人工智能

前沿综述 | 空间转录组学入门指南

目前关于空间转录组学的许多文献是技术性的,并不面向不熟悉该领域的研究人员。近日,《Genome Medicine》发表了一篇综述文章为空间转录组学提供了一个入门指南:涵盖了生物医学研究所需的可用技术、实验设计考虑和生物信息学分析。 空间转录组技术已经存在了近十年。目前商业化的技术,如10X Genomics公司发布的Visium,以及Nanostring公司的GeoMx和CosMx,

完善机器人:让 DeepSeek 使用Vue Element UI快速搭建 AI 交互页面

在前两篇文章中,我们已经使用 AI 生成了 Java API,并创建了一个简单的 HTML + JavaScript 网页,让用户可以与 AI 机器人聊天。但如果我们想要一个更美观、更专业的交互界面,该怎么办呢?🤔本篇文章,我们将利用 Vue 3 + Element Plus&#xf

运维项目问题原因复盘

近期的一个项目在运维期总是有些问题,并持续受到领导及客户的关注,经过昨天的复盘,发现了一些问题。 首先是,数据在多系统之间进行分发,最终的应用app的数据最终显示缺失,造成客户投诉。经过历史经验分析,在长期的数据分发中,可能在各个环节中存在数据丢失的问题,但是仍然不确定是哪个环境出现了数据丢失,并且在数据交换时,没有对数据进行合规性校验。 初步解决方案是采用第三方数据质量平台进行定期校验,一方面是

复现《nature communications》散点小提琴图+蜜蜂图

今天我们学做一下NC文章的小提琴图,有小提琴图,也有散点,其实看过之前系列文章的人如果能够联想,可以想到这个图是(ggplot分组散点图-坐标轴截断-添加四分位图-显著性检验)和(ggplot批量绘制小提琴图并添加趋势连线)的结合。只不过这篇文章的图有个特点是散点分布和小提琴图形状一致,在画散点的时候利用geom_quasirandom 代替geom_jitter即可。 image.pn

AI数字人:品牌营销的新宠与增长密码(6/10)

摘要:AI数字人凭借低成本、高可控性与强互动性等优势,正成为品牌营销新宠。通过技术驱动,AI数字人从虚拟形象发展为智能交互的数字化身,广泛应用于直播、客服、内容生产等营销场景,助力品牌提升营销效果与用户互动体验。 一、AI 数字人为何成为品牌营销新宠?1.1 核心优势:低成本、高可控性与强互动

合合信息“大模型加速器”亮相2024世界人工智能大会

文章目录 📑引言 一、大模型发展的挑战 数据稀缺问题 二、大模型“加速器”解决方案概述 文档解析引擎的特征 三、文档解析引擎的优势 3.1 高速处理能力 3.2 智能理解文档结构 3.3 多种数据类型支持 3.4 高精度数据提取 3.5 应用广泛,适应性强 四、复杂图表解析 4.1 图表解析能力 4.2 图表解析的应用

大数据没做什么好事儿

如果不仔细思考,说到大数据,总觉得是技术进步,应该是个好事儿。但是实际情况呢?我生活中接触到的大数据,作恶似乎更多。 网上购物的大数据杀熟。淘宝、京东等购物网站,登录与不登录,给你的价格不一样。登录后算老客户,所以给的价格更高,不宰你宰谁。携程等订房、订服务等网站,也是熟客价格更高。虽说可以用优惠给新客,这样可以招徕更多的新客。但是如果越是老用户价格越高,就没法解释啦。这种大数据杀熟,学名叫做价格

这样的临床预测模型SCI,医学小白一样可以发表

上次分享了一篇关于meta分析的文章~这样的meta分析SCI,医学小白一样可以发表,很多小伙伴说自己单位规定meta分析不能用来毕业,想学习别的发文方法。现在分享一篇适合医学小白学习的临床预测模型文章,这篇文章发表在ANNALS OF MEDICINE期刊上,该期刊的影响因子:4.709,这篇文章的题目:A practical nomogram based on systemic inflamm

XXL-JOB分布式定时任务

一、前言 1、什么是分布式任务调度 任务调度是指基于给定的时间点,给定的时间间隔或者给定执行次数自动的执行任务。任务调度是是操作系统的重要组成部分,而对于实时的操作系统,任务调度直接影响着操作系统的实时性能。任务调度涉及到多线程并发、运行时间规则定制及解析、线程池的维护等诸多方面的工作。 WEB服务器在接受请求时,会创建一个新的线程服务。但是资源有限,必须对资源进行控制,首先就是限制服务线程的最大

深度解读:智能体2.0 AI Agent多推演进

 AI Agent即AI 代理,长期以来,研究人员一直在追求更完美的AI,可以与人类相当、甚至是超越人类。在1950年代,AIan Turing就将“智能”的概念扩展到了人工实体,并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体就被称为——Agent  目录AI Agent的核心改变LLM的框架优势:以往Agent类型当代