Flux和Knet)。Julia的数学语法使其成为表达算法的理想方式,支持构建具有自动差异的可训练模型,支持GPU加速和处理数TB的数据。Julia丰富的机器学习生态系统还提供监督学习算法(如回归、决策树)、无监督学习算法(如聚类)、贝叶斯网络和马尔可夫链蒙特卡罗包等。Julia目前下载量已经达到了200万次,Julia社区开发了超过1900多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外,Julia语言还可以轻松使用Python、R、C/C++和Java中的库,这极大地扩展了Julia语言的使用范围。所以说,Julia火起来不是没有原因的,而最新发布的1.0版本又添加了很多新功能。按例,先贴上新版本相关链接:Julia1.0试用版链接:https://julialang.org/downloads/GitHub地址:https://github.com/JuliaLang/julia目前支持Julia的平台:Julia到底是怎样一门语言?Julia首次公开面世时便体现出该社区对语言的一些强烈要求:我们想要一种拥有自由许可的开源语言。我们想要它拥有C的速度与Ruby的灵活。它要容易理解,像Lisp一样真正地支持宏,但也要有像Matlab一样的明显、熟悉的数学符号。它还要像Python一样可用于通用编程,像R一样易于统计,像Perl一样可自然地用于字符串处理,像Matlab一样擅长线性代数,像shell一样擅长将程序粘合在一起。总之,它既要简单易学,但也要让最严肃的黑客开心。我们既希望它是交互式,也希望它是可编译的。现在,一个充满活力和蓬勃发展的社区围绕着这种语言成长起来,来自世界各地的人们在追求这一目标的过程中不断地精炼并重塑着Julia。超过700人为Julia做出了贡献,还有很多人制作了数以千计的令人惊叹的开源Julia软件包。总而言之,我们建立的语言:快速:Julia就是为高性能而设计的。Julia程序通过LLVM编译为多个平台的高效本机代码。通用:它使用多个调度作为范例,使得它很容易表达众多面向对象和函数编程的模式。它的标准库提供异步I/O、进程控制、日志记录、概要分析、软件包管理器等。动态:Julia是动态类型的,就像一种脚本语言,并且很好地支持交互式使用。技术:它擅长于数值计算,其语法非常适合数学,支持的数字数据类型众多,并具有开箱即用并行性。Julia的多次调度非常适合定义数字和数组类型的数据类型。(可选)键入:Julia具有丰富的描述性数据类型语言,类型声明可用于阐明和巩固程序。可组合:Julia的软件包可以很好地协同工作。单位数量矩阵,货币和颜色数据表都可以进行,并且性能良好。如果你要从Julia0.6或更早版本升级代码,我们建议首先使用过渡版0.7,其中包括弃用警告帮助指导完成升级。如果你的代码没有警告,则可以更改为1.0而无需任何功能更改。已注册的软件包正在使用该过渡版本发布1.0兼容的更新。1.0更新了哪些功能?当然,Julia1.0中最重要的一个新功能是对语言API稳定性的承诺:你为Julia1.0编写的代码可以继续在Julia1.1、1.2等版本中运行。该语言是“已完善”的,核心语言开发人员和社区都可以放心使用基于此版本的软件包、工具和新功能。但Julia1.0更新的不仅是稳定性,它还引入了一些强大、创新的语言功能。自0.6版以来,新发布的一些功能包括:全新的内置软件包管理器性能得以大幅改进,使安装包及其dependencies项变得前所未有的简单。它还支持每个项目的包环境,并记录工作应用程序的确切状态,以便与他人和你自己进行共享。最后,新的设计还引入了对私有包和包存储库的无缝支持。你可以使用与开源软件包生态系统相同的工具来安装和管理私有软件包。JuliaCon上展示了新功能设计的详细情况:https://www.youtube.com/watch?v=GBi__3nF-rMJulia有了一个新的规范表示缺失值(https://julialang.org/blog/2018/06/missing)。能够表示和处理缺失的数据是统计和数据科学的基础。与Julian的一贯风格相符,这个新的解决方案具有通用性、可组合性和高性能。任何泛型集合类型都可以通过让元素包含missing的预定义值来有效地支持缺失值。在以前的Julia版本中,这种“联合类型”集合的性能会太慢,但编译器的改进现在使得Julia可以跟上其他系统中自定义C或C++缺失数据表示的速度,同时也更加通用和灵活。内置的String类型现在可以安全地保存任意数据。你的程序数小时甚至数天的工作不再会因为一些无效Unicode杂乱字节而失败。保留所有字符串数据,同时标记哪些字符有效或无效,可以使你的应用程序安全方便地处理不可避免具有缺陷的真实数据。语法简单的广播(Broadcasting)已经成为核心语言功能,现在它比以往任何时候功能都更强大。在Julia1.0中,将广播扩展到自定义类型并在GPU和其他矢量化硬件上实现高效优化计算变得更简单,为将来提高性能提升铺平了道路。命名元组是一种新的语言特性,它使得通过名称表示和访问数据变得高效快捷。例如,你可以将一行数据表示为row=(name=“Julia”,version=v“1.0.0”,releases=8),并将版本列作为row.version访问,其性能与不甚快捷的row[2]相同。点运算符现在可以重载,让类型使用obj.property语法来获取和设置结构字段之外的含义。这对于使用Python和Java等基于类的语言更顺畅地进行互操作是个福音。属性访问器重载还允许获取一列数据以匹配命名元组语法的语法:你可以编写table.version来访问表的version列,就像row.version访问单行的version字段一样。Julia的优化器在很多方面变得比我们在这里提到的更聪明,但有一些亮点值得一提。优化器现在可以通过函数调用传播常量,可以更好地做到死码消除和静态评估。另外,编译器在避免在长生命周期对象周围分配短期包装器方面也要好得多,这使得程序员可以使用便利的高级抽象而无需降低性能成本。现在使用声明相同的语法调用参数类型构造函数。这消除了语言语法的模糊和令人困惑的地方。迭代协议已经完全重新设计,以便更容易实现多种迭代。现在是一对一定义一个或两个参数方法,而不是定义三个不同泛型函数的方法——start,next,和done。这通常使得使用具有开始状态的默认值的单个定义可以更方便地定义迭代。更重要的是,一旦发现无法生成值就可以部署迭代器。这些迭代器在I/O、网络和生产者/消费者模式中无处不在;Julia现在可以用简单直接的方式表达这些迭代器。范围规则简化。无论名称的全局绑定是否已存在,引入本地范围的构造现在都是一致的。这消除了先前存在的“软/硬范围”区别,并且意味着现在Julia可以始终静态地确定变量是本地的还是全局的。语言本身非常精简,许多组件被拆分为“标准库”软件包,这些软件包随Julia一起提供但不属于“基础”语言。如果你需要它们,它可以给你方便(不需要安装),但不会被强加给你。在未来,这也将允许标准库独立于Julia本身进行版本控制和升级,从而允许它们以更快的速度发展和改进。我们对Julia的所有API进行了彻底的审查,以提高一致性和可用性。许多模糊的遗留名称和低效的编程模式已被重命名或重构,以更优雅地匹配Julia的功能。这促使使用集合更加一致和连贯,以确保参数排序遵循整个语言的一致标准,并在适当的时候将(现在更快)关键字参数合并到API中。围绕Julia1.0新功能的新外部包正在构建中。例如:正在改进数据处理和操纵生态系统,以利用新的缺失支持Cassette.jl(https://github.com/jrevels/Cassette.jl)提供了一种强大的机制,可以将代码转换传递注入Julia的编译器,从而实现事后分析和现有代码的扩展。除了用于分析和调试等程序员的工具之外,甚至可以实现机器学习任务的自动区分。异构体系结构支持得到了极大的改进,并且与Julia编译器的内部结构进一步分离。英特尔KNL只能用Julia工作。NvidiaGPU使用CUDANative.jl(https://github.com/JuliaGPU/CUDAnative.jl)软件包进行编程,GoogleTPU的端口正在开发中。另外,Julia1.0还有无数其他大大小小的改进。有关更改的完整列表,请参阅文件:https://docs.julialang.org/en/release-0.7/NEWS/。在2012年的文章《为什么我们创造Julia》这篇博客文章中(https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia),我们写道:它不完整,但现在是1.0发布的时候——我们创建的语言叫做Julia。现在,我们提前叩响了1.0版本发布的扳机,但它发布的时刻已然到来。真诚地为这些年来为这门现代化编程语言做出贡献的人们感到骄傲。原文链接:https://julialang.org/blog/2018/08/one-point-zero(本文经授权转载自AI前线,ID:ai-front,点击阅读原文查看原文。)

作者:CDA管理员

在最新的Kaggle用户排行榜上,排名第一位的ID是Bestfitting,他本人叫ShubinDai。ShubinDai在两年前加入Kaggle,目前生活在中国湖南省长沙。他是一名数据科学家、工程师,目前领导一家为银行提供软件解决方案的公司。在工作之余,除了Kaggle,Dai还是一名狂热的山地车手,喜欢户外运动。最近ShubinDai接受了Kaggle团队的专访,分享了他在参加Kaggle竞赛时的心得与体会。Q1:可以介绍以下自己和相关背景吗?我的专业是计算机科学,在软件开发方面有超过10年的经验。目前我负责领导一个团队,专门为银行提供数据处理和分析的方案。自大学以来,我对利用数学知识构建程序,从而来解决问题十分感兴趣。我一直在阅读计算机科学方面的书籍和论文,并且很高兴见证了过去十年中机器学习和深度学习方面的进展。Q2:你是如何开始参加Kaggle比赛的?正如之前所说的,我一直在阅读大量机器学习和深度学习方面的书籍和论文,但发现很难将我学到的算法应用于小型数据集。我发现Kaggle是一个很棒的平台,当中有各种有趣的数据集、算法和精彩的探讨。我迫不及待想进行尝试,我第一个参加的比赛是“预测红帽商业价值”(PredictingRedHatBusinessValue)。Q3:在参加新的比赛时,你首先会做什么?在比赛开始的第一个星期,我会创建一个解决方案文档,在比赛进行中,我会不断对文档进行更新。为此,首先我需要了解比赛和手上的数据,然后研究类似的Kaggle比赛和相关论文。Q4:在比赛时,你会做哪些步骤呢?1.仔细阅读比赛的概述和数据的描述;2.查找类似的Kaggle比赛。作为刚加入Kaggle社区不久的新手,我对所有的Kaggle比赛进行了搜索和分析;3.研究类似比赛的解决方案;4.阅读相关论文,确保我跟进该领域的最新进展;5.分析数据,并构建可靠的交叉验证;6.进行数据预处理、特征工程、模型训练;7.进行结果分析,包括预测分布、错误分析、困难样本等;8.根据分析,精心设计模型或设计新模型;9.基于数据分析和结果分析,通过设计模型增加多样性,或解决困难样本;10.模型集成;11.必要时返回前面某个步骤。Q5:你最喜欢的机器学习算法是什么?我会逐个选择算法,但在进行集成时我更喜欢用简单的算法,如岭回归(ridgeregression)。在深度学习的比赛中,在开始我总是喜欢使用resnet-50或设计类似的结构。Q6:你最喜欢的机器学习库是什么?在计算机视觉比赛中,我非常喜欢用pytorch。在自然语言处理或时间序列比赛中,我喜欢用TensorFlow或keras。在进行分析时,我会使用seaborn,以及scipy库。很多情况下scikit-learn和XGB都是不错的选择。Q7:你会如何进行超参数调整呢?我根据对数据和算法的理论理解来调整参数,如果我无法解释结果变好或变坏的原因,我不会轻易使用。在深度学习比赛中,我经常会搜索相关论文,查找在类似情况下其他人会怎么做。而且,我会比较参数更改前后的结果,例如预测分布、受影响的样本等。Q8:你是如何确定交叉验证方法和最终的提交模型?有了好的交叉验证方法就成功了一半。在找到好的方法来评估模型前,我不会进入下一步。为了构建可靠的交叉验证方法,你必须很好地理解数据和所面临的挑战。我还会检查,并确保验证集与训练集和测试集有类似的分布,我会确保我的模型本地交叉验证和公共排行榜上都有不错的改进。在时间序列比赛中,我会留出数据作为验证集。通常,我会以一种保守方式来选择最终的提交模型。我会选择对可靠模型进行加权平均后的集成模型,并确定出其中相对冒险的模型。在我看来,更多的参数意味着更多的风险。但我不会选择我无法解释的模型,即使它的公共排行榜得分很高。Q9:简而言之,怎样才能赢得比赛?需要良好的交叉验证方法。以及从其他比赛中学习,阅读相关论文,还需要自律和心里承受力。Q10:你最喜欢哪类Kaggle比赛?为什么?我最喜欢自然保护和医疗相关的比赛。我觉得我有必要为改善我们的生活和保护地球做些什么。Q11:机器学习中,你对哪个子领域最感兴趣?我对深度学习的各种进步都很感兴趣。我想利用深度学习解决除计算机视觉和自然语言处理之外的问题,因此在我参加的比赛和日常工作中,我会使用到深度学习。Q12:对你而言,在解决数据科学问题时,专业知识有多重要?老实说,我不认为专业知识会有太多的作用,原因如下:1.Kaggle提供的比赛数据对每个人都很公平;2.仅使用成熟的方法赢得比赛是很难的,尤其是对于深度学习的比赛。因此我们需要更多创造性的解决方案;3.数据本身更重要,尽管我们可能需要阅读一些相关的材料。但是也有一些例外。例如,在PlanetAmazon比赛中,我从我在热带雨林的经历中获得了一些想法,但这些经验并不能称为专业知识。Q13:你认为你最有竞争力的比赛技巧是什么?我认为是在比赛开始时准备解决方案文档。我会列一份清单,包括面临的挑战、应该阅读的解决方案和论文、可能的风险、可能的交叉验证方法、可能的数据增强方法以及加强模型多样性的方式。而且,我会不断更新文档。幸运的是,这些文档在我之后的比赛中都很很大的帮助。Q14:在工作中,你是如何运用数据科学的?Kaggle比赛有所帮助吗?我的团队尝试通过机器学习解决各种银行业务问题,比如预测银行网点的访客;预测ATM应准备的现金;产品推荐;操作风险控制等。Kaggle比赛也改变了我的工作方式,当我为解决问题寻找解决方案时,我会寻找类似的Kaggle比赛,因为那些都是宝贵的资源。同时我还建议我的同事们研究类似的解决方案,从中获得启发。Q15:你如何权衡模型复杂性和训练/测试运行时间?以下是我的看法:1.只有当这方面出现问题时,培训/测试运行时间才值得关注。当正确率很重要时,不用太担心模型的复杂性。如果获得训练数据需要好几个月的时间,那么我们需要充分的利用。2.现在,只对弱模型进行集成很难赢得比赛。如果你想成为第一名,你需要多个很好的单一模型。如果我想在比赛中确保第一名,我会设计几个不同的模型,并且在排行榜上能达到前10名,有时甚至是前3名。3.按照我的经验,我会在比赛中设计模型来探索这个问题的上限,然后选择一个简单的模型使其在实际情况下可行。我总会尽量向组织者提交一个简单模型,并且与他们进行讨论。我发现一些组织者甚至会使用我们的方案来解决他们面临的其他问题。4.当训练/测试运行时间很重要时,Kaggle有很多机制来确保性能:kernel比赛、团队规模限制、增加更多在计分时未计算的数据等。我相信Kaggle也会根据比赛目标改进规则。Q16:你是如何在Kaggle比赛不断进步的?有趣的比赛和Kaggle中强大的竞争对手让我不断进步。Kaggle中有许多优秀的竞争者,因此想赢得比赛并非易事,这不断挑战我的极限。去年,我尽可能多地完成比赛,并且猜测其他竞争者会做什么。为此,我必须阅读大量材料,并构建多功能模型。在比赛之后,我研究了其他竞争对手的解决方案。Q17:你有关注哪些最近或正在进行的机器学习比赛吗?今年我希望能参加Kaggle的深度强化学习比赛。Q18:你仅用15个月就上升到排行榜的第一名,你是怎么做到的?首先,取得第一只是代表我在Kaggle所学到的知识,而且我也幸运。在我的前几次比赛中,我试图将近年来学到的理论转化为技巧,并从其他人那里学到很多。在对Kaggle比赛有一定的了解之后,我开始思考如何用系统化的方式进行比赛,因为我在软件工程方面有多年经验。大约半年后,我获得了首个奖项,并获得了一些自信。我感觉我可能会在一年内成为达到大师级别。在PlanetAmazon比赛中,我试图获得金牌,当发现自己名列第一位时,我非常惊讶。然后我觉得应该继续使用之前提到的策略和方法,从而取得更多的成功。在赢得Cdiscount比赛后,我爬升到了用户排名榜的前列。我从Kaggle平台受益颇多,我从其他人那里学到了很多,Kaggle的用户排名系统也激励着我不断进步。我也感到很幸运,我没想到我能连续获得6次奖项,在许多比赛中取得了前10名或前1%的成绩。我可能很难再重复这个经历了。但是,取得好的排名并不是我的目标。我把每场比赛都视为学习的机会,因此我会选择我不太熟悉领域的比赛,这迫使我去年研读了成百上千篇论文。Q19:你提到过,你喜欢研究之前比赛中评分最高的解决方案。你有什么特别的见解吗?我尊重所有的赢家和出色解决方案的贡献者,我知道他们付出了非常多的努力。我总是以一种可敬的态度研究这些解决方案。

作者:CDA管理员

机器学习的医学数据这是一个机器学习医疗数据的策划清单。此列表仅供参考,请确保您尊重此处列出的任何数据的任何和所有使用限制。1.医学影像数据医学图书馆向13,000名患者注释提供了53,000张医学图像的MedPix®数据库。需要注册。信息:https://medpix.nlm.nih.gov/homeABIDE:自闭症脑成像数据交换:对自闭症内在大脑结构的大规模评估。539名患有ASD和573名典型对照的个体的功能MRI图像。这些1112数据集由结构和静息状态功能MRI数据以及广泛的表型信息组成。需要注册。论文:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23774715信息:http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/abide/预处理版本:http://preprocessed-connectomes-project。组织/遵守/阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)MRI数据库阿尔茨海默病患者和健康对照。还有临床,基因组和生物制造商的数据。需要注册。论文:http://www.neurology.org/content/74/3/201.short访问:http://adni.loni.usc.edu/data-samples/access-data/用于血管提取的数字视网膜图像(DRIVE)DRIVE数据库用于比较研究视网膜图像中血管的分割。它由40张照片组成,其中7张显示出轻度早期糖尿病视网膜病变迹象。论文:http://www.isi.uu.nl/Research/Publications/publicationview/id=855.html访问:http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.phpAMRG心脏地图集AMRG心脏MRI地图集是奥克兰MRI研究组西门子Avanto扫描仪采集的正常患者心脏的完整标记的MRI图像集。该地图集旨在为大学和学校的学生,MR技术人员,临床医生提供...先天性心脏病(CHD)地图集先天性心脏病(CHD)地图集代表成年人和患有各种先天性心脏病的儿童的MRI数据集,生理临床数据和计算机模型。这些数据来自几个临床中心,包括Rady...通过磁共振成像评估确定除颤器降低风险,是一项前瞻性,多中心,随机临床试验,用于冠心病和轻中度左心室功能不全患者。主要目标......MESA多种族动脉粥样硬化研究是一项在美国的六个中心进行的大规模心血管人群研究(>6,500名参与者)。它的目的是调查亚临床到临床心血管疾病的表现之前......OASIS开放获取系列影像研究(OASIS)是一项旨在使科学界免费提供大脑核磁共振数据集的项目。两个数据集可用:横截面和纵向集。年轻,中老年,非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据:该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。对于每位受试者,单独获得3或4个单独的T1加权MRI扫描包括扫描会话。受试者都是右撇子,包括男性和女性。100名60岁以上的受试者已经临床诊断为轻度至中度阿尔茨海默病(AD)。此外,还包括一个可靠性数据集,其中包含20个未删除的主题,在其初次会议后90天内的后续访问中成像。非痴呆和痴呆老年人的纵向磁共振成像数据:该集合包括150名年龄在60至96岁的受试者的纵向集合。每位受试者在两次或多次访视中进行扫描,间隔至少一年,总共进行373次成像。对于每个受试者,包括在单次扫描期间获得的3或4次单独的T1加权MRI扫描。受试者都是右撇子,包括男性和女性。在整个研究中,72名受试者被描述为未被证实。包括的受试者中有64人在初次就诊时表现为痴呆症,并在随后的扫描中仍然如此,其中包括51名轻度至中度阿尔茨海默病患者。另外14名受试者在初次就诊时表现为未衰退,随后在随后的访视中表现为痴呆症。访问:http://www.oasis-brains.org/SCMR共识数据SCMR共识数据集是从不同的MR机(4个GE,5个西门子,6个Philips)获得的混合病理学(5个健康,6个心肌梗塞,2个心力衰竭和2个肥大)的15个心脏MRI研究)。主要目标......Sunnybrook心脏数据Sunnybrook心脏数据(SCD)也被称为2009年心脏MR左心室分割挑战数据,由45个病人和病理混合的电影-MRI图像组成:健康,肥大,伴有梗塞和心脏的心力衰竭。..访问:http://www.cardiacatlas.org/studies/肺图像数据库联盟(LIDC)初步的临床研究表明,螺旋CT扫描肺部可以提高高危人群的肺癌早期发现率。图像处理算法有可能有助于螺旋CT研究中的病变检测,并评估连续CT研究中病变大小的稳定性或变化。这种计算机辅助算法的使用可以显着提高螺旋CT肺部筛查的灵敏度和特异性,并且通过减少解释所需的医师时间来降低成本。肺成像数据库联盟(LIDC)倡议的目的是支持一个机构联盟制定螺旋CT肺部影像资源的共识指南,并建立螺旋CT肺部影像数据库。根据这项计划资助的研究人员为数据库的使用创建了一套指导方针和指标,并为开发数据库作为实验台和展示这些方法的指南和指标。该数据库通过互联网向研究人员和用户提供,作为研究,教学和培训资源具有广泛的用途。具体而言,LIDC倡议的目标是提供:用于图像处理或CAD算法的相对评估的参考数据库一个灵活的查询系统,将为研究人员提供评估各种技术参数的机会,并取消确定该数据库中的临床信息,这对研究应用很重要。该资源将刺激进一步的数据库开发,用于包括癌症筛查,诊断,图像引导干预和治疗在内的应用的图像处理和CAD评估。因此,NCI鼓励研究者发起的拨款申请,在他们的研究中利用数据库。NCI还鼓励研究者发起的赠款申请,这些申请提供了可以改进或补充LIDC使命的工具或方法。访问:http://imaging.cancer.gov/programsandresources/informationsystems/lidcTCIA集合跨各种癌症类型(例如癌,肺癌,骨髓瘤)和各种成像模式的癌症成像数据集。“癌症成像档案”(TCIA)中的图像数据被组织成特定目标的主题集合。受试者通常具有癌症类型和/或解剖部位(肺,脑等)。下表中的每个链接都包含有关集合的科学价值的信息,关于如何获取任何可用的支持非图像数据的信息以及查看或下载成像数据的链接。为了支持科学研究的可重复性,TCIA支持数字对象标识符(DOI),允许用户共享研究手稿中引用的TCIA数据的子集。访问:http://www.cancerimagingarchive.net/白俄罗斯结核病门户结核病(TB)是白俄罗斯公共卫生的一个主要问题。最近的情况与MDR/XDR结核病和HIV/TB需要长期治疗的出现和发展相关。许多和最严重的病例通常在全国各地传播到不同的结核病药房。通过使用包含患者放射影像,实验室工作和临床数据的共同数据库,领先白俄罗斯结核病专家关注这些患者的能力将大大提高。这也将显着改善对治疗方案的依从性,并且更好地记录治疗结果。纳入门诊患者入选临床病例的标准-入住肺结核和肺结核的RDSC耐多药结核病部门,诊断或怀疑患有耐多药结核病,访问:http://tuberculosis.by/DDSM:用于筛选乳腺摄影的数字数据库乳腺摄影数字化数据库(DDSM)是乳腺摄影图像分析研究社区使用的资源。该项目的主要支持来自美国陆军医学研究和装备司令部的乳腺癌研究计划。DDSM项目是由马萨诸塞州综合医院(D.Kopans,R.Moore),南佛罗里达大学(K.Bowyer)和桑迪亚国家实验室(P.Kegelmeyer)共同参与的合作项目。华盛顿大学医学院的其他病例由放射学和内科医学助理教授PeterE.Shile博士提供。其他合作机构包括威克森林大学医学院(医学工程和放射学系),圣心医院和ISMD,Incorporated。数据库的主要目的是促进计算机算法开发方面的良好研究,以帮助筛选。数据库的次要目的可能包括开发算法以帮助诊断和开发教学或培训辅助工具。该数据库包含约2,500项研究。每项研究包括每个乳房的两幅图像,以及一些相关的患者信息(研究时间,ACR乳房密度评分,异常微妙评级,异常ACR关键字描述)和图像信息(扫描仪,空间分辨率...)。包含可疑区域的图像具有关于可疑区域的位置和类型的像素级“地面真实”信息。访问:http://marathon.csee.usf.edu/Mammography/Database.html前列腺据报道,前列腺癌(CaP)在全球范围内是第二大最频繁诊断的男性癌症,占13.6%(Ferlay等(2010))。据统计,2008年,新诊断病例的数量估计为899,000,其中不少于258,100例死亡(Ferlay等(2010))。磁共振成像(MRI)提供成像技术,可以诊断和定位CaP。I2CVB提供多参数MRI数据集以帮助开发计算机辅助检测和诊断(CAD)系统。访问:http://i2cvb.github.io/访问:http://www.medinfo.cs.ucy.ac.cy/index.php/downloads/datasets多发性硬化症数据库中的MRI病灶分割紧急远程骨科X射线数字图书馆IMT分割针EMGMUAP时域特征DICOM图像样本集这些数据集专门用于研究和教学。您无权重新发布或出售它们,或将其用于商业目的。所有这些DICOM文件都使用JPEG2000传输语法进行压缩。访问:http://www.osirix-viewer.com/resources/dicom-image-library/SCR数据库:胸部X光片的分割胸部X光片中解剖结构的自动分割对于这些图像中的计算机辅助诊断非常重要。SCR数据库的建立是为了便于比较研究肺野,心脏和锁骨在标准的后胸前X线片上的分割。本着合作科学进步的精神,我们可以自由共享SCR数据库,并致力于在这些分割任务上维护各种算法结果的公共存储库。在这些页面上,可以在下载数据库和上载结果时找到说明,并且可以检查各种方法的基准结果。访问:http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/SCR/医学影像数据库和图书馆访问:http://www.omnimedicalsearch.com/image_databases.html一般类别e-Anatomy.org-交互式解剖学图谱-电子解剖学是解剖学在线学习网站。为了覆盖人体的整个断面解剖结构,选择了来自正常CT和MR检查的超过1500个切片。图像使用TerminologiaAnatomica标记。用户友好的界面允许通过结合交互式文本信息,3D模型和解剖图绘制的多切片图像系列进行摄影。医学图片和定义-欢迎访问互联网上最大的医学图片和定义数据库。有许多网站提供医疗信息,但很少提供医疗照片。就我们所知,我们是唯一一家提供医学图片数据库的关于每个术语的基本信息的图片。编者按:好的网站可免费访问,无需注册1200多种健康和医疗相关图像,并带有定义。核医学艺术-医学插图,医学艺术。包括3D动画。“NucleusMedicalArt,Inc.是美国和海外的出版,法律,医疗,娱乐,制药,医疗设备,学术界和其他市场的医疗插图,医疗动画和交互式多媒体的领先创造者和分销商。注意:伟大的网站。互联网上的医学图像数据库(UTHSCSALibrary)-指向具有主题特定医疗相关图像的网站的链接目录。手术视频-国家医学图书馆MedlinePlus收集100和100s不同外科手术的链接。您必须在电脑上安装RealPlayer媒体播放器才能观看这些免费的视频。带插图的ADAM医学百科全书。也许今天互联网上最好的插图医学着作之一,ADAM医学百科全书收录了4000多篇有关疾病,测试,症状,受伤和手术的文章。它还包含一个广泛的医学照片和插图库,用于备份这4,000篇文章。这些插图和文章免费向公众开放。哈丁医学博士-医学和疾病图片,是一个由爱荷华大学提供的相当一段时间的免费和已建立的资源。主页处于目录风格,用户将不得不深入查找他们正在查找的图像,其中许多图像不在现场。尽管如此,哈丁医学博士是一个很好的门户,可以查看数千种详细的医疗照片和插图。健康教育资产图书馆(HEAL)-网络健康基金会媒体库总部位于瑞士的(HON)是一个国际机构,旨在鼓励在线健康信息的道德提供。“HONmedia(图像库)是一个超过6,800个医学图像和视频的独特库,涉及1,700个主题和主题。这个无与伦比的数据库由HON手动创建,新图像链接不断从全球范围添加HON鼓励用户通过提交图片链接制作自己的图片链接。“图书馆包括解剖图像,疾病和条件以及程序的视觉影响。公共卫生图像库(PHIL)由疾病控制和预防中心(CDC)的工作组创建,PHIL为CDC的图片提供了一个有组织的通用电子网关。我们欢迎公共卫生专业人员,媒体,实验室科学家,教育工作者,学生和全球公众使用这些材料作为参考,教学,演示和公共卫生信息。内容被组织成人物,地点和科学等级分类,并以单幅图像,图像集和多媒体文件形式呈现。医学史图片-该系统提供了美国国家医学图书馆(NLM)医学史分部(HMD)的印刷品和图片集中近6万幅图片的访问权限。该系列包括各种媒体的肖像,机构图片,漫画,流派场景和平面艺术,展示了医学的社会和历史方面。Pozemedicale.org-以西班牙语,意大利语,葡萄牙语和意大利语收集医学图像。旧医学图片:从19世纪末和20世纪初,数百个迷人而有趣的旧,但高品质的照片和图像。学科专业图像库和集合亨利·格雷的人体解剖-格雷的人体解剖学Bartleby.com版以经典的1918年出版物中的1,247幅鲜艳的雕刻-许多颜色为特征。Crookston系列-由JohnH.Crookston博士拍摄的医学幻灯片集合,已经数字化,可供公众和医生使用。DAVE项目-涵盖广谱内窥镜成像的胃肠内窥镜视频剪辑的可搜索库。Dermnet-可收集超过8000种高品质皮肤科图像。交互式皮肤科Atlas-常见和罕见皮肤问题的图像参考资源。多维人类胚胎是由国家儿童健康与人类发育研究所(NICHD)资助的一项合作,旨在通过互联网制作并提供基于磁共振成像的人类胚胎的三维图像参考。GastroLab内窥镜档案于1996年发起,目标是保持内窥镜图库免费供所有感兴趣的医护人员使用。MedPix是放射学和医学图片数据库资源工具。主页界面很混乱,整个网站设计不友好,并且在20世纪90年代中期给它留下了印象。但是,如果你有时间(耐心),它可能被证明是一些重要的资源。OBGYN.net图像库-本网站致力于提供对女性健康感兴趣的图像。除了为您提供访问OBGYN.net图像外,我们还指出了互联网上其他女性健康相关的图像。由于材料的图形性质,有些人可能不喜欢看这些图像。它们仅用于教育目的。威盛集团公共数据库记录图像数据库对于定量图像分析工具的开发至关重要,特别是对于计算机辅助诊断(CAD)的任务。与I-ELCAP小组合作,我们建立了两个公共图像数据库,其中包含DICOM格式的肺部CT图像以及放射科医师的异常记录。请访问下面的链接了解更多详情:访问:http://www.via.cornell.edu/databases/CVonline:图像数据库访问:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htmUSC-SIPI图像数据库USC-SIPI图像数据库是数字化图像的集合。它主要用于支持图像处理,图像分析和机器视觉方面的研究。USC-SIPI图像数据库的第一版于1977年发布,并且自那时以来增加了许多新图像。数据库根据图片的基本特征分为多个卷。每个卷中的图像具有各种尺寸,例如256x256像素,512x512像素或1024x1024像素。所有图像的黑白图像均为8位/像素,彩色图像为24位/像素。目前提供以下卷:TexturesBrodatztextures,texturemosaics,etc.AerialsHighaltitudeaerialimagesMiscellaneousLena,themandrill,andotherfavoritesSequencesMovinghead,fly-overs,movingvehicles访问:http://sipi.usc.edu/database/2.挑战/比赛数据放射学中的视觉概念提取挑战手动注释来自几种不同成像模式(例如CT和MR)的几种解剖结构(例如肾,肺,膀胱等)的放射学数据。他们还提供了一个云计算实例,任何人都可以使用它来根据基准开发和评估模型。访问:http://www.visceral.eu/生物医学图像分析中的重大挑战通过标准化评估标准,为了便于在新解决方案和现有解决方案之间进行更好的比较,收集生物医学成像挑战。您也可以创建自己的挑战。截至撰写本文时,有92个挑战提供可下载的数据集。访问:http://www.grand-challenge.org/梦想的挑战梦想的挑战提出了关于系统生物学和转化医学的基本问题。我们的挑战由来自各种组织的研究人员社区设计和运行,邀请参与者提出解决方案-促进协作并在此过程中建立社区。SageBionetworks提供专业技术和制度支持,以及通过Synapse平台应对挑战的基础设施。我们共同拥有一个愿景,允许个人和团体公开合作,使“人群中的智慧”对科学和人类健康产生最大的影响。数字乳腺摄影梦想挑战。ICGC-TCGADREAM体细胞突变称为RNA挑战(SMC-RNA)梦想的挑战这些是在增加时面临的积极挑战,还有更多过去的挑战和即将到来的挑战!访问:http://dreamchallenges.org/

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