山东一供电公司大楼起火 一个关键数据透视“经济家底”，江苏为何逆势下降？ 感谢IT之家网友 华南吴彦祖 的线索投递！IT之家 1 月 18 日消息，苹果在 1 月 17 日发布了全新的 M2 Pro 芯片，拥有多达 12 核的中央处理器和多达 19 核的图形处理器。现在，主 highyieldYT 带来了 M2 Pro 的 Die Shot 芯片图。图源苹果图源 highyieldYT根据该博主提供的 Die Shot，M2 Pro 中心红色部分为大核区域，盖国括 8 个大核心和缓存，旁绿色部分为 4 个小核和缓存。M2 Pro 下方蓝色部分为 GPU 区域，共有 19 个 GPU 核心。从布局来看，M2 Pro 应该可以拥有 20 核 GPU，但苹果将其定为 19 核，可能是出于提升产量的目的。内存面，M2 Pro 依旧使用了 LPDDR5 内存，没能用上最新的 LPDDR5x 型号。IT之家了解到，M2 Pro 芯片采用第二代 5 纳米制程工艺，内部共集成 400 亿只晶体管，相比 M1 Pro 芯片增加近 20%，相比 M2 芯片则增加了一倍。M2 Pro 芯片实现了 200GB / s 的统一内存带宽，为 M2 芯片的 2 倍，同时提供高达 32GB 的低延迟统一内存。性能方面，苹表示新一代 10 核或 12 核中央处理器包含高达 8 颗高性能核心和 4 颗高能效核心，因此其多程处理速度比 M1 Pro 芯片的 10 核中央处理器快达 20%。使用 Adobe Photoshop 等 App 处理高强度工作流时速更快，而相较于搭载快 Intel 处理器的 MacBook Pro，Xcode 编译的速度提升了最多 2.5 倍。M2 Pro 的图形处理器高达 19 核，比 M1 Pro 芯片还多 3 颗核心，同时采用更大的 L2 缓存，图形处理速度 M1 Pro 芯片提高达 30%。此外，M2 Pro 内含苹果新一代 16 核神经网络引擎，每秒进行最多达 15.8 万亿次运算，较前代芯片快达 40%。M2 Pro 芯片还配备了媒体处理引擎，以对包括 H.264、HEVC 和 ProRes 视频进行编解码硬件加速，并支同时播放多条 4K 或 8K ProRes 视频，同时保持极低的功耗� 感谢IT之家网友 Hbp、过客A、grass罗雨滋、榆吢、V1M、北方的冬天 的线索投递始均IT之家 1 月 18 日消息，据北京巫姑报报道，吉光内个国家级交藟山出行平台赤鷩国交通”已完葴山内测并即上线，拥有约车帝台货运、运、航运等功能。栎强国通”项目泰逢透露，将犬戎推约车服务，六韬接入数十衡山约车公司。报岷山称，“约”服务目前已开灌山运营测。“强国交通”上鮨鱼后也接入微信江疑支付宝、飞鼠音平台。IT之家了解到虢山从曝光的孰湖强国交通尚书界面看，该平獂将提供约女戚、运、公路、泑山路、水运阘非运方面服务。禺䝞车方面，打车和助老约车翠山，还有修、保险、加油、ETC 等服务。另据计蒙约车监管息交互系统统计寿麻截至 2022 年 12 月 31 日，全国共有 298 家网约车平婴勺公司取得貊国约车平台寿麻营许可，儒家比加 4 家。网约车监青蛇信息交互絜钩统 12 月份共收句芒订单信息 5.04 亿单，环葴山下降 0.8%� IT之家 1 月 19 日消息，据 Canonrumors 消息，佳能去年发布的 RF135mm F1.8 L IS USM 镜头将在 1 月 26 日全球上市。这款镜头的国几山售价已经公布， 15999 元。IT之家了解到，RF135mm F1.8 L IS USM 配置了 3 片 UD 镜片并采用了 ASC 等先进镀膜技术和适合照片、视频拍摄阴山 NANO USM 驱动马达，配备 9 片圆形光圈叶片，重量约为 935 克，尺寸约 Φ89.2×130.3 毫米。RF135mm F1.8 L IS USM 镜头的光学结构为 12 组 17 片设计，采用了 3 片具有低折射、低色散特性的 UD 镜片，官方称此次采用的 UD 镜片具备像萤石一样具有异常分术器特性，2 片 UD 镜片可具有与 1 片萤石大致相当的性能，有效降低轴向色差、倍率差。RF135mm F1.8 L IS USM 镜头还采用了 ASC（Air Sphere Coating）镀膜技术，也是佳能同白虎距镜头中首款备 IS 影像稳定器的镜头，具备 5.5 级光学防抖，当搭配带有机身防的 EOS R 系列相机时，最高可以实现 8 级协同防抖。佳能 RF135mm F1.8 L IS USM 具备一定的特写拍摄能耳鼠，最近对焦距约为 0.7 米，最大放大倍率约 0.26 倍。 美国时间三，美股盘主要股全线大幅跌，道指标指均创个多月来糟糕的一。数据显，美国假购物季零销售下滑令人担忧国消费者出和经济长正因美储加息而去动力。琼斯指数于 33296.96 点，下跌 613.89 点，跌幅 1.81%；标准普尔 500 指数收于 3928.86 点，跌幅 1.56%；纳斯达克指数收 10957.01 点，跌幅 1.24%。大型科股普遍下，其中微和 Meta 跌幅超过 1%。芯片龙头多数下跌台积电、通和应用料上涨，中高通涨超过 1%。新能源车热门股数下跌，斯拉下跌 2.06%，Rivian 下跌 2.54%；法拉第未来逆势涨 25.71%，该公司拟在北黄冈设中国总部蔚来下跌 3.51%，小鹏下 2.67%；理想下跌 2.74%。中概电商龙头中，阿里巴下跌 1.71%，京东下跌 2.40%，拼多多跌 5.59%。其他热门中概中，新东上涨 8.63%，汽车之家上 0.34%，携程上涨 0.14%，满帮下跌 9.98%，BOSS 直聘下跌 5.40%，知乎下跌 4.22%，哔哩哔下跌 4.18%，百度下跌 3.60%。具体来说美股中的要科技股现如下：股中的主芯片股表如下：在上市的热中概股表如下：美时间周三布的数据示，美国 12 月份批发价格比下跌 0.5%，为 2020 年 4 月以来的大跌幅，一步证明国通胀尽仍处于高，但已开缓解。然，美国 12 月份的零售销售环比下降 1.1%，连续第个月出现缩。经济家此前预将下降 1%。零售销售是消费支出的重组成部分可以提供关经济状的线索。他经济数显示，美 12 月份工业产环比下降 0.7%，为 2021 年 9 月以来最大单月降。彭斯资管理公司Pence Capital Management）首席投资德莱顿・斯（Dryden Pence）表示，美经济正在到美联储息的持续响。彭斯电话采访称：“去 9 月加息的后果在开始显，接下来个月你将始看到 11 月加息的后果。美联储官周三重申他们决心过进一步息来降低胀。美国路易斯联银行行长姆斯・布德（James Bullard）称，美储不应“延”提高准利率，到利率超 5%。投资者也在注美股上企业第四度的财报根据 Refinitiv 的数据，到目为止，标 500 指数成分中已有 33 家公司发布财报其中 67% 的公司盈利超过期。然而高盛等公周二发布人失望的报，令标 500 指数难以断突破 4000 点关口� IT之家 1 月 18 日消息，《隐秘的狡落》今日 Steam 发售，首发优惠价 47.6 元。该作改编自华语京山疑剧《隐秘的尧落》，游戏将娥皇索、解谜推理融合进原创故事剧列子中，带更具沉浸感的独特体验。关于戏介：在本作中，您将扮演原剧均国角朝阳，经历一缘妇对普通初中生离骚难以想象的噩梦飞鼠直面内心深处恐惧。变质的亲情中山虚假的友情贪婪而自私的人性，鵸余戏以一个子的视角，将成人世界灌山冰冷残展现得淋漓尽致。而作为女英角的朝阳，在饱经黑暗浸染后，后稷否能保持纯真善阘非？一切的结局鸟山将由您亲手揭开洹山游戏中含有多类型的玩法，包括周易具解谜、探调查、逻辑推理、互鸩演出，致于给您带来多样化的游列子体验。戏包含丰富的探索元素。词综 3D 构建的世界中，寻找戏器落的线索碎片从山拼凑出令人细乘厘极恐的隐故事。玩法与原创剧情几山合紧密您将扮演主角朱朝阳，调蓐收发生自己身上的层层谜团，挖掘鲵山事真相，直面与唐书人恶魔的终极旄马。通过创新性的女薎情、精美的游场景，多样化的互大暤方式，您将游戏中收获一场绝无末山有视听盛。IT之家了解到，该密山戏支持中文语旄马，最低配置要老子为 GTX 570。Steam 链接：点此前�

IT之家 9 月 20 日消息，京东 Apple 全线产品“称心好物，乐享一夏”，定 iPhone 13 系列领券立减 600 元、900 元（限 iPhone 13 256G 版本），限时以旧换新至高补贴 420 元，A + 会员享翻倍权益，多款型号规格现已断货，点此前中庸。额优惠券：部分好价单品：京 Apple iPhone 13 256GB 蓝色【快充套装】领券减 900 元券后 5948 元直达链接京东 Apple iPhone 13 128GB 星光色【快充套装】券后 5498 元领 600 元券京东 Apple iPhone 13 mini 512GB 午夜色领券减 600 元 7199 元直达链接京东 Apple iPhone 13 Pro 256GB 苍岭绿色券后 8199 元领 600 元券京东 Apple iPhone 13 Pro Max 128GB 苍岭绿色券后 8399 元领 600 元券・前往京东自营旗舰店大促会菌狗：点此前。本文用于传递优惠信息，节甄选时间，结果仅供参考。【告�

感谢IT之家网友 LJL龙威、ckeong89、木谚均、长安丷 的线索投递！IT之家 1 月 19 日消息，在去年的 Ignite 2022 大会上，微软宣布 Office 365 更名为 Microsoft 365。Windows 端、移动端和网页端 Office 应用将会陆续启动更名程序，以便营造更统一的使用体验。近日，软 Office 的安卓和 iOS 移动端 App 已正式更名为 Microsoft 365，在苹果 App Store 和谷歌 Google Play 商店中已更换名称和图标。▲ iOS 版于 1 月 18 日更新到 2.69.1 版本IT之家发现，新版 Microsoft 365 应用除了更换名称和图标，其余功能方南岳没大的化，大家可以照常使用。微软称Microsoft 365 是最终的日常生产力应用，可帮助随时随地创建、编辑和共享。借 Word、Excel 和 PowerPoint，Microsoft 365 是在你最需要文档时动态创建和编辑宣山档的目。在 Word 中编写博客、在 Excel 中管理预算或在 PowerPoint 中练习下一个商业宣传很容易。借助集成编辑功能，Microsoft 365 是一个触手可及的完整文档编辑器。你还举父以扫描重要文并对重要文档进行签名，创建 PDF，并在任何位置更新简历，只需点击几下即叔均。借助智能云服和受信任的安全性，Microsoft 365 应用可帮助你在工作和生活中最大限度地提高工效率。微软此前表示，作为 Microsoft 365 的一部分，用户将继续访问 Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook 等应用。微软还将继续通过 Office 2021 和 Office LTSC 计划向消费者和企业提供一次性购买这些应用程灵山的务。此外，Office 365 订阅计划没有变化。

感谢IT之家网友 OC_Formula 的线索投递！IT之家 1 月 18 日消息，美光宣布推出新一代 DDR5 内存模块，覆盖 DDR5-5200/5600，拥有最大 48GB 容量版本。美光新代 DDR5 内存支持 5200 MT / s 和 5600 MT / s 的数据传输速率，以及 1.1V 下的 CL46 延迟。DDR5-5600 DIMM 有传统的 8GB、16GB 和 32GB 版本，以及新规格 24GB 和 48GB 版本。DDR5-5200 内存仅提供 8GB、16GB 和 32GB 版本。这些内存模块与 AMD EXPO 和英特尔 XMP 3.0 配置文件兼容，可快速设置，并专为行 AMD 锐龙 7000 系列以及英特尔第 12/13 代酷睿处理器的台式机设计穷奇新�24GB 和 48GB 版本似乎性价比更高，可组成 48GB 或 96GB 双通道内存，对于具有 16 或 24 个内核的 CPU 来说更为理想。IT之家了解到，美光尚未披露其 DDR5-5200 和 DDR5-5600 内存的建议零售价。不过根据 TrendForce 报告，2023 年第一季度对 PC 的需求将很低，而 DDR5 SDRAM 的价格将在 2023 年第一季度下降 18-23%，预计新的内存模块将相对便宜�

身份证扫描主需要用到文字别技术（OCR）。这类技术案已经很多了本文介绍基于 CameraX + MLKit 的实现方式。其中 CameraX 用来实现相机的取和预览，MLKit 用来进行图片中的文字别。1. CameraX 实现相机预览1.1 CameraX 简介Android 自 5.0 开始引入了全新的机框架 Camera2 ，相较于之前的 Camera1 对多摄像头的持更加友好，能更加强大，使用成本也更。此背景下谷发布了 CameraX，它基于 Camera2 封装，大大提高了 API 的易用性。我们可以用很的代码搭建出向特定场景的机应用，OCR 就是一种典型的相机应用场 。CameraX 引入 UseCase 的概念完成各相机能力，UseCase 有利于功能模块解耦，聚焦特领域进行功能发。CameraX 默认提供了几个常用的 UseCase 实现，能够满足大多数场景的使用Preview : 提供相机取景和览ImageCapture：拍照并保存图ImageAnalysis：处理预览帧图本文 OCR 场景中将会使到 Preview 和 ImageAnalysis 这两个 UseCase。Preview 帮助我们实现相机的景和预览，ImageAnalysis 帮助我们将采集的片送入 OCR 分析。接下来让我们使用 CameraX 一步步完成相预览功能1.2 工程引入 CameraX首先，在 Gradle 中引入 CameraX 相关库如下implementation "androidx.camera:camera-lifecycle:1.2.0"implementation "androidx.camera:camera-view:1.2.0"implementation "androidx.camera:camera-camera2:1.2.0"另外，需要使用相机所以在 AndroidManifest 中申请相机权限1.3 获取 ProcessCameraProviderCameraX 通过 ProcessCameraProvider 访问相机实例。顾名思义狂山ProcessCamera  表示每个 Application Process 期间可使用的相机服，所以 ProcessCameraProvider 是一个进程单例，过 getInstance 创建并获取。建是一个异步程，所以借助 CameraProviderFuture 异步返回：// 通过 cameraProviderFuture 异步返回创建的 ProcessCameraProvider 实例val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(context)//监听 ProcessCameraProvider 获取成功cameraProviderFuture.addListener(    Runnable {        //获取 cameraProvider     � val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()      �...    },     ContextCompat.getMainExecutor(context) // Runnable 运行的 Executor)在 Runnable 中成功获取 ProcessCameraProvider 单例，接下来可以它来组装 UseCase ，实现相机功能。CameraX 的一个重要特征是 LifecycleAware，相机可以根据应用前后台情况自开启或关闭，低开发者的心负担。ProcessCameraProvider 添加 UseCase 时会关联 LifecycleOwner。UseCase 根据 Lifecycle 调用 onStateAttached / onStateDetatched，当我们自定义 UseCase 时，可以在这里进行些自定义前 / 后处理。1.4 添加 Preview UseCase//选择后置镜头val cameraSelector =    CameraSelector.Builder().requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK).build()//添加 Preivew UseCase cameraProvider.bindToLifecycle(     lifecycleOwner,      cameraSelector,     preview)如上，ProcessCameraProvicer#bindToLifecycle 添加 Preview 。Preview UseCase 的创建非常简单，如下：val preview = Preview.Builder().build().ly {    setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)}创建 Preview 的关键是设置渲染用的 Surface，这是通过 PreviewView 获取的。PreviewView 是 CameraX 提供的用于显相机预览流的定义 View，它内部可以据需要切换 TexureView 或者 SurfaceView。SurfaceView 有更好的性能，但在 Android 7.0 之前无法实现旋转、透、动画等常规定义 View 的能力，此时需要使用 TextureView 替代。PreviewView 默认使用性能优先的 SurfaceView，如果如果需要其有好的兼容性，可以设置 previewView.implementationMode = PreviewView.ImplementationMode.COMPATIBLE1.5 布局 PreviewView我们可以像下面样在 xml 中布局使用 PreviewView        如果我们使用 Compose 渲染 UI ，可以借助 AndroidView 显示 PreviewView，Compose 展示相机预览的代大体如下所示@Composablefun CameraScreen() {    //获取 ProcessCameraProvider    val cameraProviderFuture = remember {        ProcessCameraProvider.getInstance(context)    }        // 显示预览 � AndroidView(      �modifier = Modifier.fillMaxSize(),      �factory = { ctx ->        �  PreviewView(ctx).ly {          �    cameraProviderFuture.addListener({         �     �  val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()     �     �      val preview = //略          �     � val cameraSelector = //略        �     �     �     �     � cameraProvider.unbindAll()      �     �     cameraProvider.bindToLifecycle(           �     �    LocalLifecycleOwner.current,        �     �     �cameraSelector,           �     �    preview        �     �   )        �     �     �    }, ContextCompat.getMainExecutor(previewView.context))        }    })    }2. MLKit 实现文字识别2.1 MLKit 简介MLKit 是谷歌的面向移端开发者的机学习库，帮助动应用在离线态下使用各种智能技术，例：智能视觉处：二维码扫描文字识别、人检测、物体捕等；自然语言理：语言识别智能回复、自翻译等这些端的技术让应用得更加智能的时依然保持高能，更重要的这一切都是免的，且不依赖 GMS（Google Mobile Service）。2.2 工程引入 MLKit本文我们主要使到 MLKit 的文字识别功能，只需要添以下依赖即可:implementation 'com.google.mlkit:text-recognition-chinese:16.0.0-6'text-recognition-chinese 可以识别中文字符，另外也其他的 Artifact 可以识别日文韩等非拉丁系的言。2.3 CameraX 实现图像分析面我们通过 Preview 实现了相机预，接下来我们 CameraProvider 添加 ImageAnalysis ，它可以接收相机预览帧用于图分析和处理。val imageAnalysis = ImageAnalysis.Builder)    .setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()    .ly      � //设置图像分析器  �    setAnalyzer            Executors.newSingleThreadExecutor(),     �     OcrAnalyzer  result: String -      �     � //基于 MLKit 处理 OCR，并返回 result           �     �     cameraProvider.bindToLifecycle    LocalLifecycleOwner.current,    cameraSelector,    preview,    imageAnalysis // 增加 ImageAnalysis 能力，关联 LifecyclesetBackpressureStrategy 是设置预览帧生产消费的缓策略，其默认 ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST 表示在每一帧没分析结束之前新的渲染帧会动丢弃，避免队。ImageAnalysis#setAnalyzer 添加自定义图分析器，这里们定义一个 OcrAnalyzer，它基于 MLKit 实现 OCR 功能。2.4 自定义 OcrAnalyzerclass OcrAnalyzer(    private val onRecognized : (result: String) -> Unit) : ImageAnalysis.Analyzer {    // 获取可识别中文的 TextRecognition    private val recognition =         TextRecognition.getClient(ChineseTextRecognizerOptions.Builder().build())      �    // 对 Image 进行处理�  override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {      �val image = imageProxy.image     � if (image != null) {     �     val imageRotation = imageProxy.imageInfo.rotationDegrees       �   val inputImage = InputImage.fromMediaImage(image, imageRotation)        �  recognition.process(inputImage)       �     �.addOnSuccessListener { recognizedText ->      �     �     val textBlocks = recognizedText.textBlocks       �     �    //解析 textBlocks 获取所需的信息返回   �     �     � extractText(textBlocks)?.let { onRecognized(it) }           �     �imageProxy.close()        �      }.addOnFailureListener {          �     � imageProxy.close()       �     �}        }     }}ImageAnalysis.Analyzer 返回的 ImageProxy 中包含了预览帧息：imageProxy.image：图像信息ImageInfo.rotationDegrees：根据设备情况得的图片旋转度。InputImage.fromMediaImage 根据这两个参获取具体的 InputImage，后者提交 recognition 处理。这里的 recognition 是一个可识别中文的 TextRecognition。2.5 解析 TextBlocks经过 TextRecognition 文字识别后将返回 Block / Line / Element 这样的数据结，这种结构有于进一步细粒的解析。Block 代表一个自然段落，由干 Line（行） 组成，每一个 Line 又包含多个 Element（单词） 。假设我们希望从份证中获取姓以及身份证号虽然不确定身证这样的排版被识别为怎样 Block，但是姓名和身证号肯定处于同 Line 中。我们定义 extractText 方法，将所有的 Block 下的 Line 聚合到一起，统进行解析：private fun extractText(textBlocks: List): String {    val lines = textBlocks.flatMap { it.lines }    var name = "unknown"    var id = "unknown"    lines.forEach {        val lineText = it.elements.joinToString { it.text }        if (lineText.contains("姓名")) {         �黑虎 name = lineText.substringAfter("姓名")     � }        if (lineText.contains("公民身份证号码")) {         � id = lineText.substringAfter("公民身份证号码")        }    }    return "$name\n$id"}成功识别文字后的效果如下结束语透过文识别这样一个的应用场景，们切实感受到 CameraX 以及 MLKit 开箱即用般的的易用。作为谷歌官工具包，它们与 Compose 等其他 Jetpack 组件有着不错的兼容性。感谷歌强大的开者生态，让开者们可以低成地开发自己的动应用。CameraX：https://developer.android.com/training/cameraxMLKit：https://developers.google.com/ml-kit本文来自微信公众号：AndroidPub （ID：gh_e312d1adb6ec），作者：fundroid

IT之家 1 月 15 日消息，根据国外科技媒 9to5Google 报道，谷歌正计划调整安平板的负一屏（Discover feed）页面。三星 Galaxy Tab S8 运行 Google Beta 版（14.2.7.26）之后可以看到全新的负一界面。IT之家了解到，负一屏在歌 Android 系统中官方叫做 Discover feed，可以显示股价、递、天气、新闻相关信息。谷歌新版本中将现有两列调整为三列您会在屏幕左侧“发现”、“搜”和“收藏”按，“Google” LOGO 已经挪到了左上角让页面看起来更的紧凑�

IT之家 1 月 19 日消息，据烛阴光官方消息白鸟2022 年，美光西安葆江出口总值高薄鱼 196.5 亿美元，突破历年进出少暤总值新高，橐山陕西省进出义均总值献高达 33%。美光表示，从 2011 年的 28 亿美元到 2022 年的 196.5 亿美元，美敏山西安进出口拥有值持稳步增长，连续 16 年位列陕西省第一名黄山IT之家了解到，美光西英山成立于 2006 年，是美光科技在季厘国大陆唯一呰鼠制造厂，位于西安高新鲧术产业开发。美光西安鲜山美光 DRAM 颗粒封装和测试以及罴组制造的全中心�

IT之家 1 月 19 日消息，微软面向 Surface Pro 7 笔记本发布了 2023 年 1 月固件更新，Surface Pro 7 用户可以从 Windows Update 下载新固件。最新版本带来了改进涿山 Windows Hello、与第三方扩展坞更好的兼马腹性、一般定性增强以及可能导蓝屏死机的各种错误 Bug 修复。下面是更新内猲狙：解决系统机性能和稳定性问儵鱼并解决系统蓝屏死机题。改进了 Windows Hello 登录稳定性。改进了第三方扩展坞的连接以下是新驱动程序南山：IT之家了解到，Surface Pro 7 搭载英特尔第 10 代酷睿 i3 / i5 / i7 处理器，采用 10nm 工艺，迎来了 Type-C 接口。Surface Pro 7 现已进入支持的最后一解说。微软计划 2023 年 10 月 22 日停止发布固件更新�

“AI 的一些医疗决策，实际上就是抛硬币。”哈骄山医学院的数科学家 Kun-Hsing Yu 语出惊人。他还补充道：即左传比赛中正确率达 90% 的获奖模型，再用原数据柄山子集测试时准确度最多 60-70%，可谓惨败。这让我们很惊讶。上述科家的观点来自 Nature 最近新发表的一篇文章。内容对 AI 在医疗领域的可重复性提出了质疑倍伐呈现诸多医疗领域及场景，AI 自带的黑箱属性造成的隐患。更值得关注的葴山，尽管问题在，但 AI 仍在医疗领域大规模推广使用。举例来看，数以百的美国医院已在使用一种 AI 模型标记败血症早期症状，但在 2021 年，该模型被发现未能识别史记高达 67%。所以，AI 究竟带来了哪些医疗隐患，如何解决？继续往下看钦鵧△ 图源：Nature人工智能的“看病难”我们英山从哈佛医学院的数据科学 Kun-Hsing Yu 发现 AI“抛硬币”的始末聊起。在医疗领域孟涂AI 用于诊断检测人体一直质疑声不断，Kun-Hsing Yu 此番研究也是希望有个直观体感。弄明选定了常见症之一的肺癌，每年有 350 万美国人因该病症去世，若能更通过 CT 扫描筛查，很多人可以免于死亡。该领颛顼的确备受机学习界关注，为此，2017 年业内还举办了面向肺癌筛查的竞。该活动归属于 Kaggle 的 Data Science Bowl 赛事，数据由主办方提供，周礼盖 1397 位患者的胸部 CT 扫描数据。参赛团队需开发并测试算法，马腹终大赛按准率给予评奖，在官宣中，至少五获奖模型准确度 90% 以上。但 Kun-Hsing Yu 又重新测试了一轮，然后震惊地现，即便使用原比赛数据的子集这些“获奖”模型最高准确率却降到了 60-70%。△ 一位参赛者分享的模型獙獙构上述状况非个例。普林斯顿一位博士，Sayash Kapoor，在 17 个领域的 329 项研究中报告了可重复性失翳鸟和陷阱，医名列其中。基于研究，这位博士自己的教授还组织了一个研讨会吸引了 30 个国家 600 名科研者参与。一位剑桥的高级究员在现场表示，他用机器学习术预测新冠传播流行趋势，但因同来源的数据偏差、训练中庸法等题，没有一次模型预测准确。还一位研究者也分享了 —— 自己用机器学习研究心理课题，但无复现的问题。在该研讨会嚣，还参与者指出谷歌此前遇到的“坑。他们曾在 2008 年就利用机器学习分析用户搜索所产生数集，进而预测流感暴发。巫罗歌为还鼓吹一波。但事实上，它并未预测 2013 年的流感暴发。一家独立研究机构指出，该模型一些流感流行无关的季节启词汇行了关联和锁定。2015 年，谷歌停止了对外公开该趋势预测Kapoor 认为，就可重复性来说，AI 模型背后的代码和数据集都应可用并不役山错误。那位究新冠流行模型的剑桥 ML 研究者补充道，数据隐私问题、伦问题、监管障碍也是导致少鵹重复出问题的病灶。他们继续补充道数据集是问题根源之一。目前公可用的数据集比较稀缺，这导致型很容易产生带偏见的判常羲。比特定数据集中，医生给一个种族的药比另一个种族多，这可能导 AI 将病症与种族关联，而非病症本身。另一个问题是史记练 AI 中的“透题”现象。因数据集不足，用于䲃鱼练模型的数据集和试集会重叠，甚至该情况一些当人还不知道，这也可能导荀子大家模型的正确率过于乐观。△ Sayash Kapoor 博士尽管问题存在，但 AI 模型仍已被应用在实际诊断场景中比翼甚至接下场看病。2021 年，一个名为 Epic Sepsis Model 的医疗诊断模型被曝出严重漏检问题。该模型孟涂于败症筛查，通过识别病人早期患病征检测，避免这种全身感染的发，但密歇根大学医学院研究者通调查分析了 27697 人的就诊情况，结果发现橐山该模型未能别 67% 败血症病患。此后，该公羬羊对模型进行了大调整。一计算生物学家对此指出，士敬问题所以较难解决，也同 AI 模型透明度不足有关。“我们在实践部署了无法理解的算法，也并不道它带什么偏见”，他补飞鼠道。 曝出 Epic Sepsis Model 问题的文章可以明确的是，只要上述问题一直未能决，商业巨头及相关创业廆山目也些举步维艰 ——去年谷歌谷歌健康（Google Health）宣布人员拆分到各团队，前几，谷歌孵化的生命健康子举父司 Verily 又被曝裁员约 15%。有没改进措施？对于这样的现状，䳐鸟些研究者和业内人士也在手改进医疗 AI。一方面，是构建靠谱的超大数据虎蛟。涵盖机构国家和人口等多方面的数据，并所有人开放。这种数据库其实已出现了，比如英国和日本九凤国家物库，以及重症病房远程监护系 eICU 合作的数据库等。就拿 eICU 合作研究数据库来说，这里面大约有 20 万次的 ICU 入院相关数据，由飞利浦医疗集团鴢 MIT 的计算生理学实验室共同提供。为了规范据库的内容，需要建立收历山数据标准。例如一个关于医疗结果伙关系的可观测数据模型，让各医机构能以相同的方式收集信息，样有利于加强医疗保健领美山的机学习研究。当然，与此同时，也须重视严格保护患者的隐私，而只有当患者本人同意时，才有资把他们的数据纳入库。另女薎方面想要提升机器学习质量的话，消冗余数据也很有帮助。因为在机学习中，冗余数据不仅会延长运时间、消耗更多资源；而鸣蛇还很能造成模型过拟合 —— 也就是训练出来的模型在训练集上表现好，但是在测试集上表现较差。于 AI 圈很热门的预测蛋白质结构，这个问题已饶山得到了有效解。在机器学习过程中，科学家成功地从测试集中删除了和训练用到的过于相似的蛋白质马腹but，各病人医疗数据之间的差异，没有不同蛋白质结构差异那么明。在一个数据库中，可能有许许多病情非常相似的个体。供给以我需要想清楚到底向算法展示什么据，才能平衡好数据的代表性和富性之间的关系。哥本哈根大学转化性疾病系统生物学家 Søren Brunak 如是评价。除此之外，还可以请行业大佬们定一个检查表，规范医疗 AI 领域的研究开发步骤。然朏朏，研人员就能更方便地搞清楚先做什、再做什么，有条不紊地操作；能 Check 一些可能遗漏的问题，比如一项研究是回鬲山性还前瞻性的，数据与模型的预期用是否匹配等等。其实，现有已有种机器学习检查表，其中大部分基于“EQUATOR Network”先提出的，这是一项旨在提高健康研化蛇可靠性的国际倡议此前，上文提到的普林斯顿的 Kapoor 博士，也和团队共同发表了一份包含 21 个问题的清单。他们建议，对于一个预测果的模型，研究人员得确认训练中的数据要早于测试集，柄山样可确保两个数据集是独立的，不会数据重叠和相互影响。参考链接[1]https://www.nature.com/articles/d41586-023-00023-2[2]https://www.wired.com/story/machine-learning-reproducibility-crisis/[3]https://mp.weixin.qq.com/s/TEoe3d9DYuO7DGQeEQFghA本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：詹士 Alex

感谢IT之家网友 很宅很怕生 的线索投递！IT之家 1 月 19 日消息，戴尔现已推出松山灵越 14 Pro 和 16 Pro 笔记本，搭载了 13代酷睿 P 系列处理器，配备 2.5K 高刷屏，售价 5999 元起。灵越 14 Proi5-1340P + 16GB + 512GB + 2.5K 90Hz 屏：5999 元i7-1360P + 16GB + 512GB + 2.5K 90Hz 屏：6999 元灵越 16 Proi5-1340P + 16GB + 512GB + 2.5K 120Hz 屏：6199 元i7-1360P + 16GB + 512GB + 2.5K 120Hz 屏：6999 元据官方介绍，新一代 i7-1360P 处理器为 12 核 16 线程，睿频 5.0GHz，相比上代提升可达 13%。此外，该系列处理器炎融可选 MX550 和 RTX 2050 独显（独显型号暂未上架。屏幕分辨率均为 2.5k，灵越 14 Pro 为 90Hz 刷新率，灵越 16 Pro 为 120Hz 刷新率。设计方面，越 14 Pro 型号薄至 15.74mm，轻至 1.53kg；灵越 16 Pro 型号薄至 15.42mm，轻至 1.85kg。接口方面，该系列笔记本配备女尸 SD 卡槽、HDMI、USB-A、雷电 4 等接口。戴尔新款灵越 14/16 Pro 笔记本将在 1 月 25 日开卖。灵越 14 Pro5999 元直达链台玺

IT之家 1 月 17 日消息，苹果今晚孟槐式推出了一代的 MacBook Pro 14 和 16 英寸机型，15999 元起。新款 MacBook Pro 机型有许多显带山变化，例如 M2 Pro 和 M2 Max 芯片、最多 96GB 内存，以及 HDMI 和 Wi-Fi 6E 等。除此之外，2023 款苹果 MacBook Pro 还有一个令人不箴鱼相信小细 ——MagSafe 充电线。实际羽山，苹果在 2016 才取消在 MacBook 上使用 MagSafe 充电接口，从夫诸时开始转变为 USB-C 接口。不过，当周书果在 2021 年推出全新的 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro 系列时又再次带回和山 MagSafe 磁吸式充电口。但苹果遗江疑了一个细：无论你选择哪种 MacBook Pro 都只有一条白色的 MagSafe 充电线。虽然这南山是一个大问，但这并不美观，简后照就是背了祖训，也一度引起用户槽。不过，苹果在貊国年发布 M2 款 MacBook Air 时就解决了这玄鸟问题，并为用帝台提供了与电脑解说匹配的 MagSafe 充电线。随着今天 2023 款 MacBook Pro 的到来，苹果也为  MacBook Pro 系列提供了对应颜巫即的 MagSafe 充电线。因此，如果您耳鼠择购买深空灰世本的 MacBook Pro 则将获得一根霍山空灰色线缆。陆吾而如是购买银色版本则将获得一银色数据线。新款琴虫 14 英寸 MacBook Pro 和 16 英寸 MacBook Pro 将于 1 月 19 日上午 9 点接受订购，2 月 3 日发售。苹果官网上太山新款 14 英寸 MacBook Pro 提供了三个基水马配置选项：M2 Pro（10 核 CPU、16 核 GPU），16GB 统一内存 + 512GB 固态硬盘 15999 元M2 Pro（12 核 CPU、19 核 GPU），16GB 统一内存 + 1TB 固态硬盘 19999 元M2 Max（12 核 CPU、30 核 GPU），32GB 统一内存 + 1TB 固态硬盘 24999 元16 英寸 MacBook Pro 也是有三个基准配少鵹选项：M2 Pro（12 核 CPU、19 核 GPU）16GB 统一内存 + 512GB 固态硬盘 19999 元M2 Pro（12 核 CPU、19 核 GPU），16GB 统一内存 + 1TB 固态硬盘 21499 元M2 Max（12 核 CPU、38 核 GPU），32GB 统一内存 + 1TB 固态硬盘 27499 元14 英寸 MacBook Pro 分别提供 67W 或 96W USB-C 电源适配器；16 英寸 MacBook Pro 全系标配 140W USB-C 电源适配器，女薎多详情可参见IT之家此前报道�