小算法，大能力，吴恩达在斯坦福的新发明或让AI取代医生丨数据工匠简报

小算法，大能力，吴恩达在斯坦福的新发明或让AI取代医生

不久前，一种计算机算法在医学界搞了一个大新闻，如果这种算法投入使用，可能会在医学界掀起一轮新的技术革命。这种算法可以从心电图中诊断出心律不齐。但是，现在很多患者对机器的诊断结果还不是很信任，因此该算法的推行并非易事。

如果机器的诊断结果可以得到医生的充分信任，那么我们离用算法拯救生命的日子可能就不太远了。

前百度首席科学家、斯坦福大学副教授吴恩达（Andrew Ng），曾帮百度打造了专门针对商业问题的AI实验室。这次，他在斯坦福大学所带领的小组研发出了一种可以从心电图中诊断出心律不齐的算法模型——它应用了机器学习（Machine Learning）技术，可以比医学专家更精确的作出诊断。

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机器之心开放人工智能专业词汇集(附Github地址）

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作为最早关注人工智能技术的媒体，机器之心在编译国外技术博客、论文、专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验。期间，从无到有，机器之心的编译团队一直在积累专业词汇。虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家，但我们一直在进步、一直在积累、一直在提高自己的专业性。

两年来，机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」，编辑个人也整理过类似的词典。而我们也从机器之心读者留言中发现，有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准，这可能是因地区、跨专业等等原因造成的。举个例子，DeepMind 的一篇论文中有个词汇为 differentiable boundary tree，当时机器之心的翻译为可微分界树，但后来有读者表示这样的译法如果不保留英文很难明白表达的意思且建议翻译为可微分边界树。

因此，我们想把机器之心内部积累的人工智能专业词汇中英对照表开放给大家，希望为大家写论文、中文博客、阅读文章提供帮助。同时，这也是一份开放的表单，希望越来越多的人能够提供增添、修改建议，为人工智能的传播助力。

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如何规划你一生的学术历程？写给未来的博士生们

今天收拾东西开始准备开题的时候，突然想起来这么一件事：平时总是抗议民众目光短视，搞建设不知道要事先规划，甚至建筑也不设计就开始挖地盖房子，结果总是人无远虑必有近忧，事情干得千疮百孔。

可是想起我们的博士生们（硕士生就不说了，因为我觉得眼下的方向，硕士本科化逐步实现，硕士已经没有学术性可言了）的学术研究，很有一批是根本没有什么事先规划的。按着清华博士教育的学制、课程，跌跌爬爬，不能按时毕业的、论文不怎么样的大有人在(我就是不能按时毕业的那一类）。

说来惭愧，在清华读建筑第九年了，也是在第八年上才发现自己这么多年都糊涂着，跟着教育制度一步步快熬到国人眼中的学位顶峰，才发现自己还在瞎蒙。

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