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北极星的眼泪吉他谱为什么我比别人胖?了解肥胖背后的终极老板

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    本文来自微信公众号:全球学术界。作者:姚明康德。第一张图片来自东方IC。,_今天,《细胞》杂志发表了两项关于肥胖的研究(图片来源:细胞官方网站的截图),用遗传变异预测肥胖,在第一项研究中,哈佛医学院领导的一个小组试图找出与肥胖相关的遗传因素。他们首先分析了一个30万人的大型数据库,其中超过200万个基因变异可能影响体重指数。随后,研究人员将这些变异与志愿者的实际体重联系起来,并计算出每种基因变异对体重指数的影响。,最终,这些分析的结果被聚合成一个复杂的模型,基于超过200万个基因变异的状态,最终可以产生反映一个人肥胖风险的数字。,随后,研究人员开始测试模型的准确性。他们还获得了另外30万人的数据和体重指数,发现在他们的模型预测的“高风险”人群中,大约83%的人确实超重或肥胖。这表明了模型的可靠性。具体来说,“高风险”基因变异的个体比“低风险”个体重13公斤。此外,他们有25倍的可能会严重超重!,这项研究的合著者之一,塞卡尔·凯瑟里桑教授说:“不仅是体重让人吃惊。”如果你有更高的肥胖风险,你患心脏病、中风、糖尿病、高血压、心力衰竭和腿部血栓的风险也会增加。”,_本研究插图(图片来源:参考文献[1]),研究人员还发现,这些基因变异不会突然使人变为“中年肥胖”,而是会给儿童带来显著的变化。在3岁的儿童中,遗传变异为“肥胖倾向”的儿童的体重明显较重。到18岁时,与基因变异为“不易肥胖”的青少年相比,他们的平均体重可以超过12公斤!这种差距可以在中年时保持。,基于这些数据,研究人员认为,通过分析基因组中的遗传变异,我们可以从出生起获得终身肥胖风险。如有必要,我们可以及早干预以抑制肥胖。,2。不容易增重的幸运儿,在第二项研究中,剑桥大学的一个小组深入分析了MC4R基因。,人们早就知道一些基因会影响人的体重,其中一个基因就是MC4R。它编码一个受体,就像一个“开关”来调节食欲。,为了更好地了解该基因在人群中的突变,研究人员分析了50万人中61个不同的MC4R突变。正如所料,该基因的许多突变使携带者更容易肥胖。,但同时,研究人员也观察到一些有趣的现象——其他MC4R基因突变,似乎不仅不会导致肥胖,而且在肥胖中起到保护作用!,为了找到这个有趣的现象的答案,研究人员进一步探索了MC4R受体的功能。他们发现MC4R的特殊功能是告诉大脑它饭后已经饱了,是时候停止进食了。那些导致肥胖的突变破坏了MC4R受体的功能。结果,大脑控制食欲的能力下降,使人们容易肥胖。,相比之下,其他变体似乎将MC4R的功能锁定为“开”状态。相比之下,这些运输公司吃的更少,体重也更少。研究人员发现,拥有两个MC4R基因的个体表现出这种“瘦身”变异,平均体重减轻5公斤,2型糖尿病和心脏病的风险比没有这种变异的个体低50%。,_本研究插图(图片来源:参考文献[2]),“为什么有些人容易肥胖?这项研究揭示了遗传学在这个过程中的重要作用,”该研究的领导者之一Sadaf Farooqi教授说,“它还揭示了一些人很幸运拥有保护他们免受肥胖的基因。,据估计,大约6%的人口有幸携带这种“瘦身”变种。,三、总结,这两项研究从遗传学的角度揭示了遗传变异对肥胖的重要影响。但是一些研究肥胖的科学家在《科学》杂志的一篇新闻评论中说,把肥胖归咎于基因,而不主动寻求改变,是这些科学家最不希望看到的现象。,尽管我们仍然不知道如何尽快干预肥胖高危人群的生活,但普遍的观点是,减肥只不过是“闭嘴,张开双腿”。在饮食和锻炼的帮助下,我们真的可以控制体重。对于那些不幸超重或肥胖的人来说,对肥胖相关基因的最新了解也将帮助我们开发新的减肥药物来缓解他们的病情。,参考材料:,〔1〕,[2]Luca A.Lotta等人(2019年),人类获得的功能MC4R变异体显示出信号偏倚,并可防止肥胖、细胞、OI。,[3]研究人员利用基因图谱预测出生时的肥胖风险,于2019年4月18日检索。,[4]基因变异可预防肥胖,有助于新的减肥药物,于2019年4月18日检索。,[5]新的基因“风险评分”可以预测肥胖的几率,于2019年4月18日检索。,本文来源于姚明康的微信公众号:全球学术界。

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    原标题:联想正式开始出口人工智能能力。Leaai平台和BAT的AI开放平台有什么区别?两槽之后

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    经过两个低谷,人工智能技术再次在2010年爆发,并且这些巨人带头投资资源在人工智能技术的研究和开发。因此,国外的谷歌、亚马逊、IBM以及国内的BAT都推出了AI开放平台,以促进AI技术的更快登陆。12月7日,联想正式发布了香港的企业级人工智能平台LeaPai,这意味着联想的人工智能战略已经从内部应用导向转向了AI能力输出。那么联想的人工智能平台与其他人工智能平台有什么不同呢?

    为什么我需要一个人工智能平台?

    1957,F. Rosenblatt提出了感知器模型,这标志着机器学习的诞生。1970年,Linnainmaa首次全面介绍了反向模式自动演算算法,它是BP算法的雏形。1981,将BP算法应用于神经网络建立多层网络。感知器之后,神经网络发展迅速,Vapnik和Cortes于1955年提出了支持向量机(SVM),Geoffrey Hinton在2006年提出了深度置信cm0304修改器_高鹰生殖中心网络,使深度学习成为人工智能的主流方法。

    需要指出的是,人工智能自提出以来发展迅速。然而,从1974年到1980年,人工智能经历了第一个低谷,接着是一个复苏和谷的过程。2000年,AI又迎来了第二次复苏,2010年以后又爆发了第二次疫情,使AI技术再次得到快速发展,并取得了一定的成果。2012年,谷歌提出了知识图谱的概念;2013年,自然语义分析引入了神经网络模型;2017年,人脸识别率超过99%;同年,语音识别准确率超过97%,这意味着人工智能技术,无论是视觉还是语音,都可以是mo。重新应用于特定场景。

    同时,“许多企业已经在一定程度上使用了大数据技术,但是他们发现企业的价值链可以进一步优化,这时也需要人工智能。”老Leifeng。

 &nbs北方影院子夜心跳_高鹰生殖中心p;  同时,联想大数据公司人工智能产品总监穆世磊博士指出,企业应用人工智能面临四大挑战,包括复杂的人工智能技术、高门槛的人工智能使用、大规模的技术研发投入和严格的要求。企业级IT系统的用户。更具体地说,首先,人工智能技术在一个爆炸性的时期内快速迭代地发展,传统企业处于亏损状态;其次,人工智能全周期应用链涉及多个环节,使用门槛高,对人才技能要求高;大规模的技术研发投入已经成为企业应用人工智能技术的主要障碍;其次,人工智能全周期应用链涉及多个环节。企业AI平台也需要满足企业IT系统的严格要求boroncat_高鹰生殖中心

    联想大数据人工智能产品总监Morris博士

    因此,对于传统行业中无法投入大量资源开发人工智能技术的企业来说,AI开放平台可以更快地享受到AI技术带来的便利,保持企业的竞争力。

    LeaAPI平台的唯一性

    当然,不同的企业对人工智能平台有不同的需求,而推出人工智能平台的企业也有自己的优势,比如Google的机器学习平台的优势在于构建更广阔的研究社区;百度的开源机器学习平台。在语音识别和深入学习知识和经验方面具有一定的优势;IBM的机器学习有其自身的优势。沃森解决方案是学习平台的核心。那么,联想AI平台的优势是什么呢?

    Mu Shilei博士说:“LeapAI平台以自动化和图形化的开发模式部署AI业务应用程序,充分支持各种AI技术,具有自动化的模型开发过程,并支持闭环业务价值的实现。它能够同时满足普通用户和高级用户的不同发展需求,在很大程度上。为了缩短人工智能开发过程,降低人工智能应用和技术投入的门槛。最值得注意的是LeapAI具有面向企业的平台架构设计,私有企业AI云平台将构建企业安全防火墙;软硬件集成的特性将有助于构建企业AI核心系统,随着开发灵活扩展。企业AI业务的发展;企业平台管理能力可以护航企业AI业务。”

    雷锋认为,LeapAI自动化和图形特征类似于Google Cloud Auto ML,它们针对的是对人工智能知之甚少的企业,能够以极少的工作量和机器学习专门知识来训练定制的机器学习模型。根据介绍,LeapAI包括计算环境模块、企业平台管理模块、AI核心技术模块、集成开发环境模块,并充分支持机器视觉技术、智能语音、自然语言处理、机器学习等。其他人工智能技术。使用LeapAI平台只需要提供数据,就可以自动完成特征工程、模型选择、模型优化和输出预测模型的复杂过程。还值得一提的是,LeapAI为普通用户提供了一个无门槛的平台,为高级用户提供了一个全面、灵活和个性化的环境。

    联想集团副总裁、首席研究员、大数据部总经理田日辉告诉雷锋。com:“我们的平台支持各种人工智能技术,因为企业的不同环节需要不同的人工智能技术,例如用于产品检测的CV和用于预测的时间序列。当然,我们也会选择性地深入一些领域,至于哪些特定领域的技术要做到深入,关键因素是与我们合作的客户。

    田日辉,联想集团副总裁兼首席研究员,大数据部总经理

    除了自动化和图形特性之外,LeapAI的另一个主要特性是企业级的私有云平台。田日辉指出:“从大型数据平台到互联网平台,再到今天的企业级人工智能平台,联想利用自己的经验服务于企业用户,也了解企业用户的需求。一方面,人工智能技术的技术链很长,企业对人工智能技术和人才有着强烈的需求。另一方面,面对生产管理,许多企业将面临如何选择人工智能技术的问题。因此,四年前在香港成立的联想机器智能中心,在2017开始建立一个完整的企业级人工智能平台。

    田日慧还表示,联想香港机器智能中心成立于四年前,当时研究核心技术。在深层学习、机器学习和知识图谱三个方向上取得了丰富的实践成果。后来,它逐渐关注产品。后来发现,这些产品还不够完善。介绍企业级人工智能平台。企业级智能平台需要五个特点:灵活、易用、全面支持人工智能技术、用场景实现较高的业务价值、满足企业级IT系统的严格要求。

    至于LeapAI对私有化部署的重视,联想在与公司客户的长期合作中了解到,公司非常关注数据安全和环境安全。许多公司不愿意与公共云供应商合作,联想的LipAI将最大化安全性。

    此外,乐派的首选客户是工业部门。田日辉说:“产业对中国的产业发展影响最大,是国家创新的方向,而产业是最困难的。我们希望通过LAPAI平台和与客户的创新实现产业化。除了工业和制造业,田认为,金融也是一个非常好的领域,而政府不会采取主动。这意味着LeapAI和BAT AI平台将在一些领域展开竞争,但也存在差异。

    乐派的竞争力如何?

    LeapAI的定位和特点决定了其将进一步培育工业和制造领域,但长飞光缆有限公司的CIO王华指出:“企业对投资回报率非常感兴趣,中国制造业也是如此。尝试有很高的利润率其实并不多。2000年,我国工业总利润仍然可以达到40-50%,这被认为是高毛利,但2000年以后,已经变成20-30%甚至更低的毛利。在毛利润低于50%的情况下,企业管理层会怀疑是否投资于人工智能等投资回报率不太确定的新技术。

    那么,LeapAI的投资回报率是多少?吴跃说:“我们的企业级AI平台趋于通用,希望降低企业级AI应用的门槛。如果企业转型的吸引力太大,不能单靠一个企业来改善,而需要整个企业集团转型,那么投网游之坦克之王_高鹰生殖中心资回报率就非常明显。如果只解决一个问题,客观地说,投资回报率可能不是很明显。

    田日辉还指出:“我们尊重传统的企业信息系统,包括自动化系统,从中我们收集数据整理、数据分析,并且许多分析结果必须反馈给这些系统才能实现。我们希望LeapAI和联想数据中心硬件产品能够集成,为客户提供集成服务。但是硬件和软件的集成并不是必须的,因为硬件和软件的集成可以让用户在不考虑批量购买的情况下更容易使用人工智能。

    雷锋了解到,在LeapAI火凤凰m4a1_高鹰生殖中心推出之前,在联想LUDP AI平台的帮助下,人工智能技术已经应用到生产、供应链、营销等业务领域。有超过800用户和50多个应用场景。据穆时雷介绍,利用LUDP预测联想笔记本的销量,准确率从76%提高到近90%。只有这一年可以增加联想的收入超过几千万美元。在联想呼叫中心,通过LUDP平台提供的自然语言处理和语音-文本能力的支持,检测呼叫中心的呼叫质量,大大提高了呼叫中心的运营和管理水平。

    在联想与中国万达集团的合作下,针对工艺参数评价和生产控制优化问题,进行了人工智能的中试应用。随着莱派,AI技术和业务迅速融合。通过平台提供的模型开发环境,针对业务需求,探索潜在的应用场景,实现高价值。智能商务决策。

    值得一提的是,联想在LeapA繁花似锦暖如她_高鹰生殖中心I会议上与香港浸会大学签署了战略合作协议。今后,双方将在科研与技术创新、人才交流与合作、技术创新与创业等方面开展全面、高层次的深入合作。

    雷锋王小杰

    由于联想的人工智能平台最初是在内部使用的,所以LeapAI企业级AI平台比BAT等技术公司推出得晚,但LeapAI是联想人工智能技术出口的开端。不难看出,与部署在公共云上的许多AI平台以及广泛的行业应用程序不同,LeapAI更喜欢行业并强调私有云部署,这是基于联想理解企业客户的选择。自动化和图形化的特点可以大大降低传统企业应用人工智能技术的难度,通过软硬件的集成,可以提高传统企业的吸引力和市场竞争力。

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