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分類: 工業
台康生相似藥 最快年底取證
台康生(6589)首個自有乳癌生物相似藥EG12014,有機會在今年底或明年第一季取證,依協議,將可認列來自於專屬授權夥伴Sandoz的2,700萬美元(逾台幣8.3億)里程金,貢獻EPS約2.
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永豐餘(1907)旗下有元太(8069)、永道射頻等科技小金雞護體,外加造紙本業開始迎接旺季,主業副業都有轉機,股價展現抗跌力道,17日面對台股重跌162點,永豐餘股價逆勢收紅,終場上漲0.15
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新天地 攻中高價鐵板燒市場
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世界首創骨髓抹片AI後又一擊,雲象聯手林口長庚再挑戰血液科病理難題!
林口長庚醫院聯手雲象,要利用院內數位化的病理切片資料,來一起打造血液病理AI判讀系統,輔助判讀骨髓增生性腫瘤。
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臺灣數位病理公司雲象與林口長庚紀念醫院今(16日)宣布共同聯手,要打造一套骨髓增生性腫瘤判讀AI,解決血液科長久難治的診斷難題。他們正一方面收集資料,一方面標註資料,同時,雙方也聯手國際知名藥廠諾華,要提供相關治療方法。這是雲象繼前三年聯手臺大醫院、打造世界第一套骨髓抹片資料庫和自動分類計數AI後,再一次挑戰另一道血液病理科難題。
什麼是骨髓增生性腫瘤?為何連病理科醫師都公難判斷?
林口長庚紀念醫院血液科郭明宗醫師指出,骨髓增生性腫瘤是一種血癌,原因是骨髓產生過多血球,導致血球數異常。根據WHO說明,骨髓增生性腫瘤可分為4類,包括真性紅血球增生症、原發性血小板增生症、骨髓纖維化和顯著骨髓纖維化。
不管是哪種類型的骨髓增生性腫瘤,患者所表現的症狀,都類似於日常生活發生的症狀,難以立即區分。郭明宗指出,這就是「特異性低」,比如,原發性骨髓纖維化的症狀有體重下降、注意力不集中、疲勞、易有飽足感等,而原發性血小板增生症則有疲勞、夜間盜汗、手腳麻痛等症狀,至於真性紅血球增生症,則表現出頭暈、視力受影響、呼吸困難、牙齦出血等症狀。
為了精準診斷疾病,世界公認的作法是透過骨髓病理切片來判斷,WHO也將此列為診斷必要條件。如此,醫師才能針對不同類型的骨髓增生性腫瘤,提供最適合的治療,如放血、口服標靶藥物、抗血栓藥物等。
但是,這類切片判讀存在極大難度。林口長庚醫院解剖病理部副主任莊文郁解釋,病理科醫師必須在顯微鏡下,仔細評估各種造血細胞的數量、型態,甚至是空間分布狀況和臨床資訊,才能得到精準的診斷。
也因此,「骨髓增生性腫瘤被視為困難診斷的血液疾病,」莊文郁說。而且,人工判讀很難取得客觀量化的結果,這對經驗較少的醫師來說,就更難判斷。
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林口長庚聯手雲象,要打造血液病理AI加速骨髓增生性腫瘤判讀
不過,這情況可借助數位病理AI來輔助。
莊文郁表示,透過林口長庚多年累積的病理切片資料和醫師標註,可訓練出一套血液病理AI模型,來辨識造血細胞的型態、特徵,以及空間中的細胞數量和分布狀況,輔助醫師判讀。
如此,醫師就能得到更客觀一致的量化標準,提升診斷準確率、彌補經驗落差。此外,病理AI也能減輕醫師判讀大量玻片的負荷,更能加速臨床流程,協助醫病及早發現、及早治療。
為打造這套AI,林口長庚聯手在病理AI耕耘多年的雲象。雲象執行長葉肇元指出,雙方目前收集了96例骨髓增生性腫瘤切片案例,也正一邊標註這些案例,一邊收集更多案例。接下來,他們將用這些資料,來訓練AI判斷細胞佔比、分佈和形態等特徵。
這也是雲象繼2018年打造出世界最大、涵蓋60萬顆的骨髓抹片資料庫和自動計數AI後,再度挑戰的另一道血液科病理難題。在國內,雲象也有不少病理AI成果,像是與北醫研發全玻片判讀技術、實現骨髓膜片AI全自動化,或是與林口長庚開發脊椎特徵量化分析AI、淋巴結數量判斷等。
全院病理數位化政策,奠下林口長庚病理AI基礎
「林口長庚是全臺最忙的醫院,每天都有近萬筆病理切片要診斷!」林口長庚紀念醫院解剖病理部主任陳澤卿說。為加速病理科醫師作業,也為了讓醫病及早發現問題、及早治療,早在2018年,林口長庚就制定了一項適用於全體系醫院的關鍵政策:要將全院病理切片玻片數位化。
這項政策啟動至今,林口長庚已完成院內38萬片玻片的掃描。「這些玻片堆起來比臺北101還要高25樓!」陳澤卿點出,玻片數位化不只能省下病理科醫師傳統判讀的時間,還有助於長庚跨科數位遠距診斷的方便性。去年,林口長庚也打造了淋巴瘤診斷及疾病預後預測,今年則要發展骨髓增生性腫瘤判讀AI,來解決血液科病理難題。
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AI也略懂編舞,指定音樂就可產生對應的3D舞蹈動作序列
Google人工智慧最新研究,開發出了一種稱為,能夠模仿和理解舞蹈動作,具有聽音樂編舞的能力。除了模型之外,Google還釋出了大規模多模態3D舞蹈動作資料集AIST++,包含5.2小時的1,408個舞蹈動作序列,涵蓋10種舞蹈流派,藉由AIST++ Google證明FACT模型,無論是質性或是定量研究,都優於最先進的方法。
Google提到,舞蹈是一種需要練習的藝術形式,要創造具有豐富表現力的舞蹈,舞者必須經過專業訓練,並學會豐富的舞蹈動作,這個過程對人類來說已經很困難,更別說是對機器學習模型,因為這項任務需要生成高運動複雜性的連續運動,在捕捉動作和動作間非線性關係的同時,搭配上音樂。
研究人員從資料集開始著手,在現有的AIST舞蹈影片資料集加工,產生AIST++資料集。AIST是一組沒有任何3D資訊,但是帶有音樂伴奏的舞蹈影片,AIST包含Break、Pop和Lock,以及Hip-Hop、House和Street Jazz等10種舞蹈流派,這個資料集包含舞者多視角的影片,但是攝影機並沒有經過校正。
由於研究人員的需求,利用SMPL 3D模型,復原AIST舞蹈影片中相機參數和3D人體運動,創建新的資料集AIST++,這是一個大規模3D人類舞蹈動作資料集,包含有配樂的各種3D動作。由於AIST原本是一個教學資料庫,因此紀錄了多個舞者以相同編舞,搭上不同BPM的不同音樂,這是舞蹈中常見的作法。
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由於模型需要學習音樂和運動之間的一對多映射,因此這樣的現象,在跨模態序列對序列生成,形成特別的挑戰,研究人員因此需要仔細建構不重疊的訓練和測試的資料集,確保子集之間既不共享編舞也不共享配樂。
藉由使用AIST++,研究人員訓練出FACT模型,只要聽音樂就能生成3D舞蹈,並且透過與其他先進方法比較,FACT模型在動作品質、多樣性,以及音樂動作的關聯性三大指標,表現都最佳。在多種方法間,受測者更喜歡FACT模型的輸出,而且FACT模型所生成的動作,與音樂的相關性也更高。
Google研究人員所提出的FACT模型,不只可以學習音樂和動作之間的對應關係,還能以音樂為條件,生成高品質的3D動作序列。而伴隨發布的AIST++,則是迄今最大的3D人類舞蹈資料集,具有多視角、多流派和跨模態等特性,有助於促進3D運動生成研究。
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Google釋出目前最大型的圖文資料集WIT
Google推出了以維基百科為基礎的大型多模態資料集,藉由擷取維基百科中相關聯的文字段落,以及維基媒體圖像所組成,這些資料經過嚴格的篩選過濾,僅收集高品質的圖像文字集。WIT資料集內含3,750萬筆圖文樣本,包括了108種語言,和1,150張獨特的圖像。
研究人員提到,多模態視覺語言模型,仰賴豐富的訓練資料集,來對圖像和文字之間的關係進行建模,而在過去,這些資料集必須透過手動,替圖像加上標題,或是使用爬蟲擷取網頁圖片的替代文字,作為註解。
雖然人工製作的資料集品質較高,但是也因為需要大量的手動註解工作,因此限制了可以產生的資料量,相反的,雖然自動方法可以產生更大的資料集,但是需要以啟發式方法,仔細過濾內容,來確保資料品質,以及模型的效能。而且當前的資料集還有另一個缺點,便是欠缺非英文的樣本。
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為此,Google研究人員製作了WIT資料集,提供一個包含多種內容的高品質、大型且多語言資料集。WIT是目前最大的公開圖文範例資料集,其涵蓋的語言比任何資料集還要多10倍,更重要的是,WIT和每個圖像只有一個標題的典型多模態資料集不同,WIT中的圖像註解為段落甚至是章節等級的上下文資訊。
研究人員提到,WIT的目標是要在不犧牲品質和覆蓋率的情況下,創建大量資料集,而由於目前維基百科是世界上最大的線上百科全書,因此他們決定使用維基百科來創建資料集。研究人員選擇包含圖片的維基百科頁面,並且擷取圖像周圍的文字,刪除像是預設填充文字等,來確保資料的品質,研究人員也篩選圖像,確保圖像在一定尺寸以上,還排除仇恨言論,使其適用於各種研究上。
研究人員邀請人類編輯,來對WIT進行評估,在圖文搭配上獲得98%的滿意度。由於維基百科涵蓋廣泛的概念,因此WIT評估資料集也可當作是具有挑戰性的模型基準,研究人員表示,WIT資料集可以讓其他研究人員,建構更好的多模態多語言模型,最終改善用於現實世界視覺語言任務的機器學習模型。
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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。
AutoML自動訓練模型不稀奇,國泰金控打造專屬工具能從海量資料表自動鎖定關鍵資訊
國泰金控資料科學團隊說明未來AI資料分析自動化藍圖,目前已有專屬AutoML工具自動執行特徵功能、模型選擇和訓練,也有一套特徵搜尋工具Tumblebug能自動找出關鍵資料,未來還要加上圖學資料庫和AutoGraph工具,更要導入因果推論框架。
圖片來源:
國泰金控
國泰金控日前在自家技術年會上揭露一款AI資料分析專用工具Tumblebug,能根據使用者需求,自動從資料庫海中撈出所需資料,補足AutoML最後一哩路。不只如此,他們還正打造圖學資料庫,要來解決更複雜的金融問題,未來還要導入因果推論機制,讓AI更聰明判斷資料因果特徵。
資料分析四步驟耗時耗力,自建AutoML工具來分擔
國泰金控的AI資料分析流程可分為四大步驟,首先是問題定義,由資料科學團隊一來一往與業務單位溝通,將業務問題收斂為分析問題。接著,資料科學團隊會從龐大資料庫中,找出相關資料,比如透過目標標籤(Target label),從金控內數個資料庫、數千張資料表、數十萬個欄位中,鎖定出關鍵資訊,特別耗費人力與時間。
下一個步驟則是特徵工程,針對第二步找到的特徵和資料,來清洗數據,如資料填補、轉換、聚合和精煉等。最後一步是模型選擇和訓練,通常,這個步驟需要資料科學家調超參數、選模型,也需投入不少時間和人力。
國泰金控資料科學團隊手上會有多個專案要同時執行,每一個專案都得執行這四步驟,這也導致,每位分析師、資料科學家很難有充沛時間來尋找更好的模型。
近年也出現不少AutoML工具來解決問題,尤其能自動化執行特徵工程和模型選擇與訓練作業,比如資料清洗和超參數調整,可以節省資料科學團隊許多時間。
國泰金控也自行開發一套AutoML工具,也就是AutoMLab,來自動化這些流程。它是一套基於大數據分析平臺Spark分散式運算的AutoML套件,能快速協助使用者,利用特徵資料表來建立機器學習處理流程。國泰金控指出,AutoMLab的最大特點是,能根據內部使用者反應,來快速迭代、調整產品,還能根據使用者需求開發相應功能。
至此,國泰金控已將資料分析四大步驟的後兩步自動化了,接下來,他們瞄準第二步驟:取得相關資料也要更自動化。
打造Tumblebug從資料庫海撈出關鍵資訊
國泰金控表示,以往資料科學團隊在取得資料時,會面臨不少問題,比如只能搜尋特定資料,只根據特定領域知識鎖定少數資料表,來搜尋特徵,無法有效利用歷年累積的海量資料;這種工作非常耗費人力,而且,一旦遇上過去沒處理過的專案題目,若分析人員沒有足夠的專案知識,就難以從資料庫中找出所需特徵。
因此,國泰金控資料科學團隊開發一套工具Tumblebug,是基於Spark的特徵搜尋套件,能根據預測目標,來從海量資料表中找出符合的特徵,整理成一張資料表,供使用者後續建模分析。
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Tumblebug如何派上用場呢?
首先是處理新興領域問題。比如,團隊有明確的預測問題,但不知道要找哪些特徵,就可使用Tumblebug來搜尋特徵。或是,分析師要加入更多特徵時,也能用Tumblebug從全行資料庫搜尋特徵,不再局限於少量資料表。又或是,當分析師想快速了解、驗證分析問題時,也能用Tumblebug快速找出特徵、評估專案可行性。
國泰金控指出,Tumblebug不只能發掘未知邏輯、重要變數,提高資料表使用率外,還能縮短搜尋時間。比如,只要給定預測目標,Tumblebug就能在數小時內,從資料庫海找出重要特徵。而且,Tumblebug已經經過國泰20多個預測專案實務驗證。
正打造圖學資料庫,還要建置因果推論讓AI更聰明
至此,國泰金控AI資料分析流程中,除了第一步的需求訪談外,其餘取得相關資料、特徵工程、模型選擇與訓練等步驟都已能自動化執行,使用者也能根據自身需求,來選擇人工介入程度。
比如可採用全自動方式,先透過Tumblebug搜尋特徵,再利用AutoMLab自動建模;又或是利用自身領域知識,從資料庫中尋找特徵,再結合Tumblebug找出的特徵,傳送至AutoMLab來建模。
不只如此,國泰金控也正打造一套圖學(Graph)資料庫,要將客戶金流網絡、關係網絡轉換為圖學資料,儲存至圖學資料庫中,有別於以往只儲存結構化資料的資料庫。未來,國泰金控還要打造AutoGraph工具,來自動化執行圖學模型的建置與訓練,分析師就能用圖學技術解決更複雜的金融問題。
這樣還不夠。
國泰金控認為,目前的AI雖能準確辨識某些模式,但對顯而易見的因果關係,卻無法正確推論。因此,他們鎖定因果推論(Casual Inference),未來要在尋找資料、模型訓練流程中,加入因果推論方法,找出資料間的因果特徵,讓訓練出來的AI能像人類一樣推斷。
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常見的貨櫃種類?
金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準,並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。
好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!
鴻和興精密工業股份有限公司,是由在台灣專業生產茶葉罐、奶粉罐具有領先地位的光華金屬所投資組織成立的一家專業製造包裝材料之馬口鐵罐製造廠,秉持的專業、品質、服務、效率為各大客戶服務。
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資料科學工具JupyterLab現提供獨立桌面應用程式版本
Jupyter發布,這是跨平臺獨立的應用程式版本,其綑綁了Python環境以及數個常用的Python函式庫,方便開發者用於科學運算和資料科學工作流程中。JupyterLab應用程式能夠在Debian和Fedora等Linux發布版本、macOS和Windows作業系統上安裝,用戶現在就可以從GitHub頁面下載安裝程式。
JupyterLab應用程式以開源框架Electron為基礎,在嵌入式瀏覽器中執行JupyterLab前端,而JupyterLab後端以及Python函式庫,則是透過conda Python環境提供,環境中的函式庫,則包括numpy、scipy、pandas、ipywidgets和matplotlib等熱門科學運算函式庫。
如何正確使用飲水機?
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官方提到,JupyterLab應用程式是自最初JupyterLab版本發布數年後,所進行的更新和現代化成果,他們會持續根據用戶的回饋,來定義該專案的發展路線。
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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後,對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多,如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等,包裝容器的形態及物理性能也各不相同。
中古貨櫃屋設計案例?
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旋蓋封口機:這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋,螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋,罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋,而將其壓緊於容器口部。
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新的Amazon Comprehend自定義實體辨識模型,綜合分析結構上下文和自然語言上下文,從文件中的任何位置,擷取自定義詞語實體。AWS提到,用戶對於每一種實體類型,只要提供250個文件和100個註解,即可訓練模型並且開始使用該功能,而為了要掃描PDF並擷取空間位置,Amazon Comprehend會呼叫Amazon Textract服務,來執行必要的處理。
這項新功能有助於企業處理保險、抵押、金融等業務中的文件處理工作流程,通常這些文件布局複雜,用戶也不需要頁面上的每一個資料點,因此擷取特定資訊存在困難,而Amazon Comprehend這項新功能,可以使用機器學習,使用單個模型和API呼叫,快速擷取自定義的詞語,像是處理汽車或健康保險文件中的索賠金額,甚至是在抵押貸款中,擷取申請人姓名、共同簽署人或是其他財務文件資訊等。
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飲水機,又稱純水機,是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品,供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型,例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是,飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用,機器本身應該有降溫及冷卻,抑或是加熱及保溫的功能。
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