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“死亡算法”:预测死亡时间准确率达90%!

导读:在2017年11月的IEEE国际生物信息学与生物医学大会上,斯坦福大学计算机科学系的一名研究生Anand Avati对“死亡算法”的研究进行了报告:预测死亡时间准确率达90%!...这个时间间隔是临终关怀的最佳的区间。 超过12个月的临终关怀服务可能会造成不必要的资源浪费,也会造成供应紧张;相反,如果死亡在三个月内就会发生,可能并没有足够的准备时间。...Avati知道,识别出那些处于“死亡时间段”的患者,可以帮助医生对他们采用更合适、更人道的医疗干预措施。 如果算法有效,临终关怀团队将更快地搜寻到那些最需要帮助的人。...假设一名男子在2017年1月死亡,如果你将时间回溯到“临终关怀的最佳时间”,就来到了 2016年1月至10月间。Avati知道,为了在这个时间段锁定病人,你需要在此之前就收集和分析他的医疗信息。...那么该怎样通过这个人的信息,就能使医生准确预知病人会在三到十二个月的时间内死亡呢?又需要什么样的数据才能教会算法来进行这样的预测呢? ?

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    在O(1)时间删除链表结点

    题目:给定链表的头指针和一个结点指针,在O(1)时间删除该结点。...在链表中删除一个结点,最常规的做法是从链表的头结点开始,顺序查找要删除的结点,找到之后再删除。由于需要顺序查找,时间复杂度自然就是O(n) 了。...此时,时间复杂度为O(1)。 上面的思路还有一个问题:如果删除的结点位于链表的尾部,没有下一个结点,怎么办?我们仍然从链表的头结点开始,顺便遍历得到给定结点的前序结点,并完成删除操作。...需要全面的考虑到删除的结点位于链表的尾部及输入的链表只有一个结点的特殊情况。 这个时候时间复杂度是O(n)。那题目要求我们需要在O(1)时间完成删除操作,我们的算法是不是不符合要求?...实际上,假设链表总共有n个结点,我们的算法在n-1总情况下时间复杂度是 O(1),只有当给定的结点处于链表末尾的时候,时间复杂度为O(n)。

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    常数时间插入、删除和获取随机元素

    常数时间插入、删除和获取随机元素 设计一个支持在平均时间复杂度O(1)下,执行以下操作的数据结构。 insert(val): 当元素val不存在时,向集合中插入该项。...obj.insert(val) * var param_2 = obj.remove(val) * var param_3 = obj.getRandom() */ 思路 题目要求实现对于插入与删除操作时间复杂度为...O(1)的数据结构,很容易联想到链表与哈希表,题目还要求随机返回值的时间复杂度也是O(1),而单纯的链表与哈希表都无法满足这个要求,且在给定值的情况下链表的查找时间复杂度为O(n),不适用于本题,所以需要使用哈希表配合数组来实现...,然后更改最后一个值在哈希表中的索引,最后删除数组中最后一个值以及哈希表中该值作为的key,这样就实现了O(1)复杂度的remove操作。...,然后将哈希表中要删除的值的索引删除,将数组的该值位置覆盖为最后一个值,然后删除数组中最后一个值,在getRandom操作中直接返回一个随机的数组值即可。

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    AI预知死亡:算法预测临终时间准确率90%

    在几年的时间里,这只猫已经蜷缩在50名患者身边,每个人都在不久之后逝世了。 没有人知道这只猫究竟有没有强大的死亡嗅觉;如果有,它又是通过什么方式预知死亡的。...在超过12,000个病例中,医生整体的判断准确度并不高。有些医生可以准确地预测死亡,其他人则将患者寿命低估或高估了近三个月。总之,医生是很难判断临终病人还剩下多少时日的。 AI打造“死亡算法”?...这个时间间隔是临终关怀的最佳的区间。 超过12个月的临终关怀服务可能会造成不必要的资源浪费,也会造成供应紧张;相反,如果死亡在三个月内就会发生,可能并没有足够的准备时间。...假设一名男子在2017年1月死亡,如果你将时间回溯到“临终关怀的最佳时间”,就来到了 2016年1月至10月间。 Avati知道,为了在这个时间段锁定病人,你需要在此之前就收集和分析他的医疗信息。...那么该怎样通过这个人的信息,就能使医生准确预知病人会在三到十二个月的时间内死亡呢?又需要什么样的数据才能教会算法来进行这样的预测呢? ?

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    如何用ffmpeg截取视频片段&截取时间准确的坑

    00:15:21的视频,命令行就可以写成如下: ffmpeg -ss 00:12:01 -to 00:15:21 -i input.mp4 -c:v copy output.mp4    如果先从某个时间点开始...-ss指定起始时间点不准确的问题    这里再补充一个我们使用中遇到的坑,就是视频截取时间点不准确的问题,以上命令行在我们生产环境中开始还能正常使用,但随着我们输入的视频时长越来越长,我们发现截取出来的视频越来越不对...官方还特意提醒了下,当-ss放在-i参数前,其搜索到的时间点位置是不准确的,ffmpeg只能检索到目标时间点之前最近的某个点。...当-ss参数在-i参数之后,ffmpeg会将视频重新解码,然后丢弃目标起始时间点之前的视频,这样截取的视频起始时间点才是准确的,但貌似执行速度会慢很多(可能是涉及到视频解码)。

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    谷歌AI可以预测你的死亡时间准确率高达95%

    在研究中,谷歌对来自两个医疗中心至少21.6万名成人患者,应用了这一AI技术,测试时间至少为24个小时。研究人员从电子健康记录中获取了大量数据。 ?...因此,我们选择了来自不同领域的结果,包括一项重要的临床结果——死亡、一项衡量护理质量的标准——再入院、一项资源利用率——住院时间和一项检测病人病情的度量——诊断。”...这项理论性证据研究发现,该算法可准确地预测病人的死亡风险、再入院,延长住院时间和出院诊断。在所有情况下,该算法都被证明比以前公布的算法更精确。...研究显示,该算法在病情预测方面,加州大学、旧金山卫生系统的准确率为85%,而在芝加哥大学医学系统中准确率为83%。...人工智能新算法:可预测人死亡时间 准确率高达95%,编辑:孙静波,来源:中国新闻网 链接:http://www.chinanews.com/gj/2018/06-22/8543563.shtml 3.

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    谷歌AI算法可预测人死亡时间准确率高达95%

    继斯坦福大学于今年1月开发了一种基于大数据的AI算法,能够以90%的准确率预测死亡后,本周一,谷歌旗下的Medical Brian团队推出了一种新的人工智能算法,可以帮助医院预测病人的死亡时间,并有望在医疗领域展开更广泛的应用...值得一提的是,根据早期的结果显示,人工智能系统的预测时间要比医生的结论还要准确。 ? 谷歌正在训练机器人预测人类死亡 ? 谷歌又搞出一个人工智能,它可以比医生更准确地预测死亡 ?...根据该研究,使用加利福尼亚大学旧金山医疗系统的数据所作出的患者死亡预测准确率为95%,使用芝加哥大学医学系统的数据所作出的死亡预测准确率为93%。...我们相信这种方法可以为各种临床场景创建提供准确的预测范围。” 斯坦福大学开发AI算法 死亡预测时间准确率高达90% 无独有偶,今年1月,美国斯坦福大学开发了一款“预测死期”的AI系统。...再通过数据收集与系统自主学习机制,来预测病患具体的死亡时间

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    如何注册国际域名 国际域名有什么用处

    下面就给大家讲讲如何注册国际域名? 如何注册国际域名 如何注册国际域名?最直接高效快速的域名注册方式就是找相关的顶级域名注册代理商来帮企业进行注册。...国际域名与国内域名一样,只是后缀不同而已,选择的注意事项还是一样的,要选择简单易记的,方便年纪比较大的客户记住。 国际域名有什么用处 正常而言,国际域名是全世界通用的。...以上就是关于如何注册国际域名的相关介绍。建议大家想要注册域名的,可以找那些正规的注册代理商确保域名的质量,也能拥有个好的服务。...遇到什么问题都能在第一时间找到代理商处理,如果找到一些不负责的代理商,后期有什么问题都不见踪影。

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    设置Redis中某个键的生存时间或过期时间以及过期删除策略

    需要注意的是,使用EXPIRE或PEXPIRE命令设置键的过期时间之后,键到期时会自动被删除。...最少时间删除策略(volatile-ttl):Redis根据键的过期时间从近到远对键进行排序,并淘汰最近过期的一部分。这种策略保留了剩余键中的最新数据,但是复杂度较高,需要维护一个有序集合。...需要注意的是,上述策略只适用于有过期时间的键(即设置了EXPIRE或PEXPIRE命令的键),对于没有设置过期时间的键,Redis不会对其进行删除操作。...基于定时策略:Redis会为每个设置了过期时间的键创建一个定时器,定时器会根据键的过期时间来决定何时删除这个键。Redis默认每秒执行10次定时器的检查,检查是否有键过期需要删除。...这样的删除策略可以保证过期键被及时删除,但是对于很长时间未被访问的键可能会存在过期但未被删除的情况。因为只有在对键进行操作时才会检查是否过期。

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