watson

来源：IEEE电气电子工程师 Gif: DeepMind Two examples of protein targets in the free modelling category. 任何人工智能的成功实施都依赖于以正确的方式提出正确的问题。这就是英国人工智能公司DeepMind（Alphabet的子公司）在利用其神经网络解决生物学的重大挑战之一蛋白质折叠（protein-folding）问题时所取得的成就。它的神经网络被称为AlphaFold，能够根据蛋白质的氨基酸序列以前所未有的准确度预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold在蛋白质结构预测的第14个临界评估（14th Critical Assessment of protein Structure Prediction，CASP14）中的预测对于大多数蛋白质来说都精确到一个原子的宽度之内。竞争包括盲目地预测蛋白质的结构，这些蛋白质是最近才被实验确定的，还有一些尚待确定。 蛋白质被称为生命的组成部分，由20种不同的氨基酸以不同的组合和序列组成。蛋白质的生物学功能与其三维结构密切相关。因此，对最终折叠形状的了解对于理解特定蛋白质是如何工作的至关重要，例如它们如何与其他生物分子相互作用，如何控制或调整，等等。欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute）荣誉主任Janet M.

传统文本存储 泥版/钟鼎/甲骨/莎草纸/羊皮纸等文字存储 传统的考古学家和历史学家认为，楔形文字起源于美索不达米亚特殊的渔猎生活方式。这是较为通行的看法，西方的各种百科全书大都持这一观点。约在公元前3400年左右，楔形文字雏形产生，多为图像。到公元前 500 年左右， 这种文字甚至成了西亚大部分地区通用的商业交往媒介。楔形文字一直被使用到公元元年前后，使用情景如同现今的拉丁文。 有了文字后，人类有又了记录过往数据的能力。但是，都是靠手工存储。 这些历史，这里不做过多种赘述 造纸与活字印刷术 造纸术与应刷术是中国四大发明之一。 公元105年（西汉），蔡伦改进了造纸术，随后就是对造纸术的改进过程，唐朝利用竹子为原料制成的竹纸，标志着造纸技术取得了重大的突破。随后就是西方一些列的改进了。 公元1041年-1048年(北宋)，毕昇发明的泥活字。标志着活字印刷术的诞生。随后也是漫长的改进，传入欧洲400以后， 1440年到1445年之间，德国人约翰内斯·古腾堡的铅活字，凸版印刷技术——维克多·雨果称印刷术为世界上最大的发明。 在中世纪初期，书是财富的象征。如果谁家有一个图书室。那实在是太富有了，因为在当时书是人们用手工辛辛苦苦抄写出来的。僧侣和抄写员经常被雇来做这项工作，当然费用相当可观。印刷机的出现改变了这一切，并在文艺复兴时期加快了知识和文化的传播。 穿孔卡带纸存储 最早期的存储媒介—

应用背景 Revolution Pi的目标始终不只是一个小型控制单元。在开发第一个Revolution Pi的过程中，Revolution Pi一直以提供一种使公司能够得到新的销售机会工具为目标，例如云服务。在本案例中，我们将带您看看如何通过CloudRail.Box极快地实现IIOT。 解决方案 在2018年，CloudRail公司决定将Revolution Pi用于其新的IIoT服务。借助其同名的解决方案，该公司提供了一种简单的方法，可在很短的时间内且无需编程知识即可将数据从所有标准IO-Link传感器发送到最常见的云，包括Microsoft Azure，AWS，SAP和IBM Watson。 CloudRail公司的口号是“在不到一分钟内从传感器到任何云”。凭借其强大的4核处理器，CloudRail.Box可以在将数据发送到云之前对其进行预处理或过滤。此外，数据可以在本地缓存，以防与云的临时连接出现问题。 根据客户的需求，很快就知道只有具有两个独立网络接口的RevPi Connect适合作为客户特定解决方案的基础。两个独立网络接口使得CloudRail.Box一方面可以将IO-Link主站连接到OT网络中，另一方面可以将其连接到Internet /云。 借助Revolution Pi的开源方法，CloudRail能够无障碍地创建适合其需求的软件映像。除了设备自身的映像外

来源：云头条 IBM提前30天通知成千上万名员工被裁，可领取90天的薪水，至少在美国是这样，而服务部门首当其冲。 IBM正在大举裁员，数量众多的与云计算业务无关的员工被告知他们在蓝色巨人的时间到头了。 这个IT巨头在回复IT外媒The Register就裁员规模和性质提出的问题时，并没有否认裁员一事，但“出于竞争原因”拒绝透露具体人数。 The Register相识的一名IBM员工称此举是IBM进一步向云“转型”的结果；如果是云计算业务方面的工作岗位，则不受裁员风波的影响。Reddit上的一则帖子给出了相似的观点，一名网友特别指出“我们团队的大多数成员幸免于难；我想我们是一支‘云之旅’（journey to cloud™）团队，因此这相对帮助了我们。” 不过其他消息人士声称，这家美国公司一些业绩惨淡的部门已进行了裁员。Watching IBM Facebook小组上跟踪IBM公司裁员的的一则帖子提到，云和认知软件团队以及Watson医疗团队都缩减了员工队伍。 旗下全球技术服务（GTS）公司在一天内整个部门整个部门地被裁，全球商业服务（GBS）团队也受到了严重影响。连印度的员工也没有幸免于难。 裁员公告网站The Layoff上的一则帖子包括一位匿名发帖人的评论，此人声称GTS团队和GBS团队将分别裁员40%和25%。这位透露消息的人补充道

2020 年 8 月 4 日，美国计算机科学家、编译器领域先驱 Frances Allen 因病去世，而这一天，也是她 88 岁的生日。 作为计算机科学背后的研究者，她的名字或许不为众人熟知，但是她的贡献足以让我们每一个人向其致敬。她是早期计算机行业中为数不多的女性之一，成为很多人尤其是女性学习的榜样；她是 IBM 院士，也是 2006 年第一位获得图灵奖的女性得主；她在编译器、程序优化、计算机科学、高性能计算等方向均有深度的研究，也为当今高效、极速运行的应用程序铺平了道路。 生平 Frances Allen 于 1932 年 8 月 4 日出生在纽约秘鲁镇。 1954 年，Allen 毕业于纽约州立教师学院（现称：纽约州立大学奥尔巴尼分校），并获得了数学理学学士学位。 毕业后，Allen 在家乡担任一所学校的老师。 两年后，她就读于密歇根大学，并于 1957 年获得数学理学硕士学位。 1957 年，因家境贫寒，她背负沉重的学生贷款债务，后为了更好地偿还债务，她以程序员的身份加入纽约波基普西市的 IBM Research 中心，在那里，她为新员工做 Fortran 基础知识培训。对于自己的人生职业发展方向，Frances Allen 也有着自己的规划。她计划在偿还完学生贷款后，重返教学。 不过，科研工作，并非一朝一夕可以完成。Allen 在这条道路上，一走就是 45 年。 1959

作者： Will Douglas Heaven 翻译： 王晓颖 校 对： wwl 本文长度为 2000字 ，建议阅读 5分钟 如果需要靠AI来扭转病人的处境，那我们需要了解当人类真正地使用AI时，它在现实情况下到底是怎么工作的。 在实验室里超级精确的谷歌医学AI用到现实生活中略有不同。 新型冠状病毒（covid-19）使得世界上很多国家的医疗资源到达了使用的临界点。毫不意外地，很多人都希望人工智能（AI）可以加速病人筛查并且缓解临床人员的压力。但是从谷歌医学（Google Health：如果你想了解关于深度学习工具在实际临床医学设置中的影响，会最先查阅的平台）的一个研究 表明哪怕是最精确的人工智能若未能根据医疗临床场景定制，那么当其实际使用到医学中时依然会让情况变得更糟。 链接： https://www.blog.google/technology/health/healthcare-ai-systems-put-people-center/ 现有的部署临床环境AI的规则主要关注精确度，例如美国食品和药物管理局（FDA）的审核标准以及欧洲的CE 认证标准，对于AI 必须使病人的治疗结果提升到什么程度并没有明确的要求，其主要原因是很多实验目前还未运行。但是一位在Google Health 的UX 研究员 Emma Beede 提出：“这些需要改变。在AI工具被大量部署之前

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