【編者按】全科診所的模式包括社康中心、傳統中西醫結合類、以高階商業健康保險為主要獲客類診所、 網際網路醫療線下診所、新型全科、中醫館六種。 本文發於醫信邦；經億歐大健康編輯，供行業人士

摘要： 這是一場沒有硝煙的戰爭，更是一場持久戰。 天下網商記者 汪帆 九年前，假貨猖獗，馬雲在淘寶年會上痛心疾首“我自己這麼覺得，如果把淘寶關了假貨就滅了的話，淘寶人今天晚上就把淘寶關了”。 九

目前，AI早已成為各行業熱點關鍵詞，物理安防行業也不例外，人工智慧也是一股有可能改變和重新塑造行業的重要力量。 廣義的人工智慧（AI）指的是關於機器計算的智慧，而非人類本身。在安防行業，我們所說的AI

根據國家統計局的官方調查資料顯示，截止去年年底，我國1980年以後出生的成年人共計5億人。 作為國內最大的健康保障平臺，輕鬆籌早就將目標瞄準了這5億年輕人背後的龐大市場，並且精心籌備多日。 4月18日，

【編者按】隨著醫保集中採購、價格聯動機制和藥房託管叫停等政策密集出臺，DTP藥房這一直接連通醫藥企業和患者的藥房零售模式逐漸流行。從目前來看，DTP藥房想要進一步發展，還須面對支付能力保障、政策風險和

DSSM(深度語義匹配模型) 模型原始論文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough

可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常，訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬（甚至數十億）單詞文字的語料庫，以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。

紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候，曾經給入門學者提過一個建議，就是放棄海量資料。確實，資料不在多而在精！一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新

編者按：本文來自36氪戰略合作區塊鏈媒體 “Odaily星球日報 ”（公眾號ID：o-daily， APP下載 ） 3 月 30 日，國家網際網路資訊辦公室釋出了第一批境內區塊鏈資訊服務備案編

我們的世界是一個非線性的世界，我們能否讓機器來學習現實中很多複雜的問題呢？從人類大腦結構中受到的啟發，人們開始在一定程度上模擬大腦的結構。既然大腦能夠理解這個世界，那人工神經網路應該也是可以的。

AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始論文Attentional Factorization Machines:Learning the W

神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題，解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中，引數的數量非常龐大，最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度

對於日益嚴重的假新聞問題，不同的研究團隊正在利用 AI 技術去更準確的判定和甄別假新聞。但技術是相對的，另一方面，在暗處，也有著另一波人在不斷用 AI 技術生產假新聞、假評論。 今年的愚人節，你收到假新聞了

簡介 圖片.png Python深度學習專案 使用Python和Keras掌握深度學習和神經網路架構的富有洞察力的專案 主要特點 探索跨計算機

本文是王喆在 AI 前線 開設的原創技術專欄“深度學習 CTR 預估模型實踐”的第三篇文章（以下“深度學習 CTR 預估模型實踐”簡稱“深度 CTR 模型”）。回顧王喆老師過往精彩文章： 《重讀 Youtub