Bugünkü Çekirdek Ses | Modern kentlilerin savunmasız olduğu depresyondan ne kadar uzaktasınız? Deneyelim
Depresyon yaşamamış insanlar bunun dehşetini anlayamazlar.
Şu anda, depresyon dünyadaki en büyük dördüncü hastalık haline geldi ve 2020'de en büyük ikinci hastalık haline gelmesi bekleniyor. Bai Yansong ve Cui Yongyuan gibi birçok ünlü depresyonun sancısına kapıldı ve bazıları hastalıkları nedeniyle intihar etti.
Bununla birlikte, depresyon için teşhis öncesi tahmin ve teşhis sonrası izleme şu anda zayıf bir bağlantı içindedir.Başlıca nedeni, psikologlar ve psikiyatristlerin teşhis öncesi doğru bir şekilde tahmin etmelerinin ve sonrasında etkili bir şekilde izlemelerinin zor olmasıdır.
Yapay zekanın tespitteki doğal avantajları, tıp alanındaki araştırma ve uygulamalarını giderek daha çeşitli hale getirmiştir. Daha önce, bazı araştırmacılar depresyonu tespit etmek için yapay zeka uyguladı ve doğruluk oranı% 70'e ulaştı.
Ancak bugün bu teknolojiyi tanıtmak istemiyorum, ancak Li Feifei'nin bir zamanlar "AI'nın sınırları yoktur ve AI'nın refahının sınırları yoktur" diyen şahsen katıldığı bir makale.
Bu makalede, Li Feifei ve ekibi, bir kişinin yüz ifadeleri ve konuşma yoluyla depresyondan muzdarip olup olmadığını teşhis etmek için konuşma tanıma, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme teknolojisi ile birlikte yapay zeka depresyon teşhisini hedeflediler.
Şu anda, bu araştırma ilk sonuçlara ulaştı ve depresyon teşhisi için makine modelinin doğruluğu% 83,3'e ulaştı. Ek olarak, model cep telefonlarına da yerleştirilebilir, böylece daha fazla insan depresyonu kolayca teşhis edebilir ve artık para ve zaman eksikliğinden muzdarip olmak zorunda kalmaz.
Genel planda, Li Feifeinin ekibi önce 3D yüz kilit noktası videosunu, hastanın konuşma sesini ve modele metne dönüştürülen görüşme kayıtlarını girmeyi seçti.
Bundan sonra, kişinin depresyondan muzdarip olup olmadığını belirlemek için hasta sağlığı anketini (PHQ, Hasta Sağlığı Anketi) puanını veya depresyon sınıflandırma etiketini çıkarın.
Üç tür veri girerek bu kişinin depresyondan muzdarip olup olmadığını neden anlayabilirim: video, ses ve görüşme kaydı?
Bunun nedeni, mevcut depresyon teşhisi sürecinde, doktorların diğer kişinin hasta olup olmadığını belirlemek için hasta ile yüz yüze sohbet etmeleri gerektiğidir.
Bunlar arasında, doktor tarafından gözlemlenmesi gereken faktörler şunlardır: karşı tarafın tonunun bekar olup olmadığı, aksanlı veya hüsran dolu olup olmadığı; konuşma sesinin nispeten düşük olup olmadığı; konuşurken hareketlerin normalden daha az olup olmadığı; her zaman aşağı bakıp bakmadığı vb.
Elbette doktor gözleminin yanı sıra hasta sağlık anketleri ile daha detaylı bilgilerin araştırılması da gereklidir.
Bu nedenle, depresyonu teşhis etmek için yapay zekayı kullanmak, hastayla konuşan doktorun yerini alacak bir makine öğrenimi modeli kullanmaya, doktorun önündeki hastanın performansını veriye dönüştürmeye ve bunu makine öğrenimi modeline girmeye eşdeğerdir.
DAIC-WOZ verilerinin, 142 hastanın sağlık anketi puanları ve toplam 50 saatlik veri için 189 klinik görüşme dahil olmak üzere, bu modeli eğitmek için kullanıldığı anlaşılmaktadır.
Modelin tamamı esas olarak iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm, cümle düzeyinde gömmelerdir (Cümle Düzeyinde Gömmeler), yani tüm cümlenin çok modlu yerleştirilmesi, ses, görsel ve ses öğelerini daha uzun süre yakalayabilir.
İkinci bölüm, Nedensel Evrişimli Ağlar (C-CNN, Nedensel Evrimsel Ağlar) olarak adlandırılır.
Bu evrişimli ağı kullanmanın ana nedeni, depresyon hastalarının konuşurken farklı kelimeler arasında daha uzun süre durmalarıdır.
Bu nedenle, tüm cümlenin sesi ve görüntüsü nispeten uzundur. Bu kadar uzun cümleleri işlerken, nedensel evrişimli ağlar, tekrarlayan sinir ağlarından daha güçlüdür.
Genel deneysel veriler açısından, Li Feifeinin yeni araştırma verileri, öncekilere kıyasla nispeten yüksektir. Bununla birlikte, öncekilerden farklı olarak, bu yeni çalışma önceden yapılmış bazı görüşme kayıtlarına dayanmamaktadır, bu nedenle daha az arka plan bilgisi vardır.
Dahası, bu yeni araştırma, özellik mühendisliği gerektirmez ve girdi ham verilerini doğrudan kullanabilir.
Son olarak, bahsetmeye değer bir şey, bu araştırma sonucunun NIPS NeurIPS 2018 Medikal ve Sağlık Makine Öğrenimi (ML4H) Atölyesi için de seçilmesidir.
Bu hafta Amazon AWS re: Invent 2018 konferansı Las Vegas'ta düzenlendi. AWS CEO'su Andy Jassy konferansta Inferentia adlı ilk bulut AI çipini piyasaya sürdü.
Inferentia'nın yüksek verimli, düşük gecikme süreli, sürdürülebilir performans ve uygun maliyetli bir işlemci olacağını ve yapay zeka araştırmacılarına "düşük maliyetli ve yüksek performans" sağlayacağını söyledi.
Inferentia, INT8 ve FP16 gibi popüler çerçeveleri destekler. Ek olarak, TensorFlow, Caffe2 ve ONNX gibi birden çok makine öğrenimi çerçevesini destekler.
Elbette bir Amazon ürünü olarak EC2, SageMaker vb. AWS ürünlerinden gelen verileri de destekler. AWS CEO'su Andy Jassy, bu çipin gelecek yıl piyasaya sürüleceğini söyledi.
Bu, yeni nesil işlemciler oluşturan bulut hizmeti devlerinin en son örneğidir. Ve bu aynı zamanda Amazon'un, Google ve Huawei'den sonra resmi olarak bulut AI çiplerini başlatan dünyadaki üçüncü bulut hizmeti şirketi olduğuna işaret ediyor.
Amazon, çipi yayınlarken müşterilerin GPU temelli çıkarım hızlandırmayı herhangi bir Amazon EC2 bulut sunucusuna bağlamasına olanak tanıyan ve derin öğrenme maliyetini% 75'e kadar azaltacak yeni bir hizmet olan Amazon Elastic Inference'ı piyasaya sürdü.
Amazon, konferansta yeni bir depolama hizmetini de duyurdu.Sadece nadiren ihtiyaç duyulan ancak silinemeyen derin arşiv verileri için kullanılıyor. Yeni hizmet 2019'da piyasaya sürülecek.
Amazon ayrıca bulut hizmeti platformunun güvenliğiyle ilgili en son güncellemeleri de duyurdu.AWS Security Hub, kuruluşların AWS ortamının güvenliğini merkezi olarak yönetip tanımlayabileceği yeni bir yerdir. Hizmet, AWS kullanıcılarının daha hızlı hareket edebilmeleri için saldırı kalıpları ve tekniklerinden içgörüler elde etmelerine yardımcı olacaktır.
Amazon ayrıca, geliştiricilerin makine öğrenimini öğrenmesine yardımcı olmak için tasarlanmış, tamamen otonom 1/18 ölçekli bir yarış arabası olan AWS DeepRacer'ın piyasaya sürüldüğünü de duyurdu.
RL, diğer makine öğrenimi teknolojilerinden farklı bir eğitim modeli yöntemi kullanır, böylece herhangi bir eğitim verisini işaretlemeden çalışmaya başlayabilir ve uzun vadeli hedefleri optimize ederken kısa vadeli kararlar verebilir.
Son zamanlarda, TechCrunch'a göre, çip üreticisi Qualcomm'un kurumsal risk sermayesi kolu, yapay zekaya 100 milyon dolara kadar yatırım yapmayı planlıyor.
Şirket, akıllı telefonlar veya araçlar gibi bulutta çalışmak yerine, esas olarak terminal cihazlarda çalışan AI'ya atıfta bulunan cihaz AI'yı oluşturan yeni başlayanlar için finansman sağlayacağını söyledi. Qualcomm Yatırım Direktörü Albert Wang, cihaz yapay zekasının geleceğin olduğuna inanıyor.
Wang, "Bugünün yapay zeka işlemesi hesaplama açısından çok yoğun. Alexa ile konuştuğunuzda, cihazınızda hiçbir şey işlenmezse buluta getirilecek ve orada işlenecek. Performans gibi bazı sorunlar olacaktır. Bozulma, çok fazla bant genişliği tüketimi ve gizlilik sorunları. "
Qualcomm, daha önce Evergreen Venture Fund'a, Çinli yapay zeka yüz tanıma şirketi SenseTime dahil olmak üzere yapay zeka yatırımları yapmıştı ve General Motors, yapay zeka tabanlı otonom sürüş teknolojisi oluşturan Cruise'u satın almıştı.
AI Fonu'nun ilk yatırımı, yüz, vücut ve nesne tanıma teknolojisine adanmış Tel Aviv merkezli AI girişimi AnyVision'dan geldi. Qualcomm, şirketin Temmuz ayında Bosch tarafından yönetilen 28 milyon dolarlık Seri A finansmanına katıldı.
Kurumsal risk sermayesi şirketleri genellikle her yıl 12 ila 15 girişime nakit sağlar. Yapay zeka fonuna gelince, kaç şirketi destekleyeceği belli değil ancak her işlemdeki yatırımının 5 milyon ila 15 milyon dolar arasında olacağını söyledi.
Qualcomm genellikle profesyonel fonlar için fon ayırmaz, ancak şirket birkaç yıl önce Fitbit'e yatırım yapan bir dijital sağlık fonu başlattı. Wang, "AI'ya gelince, çok benzersiz bir kaynak seti getirdik" dedi.
"Qualcomm mobil platformda çok büyük, Nesnelerin İnternetinde bir yeri var, bu nedenle donanım ve yazılım açısından birçok teknik ortaklık sağlayabiliriz, genel olarak birçok pazar bilgisi sağlayabiliriz, Çok sayıda portföy şirketimiz var. "
Jack Ma emekli olduktan ve gösterildikten sonra, bugün, Alibaba Group CEO'su Zhang Yong, tüm çalışanlara açık bir mektup yayınladı ve Alibaba ilk büyük organizasyonel yeniden yapılanmayı başlattı.
Zhang Yong, Alibaba'nın gelecek için en son kurumsal yükseltmesini duyurdu: Alibaba Cloud, Alibaba Cloud Intelligence'ı yükseltir; teknoloji ve akıllı İnternet yatırımını ve yapısını güçlendirir; Tmall kendi kendini yükseltir ve önümüzdeki 5-10 yıl boyunca büyük bir Tmall'a ayrılır. Yıllar süren gelişim organizasyonun temelini attı ve liderliği zenginleştirdi ve Ali iş işletim sistemini kurmak için her türlü çabayı gösterdi.
Yükseltme işleminin ardından Alibaba Cloud iş grubu, dijital ekonomi çağında tüm toplum için bulut bilişime dayalı akıllı bir teknoloji altyapısı oluşturmak için orta ofis ve Alibaba Cloud'un istihbarat yeteneklerini tam olarak entegre eden Alibaba Cloud Intelligent Business Group'a yükseltildi ve tüm topluma açık. , Tüm topluma hizmet edin.
Grup Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) Zhang Jianfeng aynı zamanda Alibaba Bulut İstihbarat İş Grubu Başkanı olarak görev yapacak ve eski Alibaba Bulut Başkanı Hu Xiaoming'in başka bir randevusu olacak. Chen Lijuan liderliğindeki Ali Yapay Zeka Laboratuvarı, grubun yenilikçi iş grubuna girdi ve doğrudan Zhang Yong'a rapor verdi.
Mektupta Zhang Yong, Alibaba Cloud'un teknik ve iş hayallerinin entegrasyonuna ve gerçekleşmesine izin vererek, geçtiğimiz dört yılda Alibaba Cloud'un geliştirilmesine yaptığı olağanüstü katkılardan dolayı Hu Xiaoming'e minnettarlığını ifade etti.
Ali'nin kendini yenilemesinin bu turunda, yeteneği, organizasyonu ve geleceği bir kez daha temel anahtar kelimeler haline geldi.
Alibaba'nın tüm stratejilerinin özü, yetenekli bir yetenek kademesi ve benzersiz bir yetenek eğitimi mekanizması getiren ve değişiklikler yaratmak için inisiyatif alan, böylelikle Alibaba ekonomisinin canlılığı ve yaratıcılığı korumaya ve sürekli atılımlar yapmaya devam etmesini sağlayan yetenek stratejisidir.
"Alibaba'nın işletme işletim sistemini kurmak, işletmeleri güçlendirmek ve 'dijital ekonomi çağında dünyayı iş yapmayı kolaylaştırma' misyonunu gerçekleştirmek için geleceğe bakmalı ve kurumsal tasarım ve organizasyon yeteneklerimizi sürekli olarak yükseltmeliyiz." Açık mektupta yazdı.
Bu amaçla Zhang Yong ayrıca mektupta, yeni perakendenin tam olarak gerçekleştirilmesi için güçlü teknik destek sağlamak üzere yeni bir perakende teknoloji iş grubu kurmak için B2B, Taobao, Tmall, vb .'nin teknik güçlerini birleştireceğini belirtti. Tmall'ın teknoloji departmanının eski başkanı Wu Zeming, işletme grubunun başkanı oldu.
Ayrıca Ali, "Big Tmall" ı üç ana bölüm oluşturacak şekilde yükseltecek: Tmall Business Group, Tmall Supermarket Business Group ve Tmall Import and Export Business Unit ve buna bağlı olarak "marka dijital dönüşümünü teşvik etme" ve "yeni süpermarketler kurma" görevlerini üstlenecek. "Perakende modeli" ve "küresel alım satım pratiği" nin stratejik misyonu.
Eski Tmall iş grubu başkanı Jing Jie, Tmall iş grubu başkanı olarak görev yapmaya devam edecek; eski CEO asistanı Li Yonghe, Tmall süpermarket iş grubu başkanı olarak görev yapacak; eski Tmall ithalat ve ihracat genel müdürü Liu Peng, Tmall ithalat ve ihracat şirketi olarak hizmet vermeye devam edecek. Bölümün genel müdürü.
Diğer personel değişiklikleri şunları içerir: Zhang Yifen, Alimama'nın başkanı oldu. Fan Luyuan, Ali'nin kültür ve eğlence iş grubunun yeni dönüşümlü başkanı olarak görev yapıyor.
Değişimi kucaklamaktan değişim yaratmaya. Zhang Yong, organizasyon yapısının ve operasyon modunun yükseltilmesi ve yeniden yapılandırılmasından defalarca bahsetti. Geçtiğimiz üç yıl içinde, Alibaba Group'un her büyük organizasyonel yükseltmesi Alibaba'nın bir sıçrama gelişimini beraberinde getirdi ve Alibaba'yı bugünün dijital ekonomisine tanıttı.
Organizasyonun sürekli yükseltilmesinin arkasında, Ali'nin dijital ekonomide küresel ticarete fayda sağlayan işletme işletim sistemi de şekilleniyor.
Zhang Yong, daha önce, tüm dünyanın derin bir dijital dönüşümden geçtiğini belirtti. Yaklaşan dijital ekonomi dalgası karşısında, Alibaba'nın işletme işletim sisteminin tüm endüstrileri tam olarak güçlendirmesi gerekiyor.Bu, Ali'nin yeteneği ve hatta Ali'nin sorumluluğudur.
Zhang Yong'un görüşüne göre, Alibaba'nın işletme işletim sistemi benzersizdir ve Alibaba ve ortaklarını zamanın "rüzgar üreticileri" haline getirecektir.
Gelecekte, müşteri etkileşimi, pazarlama, satış, tedarik zinciri, lojistik ve bulut bilişimden, Alibaba'nın dijital işletme işletim sistemi, markaların ve işletmelerin dijital çağa dayalı yeni bir ekoloji oluşturmak için yenilikçi teknoloji ve iş modellerini kullanmasına yardımcı olacak.
"Alibaba'nın avantajı ekolojide yatıyor. Dünyada hiçbir şirket sadece tüketicilere ulaşmakla kalmayıp aynı zamanda işletmelere de hizmet eden böyle bir işletim sistemine sahip değildir."
Dijital ekonomi çağında, Alibaba kendini yetenek, organizasyon ve geleceğin üç anahtar kelimesi etrafında geliştirmeye devam edecek.Değişimin kucaklanmasından değişimi yaratmaya kadar Alibaba, sürekli yükseltme ve verimli organizasyon için daha yenilikçi ve esnek organizasyon yapıları ve organizasyonel modeller yaratmaya devam edecek. İş dünyasında daha fazla yenilik ve evrimi teşvik edin.
Mayıs 2015'te, 1970'li yıllarda doğan Zhang Yong, Alibaba Group'un CEO'su oldu. Bir girişimci ve yaratıcı olarak, Alibaba'da 70'ler sonrası Alibaba'nın tam liderliğini temsil eden bir dizi önemli değişiklik getirdi.
Zhang Yong ve 70'ler sonrası ekibinin liderliğinde Alibaba, bir e-ticaret şirketinden sadece birkaç yıl içinde ticaret, finans, lojistik ve bulut bilişim gibi çeşitli alanları kapsayan büyük bir dijital ekonomiye dönüştü.
En son veriler, Alibaba ortakları arasında 80'ler sonrası iki ortak (Fan Yu ve Ant Financial Vekil CTO Hu Xi) olduğunu gösteriyor. Bu yılın Eylül ayı itibarıyla, Alibaba'nın yönetim kadroları ve teknik omurgaları arasında 80'ler sonrası nesil% 80'ini oluşturdu ve 90'lar sonrası yöneticiler 1.400'ü aşarak toplam yönetici sayısının% 5'ini oluşturdu. Buna ek olarak, 36 eşin üçte birini kadınlar oluşturmaktadır.
