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  • 大会由中国互联网协会主办,今年大会的主题是“融合发展 协同共治——新时代 新征程 新动能”,活动期间将举行十多场论坛。 360企业安全集团董事长齐向东在大会现场接受了人民网记者的采访。他表示,互联网发展到...

    人民网北京7月10日电 (记者沈光倩)7月10日-12日,第十七届中国互联网大会在北京国家会议中心举行。大会由中国互联网协会主办,今年大会的主题是“融合发展 协同共治——新时代 新征程 新动能”,活动期间将举行十多场论坛。

    360企业安全集团董事长齐向东在大会现场接受了人民网记者的采访。他表示,互联网发展到今天,已经深入到社会的各个部分。互联网从最早的信息获取到现在的电子商务等等应用,已经开始悄悄地向人们经济和社会生活的各个领域深层次发展。产业互联网之后的工业互联网,再到现在的万物互联网都在高速发展,互联网已经不是以前人们所熟知的互联网,已经进入新的深水区。

    谈到大数据,齐向东认为,大数据能够产生智能,所以未来的社会,既叫大数据时代也叫智能社会。一个传统产业如果插上了“智能”翅膀,他的生产力和生产质量都会突飞猛进。人工智能、大数据能给传统产业带来的是自动化基础上的个性化,既可以自动化,同时又可以完全个性化生产,出来一件商品就是一个规格,而不影响这条生产线的效率,这在十年前来说,就跟科学幻想一样,所以有非常强大的吸引力让大家投身到这个领域里面来。

    谈及物联网安全的问题,齐向东表示:“我们所熟知的消费互联网安全,所谓不安全就是电脑中了木马、中了病毒,丢了钱,丢了隐私。但物联网普及之后,网络攻击从虚拟世界将进入到对实体社会的攻击,比如说一个自动驾驶的汽车如果被攻击就可能会车毁人亡,一个连接在物联网上的工业互联网,比如地铁、航空系统遭到攻击,也可能会产生重大的事故。所以物联网安全和我们原来认识的互联网安全不在一个层面上,它变的尤为重要。”

    齐向东强调,现在互联网已经进入一个技术革命的年代。因为互联网经历了20年的发展,很多人觉得已经眼花缭乱了,他们就把现在物联网看成是互联网的延续,实际上是错的,它实际是一个新时代的开启。
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  • 医疗软件深水区

    千次阅读 2009-10-12 13:18:00
    因为我们都是出身于医疗信息化,而且多年来一直关注着这个行业的发展,所以聊了许多。 大家都有共识,那就是:医院需要上那么IT公司就给定制开发什么,这只会沦为医院的开发编码工。如何从众多医院软件公司中...

     

    昨天和一位朋友吃饭。因为我们都是出身于医疗信息化,而且多年来一直关注着这个行业的发展,所以聊了许多。

     

    大家都有共识,那就是:医院需要上那么IT公司就给定制开发什么,这只会沦为医院的开发编码工。如何从众多医院软件公司中脱颖而出,需要走出一条更深的路。需要判断国家的医疗改革目标、内容、投资力度、投资来源、监督方法、改革进程,还需要判断改革中遇到的阻力,阻力来源,更要预测出解决方法和结果。在这个基础上,再谈医疗信息化,才有深的路走。

     

    目前,医疗信息化,不外乎在6个方面积极发展:

    1 国家医疗信息战略。如医疗数据接口标准,国家统一药品采购,国家疾病紧急控制,国家社保、国家对老人、婴儿、妇女的细分类管理。

     

    2 医院内部信息化完善。

     

    3 临床信息化、医疗仪器集成信息化、医学诊断辅助信息化。

     

    4医药器械厂商渠道商内部信息化、厂商和医院之间互联、医院和社区医院互联、医院和医院联盟之间互联、医院集团分院间互联。

     

    5患者信息化。在短信、电话语音与计算机集成、互联网交互方面均有各种尝试。

     

    6新型医疗实体,如佳美口腔、国慈体验之类的连锁,崭新的投资体制、崭新的管理体制。

     

    但医改的重点难点是看病贵,看病难的问题。这些问题,信息化怎么解决?

     

    现在是公立医院独大,由于医院是科研、教学、治疗、经营融为一体,所以和卫生主管部门互相角斗,很多不利于医院创收的政策,就无法执行下去。所以国家想了两个办法

    1 尽量全民医保、尽量提高医保报销比例,医保的钱由中央财政和地方财政出。钱在社保中心里,病人看病时从那里划拨。这样,病人看病花了多少钱,多少钱不应该花,到底医院给病人做了什么检查收了什么费,国家都清楚,也就知道该怎么下步做。而且,钱控制在国家手里,和医院进行划拨。谁把握着钱的主动权,谁就有权说话。

     

    2 扶持社区医院。从硬件医院环境、设备、人才数量和能力的培养、人才落职社区医院的优惠。让医疗资源平衡。

     

    3绩效工资,让灰色收入浮出水面。国家不进行原罪追究,但求知道水有多深。再提高收入,明面上的高收入也不如灰色收入。所以这个改革比较难。国家以为把医生收入从3000元提高到8000元就算高,但其实灰色收入是几万。国家再提高,也无法满足灰色收入。当然,国家不可能把医生收入提高到几万块。这就是矛盾了。

     

    4 基本用药目录标准确定和完善,国家统一采购。只有前两项完成的基础上,这项才能启动,否则根本落实不了。要死亡多少中间批销环节渠道商,要打击多少人的灰色收入。这非常难。况且统一采购,又会产生更大的政府贿赂腐败。这种方法基本落实不了。

     

    所以,医疗改革非常艰难,进程会非常慢。但基本基础会在2010-2015年这5年内完成。在这5年内,也是中国老龄化、中国1976-1985年这段婴儿潮人群医疗刚性需求增多的时期,这会让医患矛盾更加突出,国家投资更加捉襟见肘。看病贵、看病难更加严重。

     

    尤其中国医生是医院科教培养的,不是随便流动的。而老百姓为啥都集中在大医院看病,有两个原因

    1 大医院有丰富临床经验的医生,有能够检查各种深入病情的仪器。

    2 现在老百姓很穷。一场病能让一个家庭返贫。所以得病抗着,实在扛不住,已经大病了,只能到大医院治疗。所以大医院人满为患,所以什么患者满意度,什么看病难看病贵,都没有意义,抱怨也只能归抱怨解决不了。供不应求啊。

     

    只有让医疗资源均衡了,竞争才能抗衡,大医院才能被动变化。

     

    但是,黎明之前是最黑暗的。是这个道理。

     

    直接打通患者和国家这个信息链条,尽量去除中间干预,如保险公司、医药批发、医院等利益团体,国家和患者这条线信息越透明,改革细节越会落实扎实而不是看样子。

     

    这是一条深的路。

     

    但是,要走这样一条路,不是现在医疗软件公司能干的事。因为现在的医疗软件公司规模都偏小,而且衣食父母主要就是医院。谁能打自己的衣食父母呢?

     

    国家已经有了电子病历的标准,也有了社保接口,也希望借助移动手机这种设备普遍性和私密性,希望和患者直接信息互动,信息透明。

     

    医疗行业有风雨。

     

    有的公司在打通国家和患者这条通路。有的公司在打通区域医疗的通路。有的公司仍然在一家医院内部需求满足。

     

    每个软件公司走向不同的路,因此也有了不同的结局。每个人都在伺机。

     

    http://www.douban.com/subject/3319935/

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  • 移动深度学习:人工智能的深水区

    千次阅读 2020-02-12 11:00:23
    人工智能技术经历6年的快速发展,重新定义了很多行业的用户体验,而这仅是开始。 随着5G商用大规模落地,以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及,基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能,仍有...

    人工智能技术经历6年的快速发展,重新定义了很多行业的用户体验,而这仅是开始。

    随着5G商用大规模落地,以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及,基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能,仍有非常大的发展空间,亟待我们快速理解移动端深度学习的原理,掌握如何将其应用到实际业务中。

    在互联网行业中,在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看,主要可以分为下面两种。

    一种是完全运行在移动端,这种方式的优点显而易见,那就是体验好。在移动端高效运行神经网络,用户使用起来会感觉没有任何加载过程,非常流畅。前面的“拾相”和手机百度中的图像搜索都属于这一流派,还有其他一些比较好的应用,典型的如识别植物花卉的App“识花”。

    另一种是在服务器端运行深度学习技术,移动端只负责UI展示。在第一种流派出现之前,绝大部分App都是使用这种在服务器端运算、在移动端展示的方式的。这种方式的优点是实现相对容易,开发成本低。

    ** ▊植物花卉识别**

    花卉识别的App近两年来颇多,“识花”是微软亚洲研究院推出的一款用于识别花卉的 App,如下图所示,用户可以在拍摄后查看花卉信息,App会给出该类花卉的详细相关信息。精准的花卉分类是其对外宣传的一大亮点。

    识花App

    ▊ 奇妙的风格化效果

    将计算机视觉技术应用在App中,可以为图片实现滤镜效果。使用深度学习技术实现的风格化滤镜效果非常魔幻。例如,Philm这款App就可以提供非常出色的体验,它使用了深度学习技术,有不少风格化滤镜效果,下面第一张图是原图,第二张是增加滤镜效果之后的图。

    Philm的滤镜效果展示

    除此之外,还有许多产品也尝试了在移动端支持视频、图片的风格化,如Prisma和Artisto这两款App也都可以实现风格化的效果。

    ▊视频主体检测技术在App中的应用

    深度学习技术在移动端的应用越来越多,视频主体检测技术在App中的应用也在加速。目前,手机使用视频主体检测技术进行身份认证已经是非常普遍的事。视频主体检测技术主要根据物体的特征来进行判别,整个流程(如识别和监测这样的操作)包含大量的神经网络计算。下图是我们团队在2017年做的一个Demo,它通过实时识别视频中的图像主体,再通过该区域进行图像搜索,就可以得到商品、明星等多种垂直分类相关图片的信息。

    移动端视频播放器中的视频主体检测效果

    你可能会问,这一功能的意义是什么?直接来看,我们可以利用此技术为视频动态添加演员注解,并且动态支持“跳转到xxx(某个明星的名字)出现的第一个镜头”这样的命令。扩展来看,我们还可以思考一下这一功能实现商业化的方式可能有哪些。例如,假设某个女士看到视频中出现了她喜欢的包包,但是不知道在哪里能够买到。使用了视频主体检测技术后,可以让用户自行筛选,然后在视频中自动提示包包的产地、品牌等信息,甚至可以让用户直接购买。这样就能扩展出非常多的移动AI场景。

    在移动端应用深度学习技术,要考虑各种机型和App指标的限制,因此难点较多。如何使深度学习技术稳定高效地运行在移动设备上是最大的考验。拆解落地过程中的复杂算法问题,就是移动端团队面临的首要挑战。

    ▊在服务器端和移动端应用深度学习技术的难点对比

    通过对比服务器端的情况,更容易呈现移动端应用深度学习技术的难点,对比如下表所示。

    表:在服务器端和移动端应用深度学习技术的难点对比

    在移动端App的开发过程中,需要克服以上所有困难,才能在移动端应用相关技术。将Demo的演示效果转化为亿级安装量的App线上效果,并不是一件容易的事情。在移动端和嵌入式设备的App中使用深度学习技术,可以大大提升App给用户带来的体验。但是,只应用深度学习技术还不能实现所有想要的效果,往往还要结合计算机视觉相关的技术,才能解决从实验到上线的难题。工程师需要具备很高的将工程与算法结合的能力,才能综合运用多种技术解决问题。在移动端应用深度学习技术时,往往没有太多可以查阅和参考的资料,需要开发人员活学活用,因地制宜。接下来通过实例看一下,如何使用诸多办法来实现AR实时翻译功能。

    **▊ **实现AR实时翻译功能

    AR实时翻译能够实现所见即所得的翻译效果,什么意思呢?来看下面的实例,在下图中,电脑屏幕上有“实时翻译”四个字,将其放在百度App图像搜索实时翻译框中,就能得到“Real-Time translation”,而且手机上的文字和电脑屏幕上的文字具有同样的背景色和字色。

    实时翻译效果图

    AR实时翻译功能最早在Google翻译软件中应用并上线,Google使用了翻译和OCR(图片转文本)模型全部离线的方式。翻译和OCR离线的好处是,用户不联网也能使用实时翻译功能,且每帧图像在及时处理运算后实时贴图,以达到即视效果。

    但是全部离线的方式也有弊端,那就是OCR和翻译模型体积较大,且需要用户下载到手机中才可以使用。另外离线OCR和离线翻译模型压缩体积后会导致准确率降低,用户体验变差:Google翻译App中的词组翻译效果较好,在翻译整句和整段时表现就不够理想。

    2017年下半年,笔者参与并主导了百度App中的实时翻译工作的落地。在开始时,团队面对的首要问题是,翻译计算过程是使用服务器端返回的结果,还是使用移动端的本地计算结果?如果使用移动端的计算结果,用户就不需要等待服务器端返回结果,能够减少不必要的延迟。我们只需要针对移动端的OCR和翻译的计算过程,在移动端做性能调优,即可保证每一帧图像都可以快速贴图。移动端性能优化技术其实是我们更擅长的。这样看来,似乎使用移动端计算结果的优点很多,但是其缺点也不容忽视——长文本可能出现“不说人话”的翻译效果。经过分析和讨论,我们回到问题的本质:AR实时翻译的本质是要给用户更好的翻译效果,而不是看似酷炫的实时贴合技术。

    最后,我们选择了使用服务器端的返回结果。下图就是上线第一个版本后的试用效果,左边是原文,右边是融合了翻译结果和背景色的效果。

    实时翻译效果图

    上图中的效果,如果从头做这件事,应该如何拆解过程?首先,需要将文本提取和翻译分成两部分;接着,拿到翻译结果后,还需要找到之前的位置,准确地贴图。依次介绍如下。

    • OCR提取文本
    1. 需要把单帧图片内的文本区域检测出来。a. 检测文本区域是典型的深度学习技术范畴,使用检测模型来处理。b. 对文本区域的准确识别决定了贴图和背景色的准确性。

    2. 要对文本的内容进行识别,就要知道写的具体是什么。a. 识别文本内容需要将图像信息转化为文本,这一过程可以在移动端进行,也可以在服务器端进行。其原理是使用深度学习分类能力,将包含字符的小图片逐个分类为文本字符。b. 使用的网络结构GRU是LSTM网络的一种变体,它比LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此是当前非常流行的一种网络结构。

    • 翻译获取
    1. 如果是在移动端进行文本提取,那么在得到提取的文本后,就要将文本作为请求源数据,发送到服务器端。服务器端返回数据后,就可以得到这一帧的最终翻译数据了。

    2. 请求网络进行图像翻译处理,移动端等待结果返回。

    • 找到之前的位置

    当翻译结果返回后,很可能遇到一个类似“刻舟求剑”的问题:在移动端发送请求并等待结果的过程中,用户可能移动了手机摄像头的位置,服务器端返回的结果就会和背景脱离关系,从而无法贴合到对应的位置,这是从服务器端提取结果的弊端。解决这一问题需要使用跟踪技术。

    1. 需要用一个完整的三维坐标系来描述空间,这样就能知道手机现在和刚才所处的位置。

    2. 需要倒推原来文本所在位置和现在的位置之间的偏移量。

    3. 在跟踪的同时需要提取文字的背景颜色,以尽量贴近原图效果。文字和背景的颜色提取后,在移动端学习得到一张和原文环境差不多的背景图片。

    4. 将服务器端返回的结果贴合在背景图片上,大功告成。

    下图是我们团队在初期对AR实时翻译功能进行的技术拆解,从中可以看到,在移动端进行AI创新,往往需要融合使用深度学习和计算机视觉等技术。

    实时翻译流程图

    如果你看过AR实时翻译的案例后仍然觉得晦涩,请不要着急,等学过移动端的机器学习、线性代数、性能优化等后,就会觉得明朗许多。

    移动深度学习需要克服模型压缩、编译裁剪、代码精简、多平台支持、汇编优化等诸多挑战,本书正是基于作者在此过程中的实战经验。首先介绍基础的数学原理和深度学习模型,然后深入移动计算设备的体系结构,以及如何在这种体系结构上进行高效的深度学习计算。

    ▶ 关 于 本 书

    本书由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域,书中尽量避免罗列公式,尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书第1章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo,帮助读者建立直观的认识;第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术;第5章至第8章的难度略大,主要讲述如何深入地调整框架,适配并定制自己的框架。本书适合移动端研发工程师阅读,也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读。

    ▶ 关 于 作 者

    李永会

    百度App移动研发部资深工程师。2015年起在百度从事图像搜索和语音搜索客户端研发工作,主持了多个重要创新项目,包括百度Lens、实时翻译等。同时负责开源移动端深度学习框架Paddle-Lite的开发,长期从事移动端AI高性能计算优化工作,在多种软硬件平台上高性能运行深度学习技术。在工作之余有读史、书法等爱好。

    本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

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  • “智慧城市作为国家发展战略,目前已从以‘硬件’基础建设为主的传统模式,转为以‘软件’...软通动力高级副总裁叶朱荪接受本报记者采访时认为,智慧城市建设已步入“深水区”,要注重大数据、物联网和人工智能等...

    “智慧城市作为国家发展战略,目前已从以‘硬件’基础建设为主的传统模式,转为以‘软件’建设和系统整合为重点。”作为创新型技术服务商,荣获“2016中国领军智慧城市厂商奖”的软通动力信息技术(集团)有限公司(以下简称“软通动力”)全面亮相本届高交会。软通动力高级副总裁叶朱荪接受本报记者采访时认为,智慧城市建设已步入“深水区”,要注重大数据、物联网和人工智能等新技术的运用。

    谈及智慧城市的发展趋势,叶朱荪告诉记者,智慧城市作为国家发展战略,未来将更注重数据融合、城市运营和产业结合,从原来垂直领域的单一系统整合向横向领域的不同系统整合转变,而且特别强调解决现有的“信息孤岛”、“数据碎片”问题。“这种横向整合将带来‘数据碎片’的规整,带来实时有效的展现,除了为政府科学决策和城市管理提供数据、信息参考外,未来也将更关注民生,提升公共产品、服务质量和城市的宜居水平,从而联动城市产业发展,真正实现城市管理和发展‘以人为本’的理念。”叶朱荪说。

    经过多年在智慧城市建设领域的“砥砺深耕”,软通动力智慧城市战略布局已在全国100多个城市展开,方案在50多个城市成功落地并稳定运营,还与华为联手进军全球智慧城市市场。今年9月,软通动力与罗湖区签订合作协议,共建“智慧城市产业园”,其华南总部也将落户罗湖。

    叶朱荪认为, 深圳不仅信息化建设基础雄厚,而且市民对智慧城市建设的开放度、接受度也很高,是国内最有条件成为新型智慧城市标杆的区域。他建议,深圳的新型智慧城市建设要注重四个要素:一是各部门、各领域系统的整合、数据的融合打通,真正打破信息壁垒,突破信息藩篱,实现数据的安全、可用、价值变现;二是突出社会化参与和市场化运作,以更加开放的姿态强化与企业的合作,以社会和市场力量加速城市智慧化;三是更加强化“以人为本”,智慧城市建设更强调服务民生,提升公共服务的个性化和精准化;四是注重大数据、物联网和人工智能等新技术的运用,智慧城市建设要有前瞻性,应用新技术为城市的升级和持续发展打下基础。

    本文转自d1net(转载)

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空空如也

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