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阿尔茨海默氏病分类的可解释深度学习框架的开发和验证 这项工作发表在Brain （ ）中。 介绍 此回购包含PyTorch实施的深度学习框架，该框架从磁共振成像中描绘出可解释的阿尔茨海默氏病特征（3D疾病风险图），然后将其与年龄，性别和小脑力状态检查分数等多模式输入进行整合。 我们的框架将完全卷积网络（FCN）链接到多层感知器。 FCN生成特定于患者的3D疾病风险图（密集的本地预测），请参见下文。 FCN模型是在ADNI训练和验证集上开发的，其性能在ADNI测试集，3个外部测试数据集（包括NACC，AIBL和FHS数据集）上进行了评估。 所有位置的Matthews相关系数（MCC）值显示为MCC热图，以可视化每个位置上FCN的准确性。 MLP对诊断结果进行最终的全局预测。 为了验证目的，将预测的高风险区域与神经病变的发现进行了比较，并在这项工作中证明了模型预测区域与神经病变的发现之间的

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第三届阿里云磐久智维算法大赛 训练标签数据, 数据文件名: preliminary_train_label_dataset.csv, preliminary_train_label_dataset_s.csv 0类和1类表示CPU相关故障，2类表示内存相关故障，3类表示其他类型故障。 选手提交数据, 数据文件名: preliminary_submit_dataset_a.csv, 对应的log文件名：preliminary_sel_log_dataset_a.csv。 选手需要使用preliminary_sel_log_dataset_a.csv中的日志内容，评测出对应的诊断结果，并填充到preliminary_submit_dataset_a.csv中，preliminary_submit_dataset_a.csv是选手需要提交到系统的最终结果文件。 选手提交文件请参见preliminary_submit_dataset_a.csv, 不是preliminary_submit_dataset.csv

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从阿里的数字历程解析数字化转型，企业数字化转型不再只是作为个体的企业用以降低内部业务运营成本、提高管理经营效率的一种手段和举措，而是涉及到国家、产业、企业多个层次的一件大事。在信息技术和工业技术的推动下，现有的企业协作模式和这种协作模式下的全球产业布局将逐步瓦解，新的协作模式和该模式所塑造的产业布局将逐步形成，美国、德国、日本、韩国和我国所推动的工业互联网、工业4.0、智能制造、车联网，能源互联网，智慧交通等政策就是各国在国家层面因应这种趋势的重大举措，所以作为单个组织的企业就不能把数字化转型仅仅理解为一种更好地解决企业内部问题的新手段，而是谋求在产业新格局中参与协作并取得领先优势的新举措。所以在数字化转型的方向选择上，就要主动同国家和行业的举措协调起来，积极立足企业实际，发挥自身优势，追随趋势，提前布局，顺势而为，取得先机。一言以蔽之，一方面企业数字化转型不是企业一家的事，也是国家的事，产业的事，光靠自己不成事。另一方面企业数字化转型也是企业自己的事，只有瞅准方向，积极有为，谋求先机，未来才有出路。