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人工智能如何用于抵抗COVID-19？Mila這份《AI against COVID-19 》PPT

COVID-19大流行在全球蔓延，已引發迫切需要為抗擊對人類人口的巨大威脅作出貢獻。計算機視覺作為人工智能的一個子領域，最近在解決醫療保健中的各種復雜問題方面取得了成功，并有可能在控制COVID-19的斗爭中做出貢獻。為了響應這一號召，計算機視覺研究人員正在試驗他們的知識庫，以設計有效的方法來應對COVID-19的挑戰，并為全球社會服務。新的貢獻每天都在分享。它促使我們回顧最近的工作，收集有關現有研究資源的信息和對未來研究方向的指示。我們想把它提供給計算機視覺研究社區，以節省他們寶貴的時間。本調查報告旨在對計算機視覺與COVID-19大流行對抗的現有文獻進行初步綜述。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

背景: SARS-CoV-2在美國主要城市持續傳播。中國城市的能力需求可以為當地醫療資源的規劃提供信息。

方法: 我們描述了2020年1月10日至2月29日中國兩個城市(武漢和廣州)確診的covid19患者的重癥監護病房(ICU)和住院需求，并將疾病控制措施的時機與SARS-CoV-2社區傳播的時機進行了比較。我們估計，如果爆發類似武漢的疫情，美國城市的重癥監護病房床位需求將達到峰值。

結果: 在武漢市，SARS-CoV-2持續局部傳播6周后，實施了嚴格的疾病控制措施。1月10日至2月29日，COVID-19患者平均每天637例ICU患者和3454例嚴重住院患者。在疫情高峰期間，19,425名患者(每10,000名成年人中有24.5人)住院，9,689名患者(每10,000名成年人中有12.2人)被認為病情嚴重，2,087名患者(每10,000名成年人中有2.6人)每天需要重癥監護。廣州在病例輸入后一周內實施了嚴格的疾病控制措施。1月24日至2月29日，COVID-19平均每天有9名ICU患者和20名住院患者。在疫情高峰期，15例患者病情危重，38例患者病情嚴重。如果類似武漢的疫情發生在美國的某個城市，那么在弱勢群體比例較高的城市，對醫療資源的需求可能會更高。

結論: 即便是在1月23日武漢市被封鎖后，重癥監護病房(COVID-19)的重癥患者數量仍在持續上升，超過了當地住院和重癥監護室的容量至少一個月。迫切需要制定計劃，以減輕COVID-19疫情對美國城市當地醫療系統的影響。

題目： A Survey on Big Data for Network Traffic Monitoring and Analysis

摘要： 網絡流量監測與分析(NTMA)是網絡管理的一個重要組成部分，尤其對保證Internet等大型網絡的正常運行具有重要意義。隨著Internet服務的復雜性和通信量的不斷增加，設計可擴展的NTMA應用程序變得越來越困難。諸如流量分類和監控等應用程序需要實時的和可擴展的方法。異常檢測和安全機制需要在處理數百萬異構事件時快速識別和響應不可預測的事件。最后，系統必須收集、存儲和處理大量的歷史數據，以便進行事后分析。這些正是一般大數據方法所面臨的挑戰:容量、速度、多樣性和準確性。本次綜述整合了NTMA和大數據。我們整理了以往在NTMA中采用大數據方法的工作，以了解NTMA在多大程度上探索了大數據的潛力。本綜述主要針對大NTMA數據管理的方法和技術，并簡要討論大數據分析(如機器學習)對NTMA的影響。最后，我們為未來的工作提供指導，討論經驗教訓和研究方向。

【導讀】抗擊新冠肺炎疫情還在繼續。人工智能深度學習技術在抗擊疫情方面有何作用？最近武漢大學人民醫院在medRXiv預印版本論文，構建一個基于深度學習的系統，在高分辨率CT上檢測2019-nCoV肺炎，減輕放射科醫生的工作壓力，提高診斷效率。在2月份真實病例數據上的實驗結果揭示，基于深度學習的模型在更短的時間內取得了與專家放射科醫師相當的效果。它在提高診斷效率、減輕一線放射科醫師的工作壓力、加快COVID19患者的診斷、隔離和治療等方面具有巨大的潛力，有助于控制疫情。值得一提的是，該工作也得到了Keras作者 Fran?ois Chollet的推評，本工作用到了Keras。

背景: CT是評估肺炎冠狀病毒感染的首選影像學方法。我們的研究目的是構建一個基于深度學習的系統，在高分辨率CT上檢測2019-nCoV肺炎，減輕放射科醫生的工作壓力，提高診斷效率。

方法: 收集2019-nCoV肺炎患者40例21661張CT掃描圖像和24例非2019-nCoV感染患者5100張CT掃描圖像，訓練卷積神經網絡模型檢測2019-nCoV肺炎。收集了11例和31例具有和不具有2019-nCoV肺炎的患者進行回顧性檢測。前瞻性收集武漢大學人民醫院于2020年2月5日連續接受CT掃描的27例患者，以評估和比較放射科醫師對2019-CoV肺炎的治療效率。

結果: 該模型對每個患者的敏感性為100%，特異性為93.55%，準確性為95.24%，PPV為84.62%，NPV為100%;在回顧性數據集中，每幅圖像的靈敏度為94.34%，特異性為99.16%，準確性為98.85%，PPV為88.37%，NPV為99.61%。在27名預期患者中，該模型與專家放射科醫生相比，具有更短的閱讀時間(41.34s [IQR 39.76-44.48] vs. 115.50s [IQR 85.69-118.17])。

解釋: 我們已經開發了一個深度學習模型，顯示了與專家放射科醫生使用更短的時間的可比性能。這對提高臨床診斷的效率，減輕放射科醫師的工作壓力具有很大的潛力。

表是組織和操作數據的強大而流行的工具。在網上可以找到大量的表格，這是一種寶貴的知識資源。這項調查的目的是綜合和介紹二十年來對web表的研究。特別地，我們將現有的文獻組織成六類主要的信息訪問任務:表提取、表解釋、表搜索、問題回答、知識庫擴展和表擴展。對于這些任務中的每一個，我們將識別和描述重要的方法，提供相關的資源，并指出不同任務之間的相互依賴性。

【導讀】 機器學習和圖像處理基礎實戰，可以使讀者深入了解圖像處理的基本知識以及各種圖像處理方法和算法，使用各種Python庫的應用程序以及使用機器學習方法的實時用例實現。

本書首先討論了不同操作系統的安裝環境，介紹了基本的圖像處理方法，它使用兩個庫Scikit Image和OpenCV深入研究各種圖像處理算法以及它們在Python中的實際實現。接下來，提出了用于圖像處理和分類的機器學習和深度學習方法。解釋了諸如Adaboost，XG Boost，卷積神經網絡等用于圖像特定應用的概念。并將所有概念均使用真實場景進行演示。

作者介紹： Santanu Pattanayak目前在GE Digital工作，是一名工作數據科學家，并且是《使用TensorFlow進行深度學習：Python中高級人工智能的數學方法》的作者。他擁有大約12年的工作經驗，在數據分析/數據科學領域有8年的經驗，并且具有開發和數據庫技術的背景。

內容大綱

內容簡介： chapter 1：

本章內容主要介紹了運行本書代碼中的環境設置，主要包括：

• Anaconda

• OpenCV

• Keras

本書代碼大部分都以Anaconda為開發環境，分別介紹了windows系統、MacOS系統、Ubuntu系統的安裝方法。

chapter 2：

在本章中，我們將精確地介紹什么是圖像及其相關屬性。主要包括：

• 圖片
• 像素
• 分辨率
• 每英寸像素（PPI）和每英寸點數（DPI）
• Bitmap圖像
• 無損壓縮和有損壓縮
• 不同的圖像文件格式
• 不同類型的色彩空間
• 圖像概念

chapter 3：

本章的前半部分討論了Python的基本概念，這些概念對應用圖像處理技術很有用。 本章的后半部分介紹了Python的圖像處理庫：Scikit Learn。 在上一章中研究的所有概念以及其他一些概念都可以使用Scikit Learn在Python中應用。

chapter 4：

現在，我們已經了解了使用Scikit圖像庫的基本圖像處理技術，繼續介紹其更高級的方面。 在本章中，我們使用最全面的計算機視覺庫之一OpenCV，并研究以下概念：

• 融合兩個圖像
• 更改圖像的對比度和亮度
• 向圖像添加文本
• 平滑圖像
• 更改圖像的形狀
• 影響圖像閾值
• 計算梯度以檢測邊緣
• 執行直方圖均衡

我們通過研究一些最廣泛使用的圖像處理算法來開始本章的內容，然后繼續進行圖像處理中的機器學習實現。 本章概述如下：

• 使用比例不變特征變換（SIFT）算法的特征映射

• 使用隨機樣本共識（RANSAC）算法進行圖像配準

• 使用人工神經網絡進行圖像分類

• 使用卷積神經網絡（CNN）進行圖像分類

• 使用機器學習進行圖像分類