智能医疗产业有哪些应用典型案例
了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：
- 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
- 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
- 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
- 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。
运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。
具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。
医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。
浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。
（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
（2） 模型训练。模型训练GPU集群（配置单机8卡GPU服务器，如NF5288M5）将读取训练样本库数据从并行存储中，并加载CNN模型，运行深度学习框架，如TensorFlow，Caffe，Mxnet等对初始模型进行训练，经过对大量数据样本的学习训练生成最终模型。训练中涉及多个训练任务的提交，其资源管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。
（3） 模型应用。在医院医生科室将部署医生辅助诊断服务器P8000（台式服务器，配置多块P4或FPGA卡），训练好模型将被加载到P8000上。检验科发送影像到P8000上，P8000进行识别，快速实现智能化诊断。
如果可以众筹自制一款游戏，你最想玩的游戏是什么
不用如果了，直接说真的吧
目前最想玩的众筹游戏《星际公民》（Star Citizen），从2012年开始众筹，众筹至今，众筹额度已经约2亿美金了。根据开发者的表述，此游戏将是史上最牛逼的太空类游戏，其可玩性和规模要远超其同类型游戏（EVE）。是神作还是深坑出来就知道了，关键是，你得出来啊...
想玩MMORPG游戏
虽然我现在不喜欢玩RPG游戏了，那是因为太单挑，没有意思去玩了，每天就打打副本。
而且现在RPG游戏，虽然是MMORPG，但是大多数和单机差不多，只要装备够好就能一个人完虐副本，当然了，团本除外。
但是团本也需要很好的装备。
纵观现在MMORPG游戏，不充钱你就玩不了。
要是我能众筹做一款MMORPG，我会看中副本的机制，而不是装备碾压。
更加注重于社交。
比如要是参加社交活动，打个比方，就拿酒会之类的举个例子，为了不让玩家自己玩的自己，参加酒会必须两个人以上，而且还需要交流，才能领取奖励，当然，社交的休闲玩法奖励一定要好。
而且需要其他人的协助。
要是副本打累了，可以来玩休闲的社交玩法。
为了避免过度的肝，设置一个和副本奖励的一样社交玩法。
开始就要选择你今天的玩法，是打副本，还是去社交，要是打副本，社交就不会给同等奖励，要是去社交，副本也就不会获得相应奖励。
一天中，只能选择一个。
标签： #外骨骼单机游戏
