昨天一夜刷屏的爆文《 停更“雙微一抖” 》你看了嗎？看到標題的那一刻，推妹兒第一個念頭就是，停更？那我豈不就是要失業了？ ▲一個網友看了標題衝進來評

[ 摘要 ]研究人員隨機抽出12000份患兒病歷，並把20位“參賽”兒科醫生按年資和臨床經驗高低分成5組，看看AI的成績和哪一組醫生接近。結果顯示，AI模型的平均得分高於兩組低年資醫生，接近三組高年資醫生。

編者按：本文來自微信公眾號“龍共火火”（ID：net-talk），作者龍共火火，36氪經授權釋出。 這兩天，有關於“雙微一抖”是否要停更的討論，在圈中刷屏，陸續有朋友問我 •今年真的要停更雙微一抖嗎？ •新媒體

改變是唯一不變的東西，時刻盯緊業務、使用者和市場，找準定位再做新媒體，一定是有前景的！ 這兩天楊不壞老師的《停更雙微一抖》在同行圈裡很火，作為一個企業新媒體從業者，看到這個標題的瞬間小心臟有點

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作為預訓練模型，BERT目前常充當系統的重要模組，並衍生出大量 NLP 專案。但是BERT官方實現基於 TensorFLow 框架，因此那些藉助 PyTorch 實現的 NLP 系統可能並不方便嵌入它。為此，

2月11日，一項“AI+醫療”成果登上頂級醫學科研期刊《Nature Medicine》，該成果基於機器學習的自然語言處理（NLP）技術，實現評估和準確診斷兒科疾病。廣州市婦女兒童醫療中心、依圖醫療、美

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來源：運營大叔（ID：yunyingdashu） 作者：運營大叔（授權釋出） 新媒體核心的本質其實就是工具，微信也是一個大的工具，是這些工具在改變我們的生活和工作，善於使用工具借力可以大大提高工作/生活效率，節省

AI作為2016年以來最熱門的詞彙，人們對之也持有不同的看法：有人在懷疑泡沫即將破裂、有人堅信這場變革會帶來巨大的機會、有人丟擲威脅論。 本系列試圖以通俗易懂的方式，讓不同知識水平的讀者都能從中獲益：讓外

推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 基數排序

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編者按：本文來自 機器之心 ，作者思源、劉曉坤，36氪經授權釋出。 在過去的 2018 年中，自然語言處理出現了很多令人激動的新想法與新工具。從概念觀點到實戰訓練，它們為 NLP 注入了新鮮的活力。

大資料文摘 出品 作者：Andy、蔣寶尚 今天是臘月二十九，按照黃曆，是解除、破屋、壞垣的好日子。 中國人的傳統也是在這一天貼對聯，準確來說是春聯。 對聯來源於對

NLP 的研究，從詞嵌入到 CNN，再到 RNN，再到 Attention，以及現在正紅火的 Transformer，模型已有很多，程式碼庫也成千上萬。對於初學者如何把握其核心，並能夠自己用程式碼一一實現，殊