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安装最新版本： brew install node 安装指定版本： brew install node@12 安装后可能不能使用。有一些提示。不过有一条命令可以比较简单的让 node 可以直接使用。 brew link --overwrite --force node12 Homebrew 安装 node 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/guodapeng/blog/4333719

超高频RFID技术在医院资产管理项目中的应用 1、行业背景 随着RFID技术的日益发展成熟，其已被应用于越来越多的行业。近日，ThingMagic配合Indraprastha Apollo德里医院，将无源UHF RFID技术成功应用于 RFID医院资产管理项目应用 中的ICU病房跟踪资产管理。该资产管理方案由Dolphin RFID提供，硬件设备由ThingMagic提供，可识别ICU病房内特定设备的位置。下一步，该医院将使用RFID技术在设备维护时帮助员工确定设备上次维护时间。 深圳市铨顺宏科技有限公司作为RFID领导品牌–ThingMagic代理商，在向各大运营商、集成商提供ThingMagic全系列产品的同时，始终坚持以”设备+解决方案+服务“为一体的商业模式，以自动识别技术为核心，以物联网整体应用解决方案为导向，以技术服务应用，技术与应用有效融合，创造和实现应用价值为宗旨，为物联网行业领域提供成熟、稳定、专业、细致的整套方案和增值服务。同时，依托品牌及技术的优势，结合丰富的物联网行业技术服务经验，在智慧仓储物流、档案信息化、智慧新零售、智能制造、智慧洗涤、资产管理等行业细分领域，从产品选型，到方案设计和系统平台支持，为用户提供易于操作且稳定性高，具差异化、具创新的综合性技术服务。 Indraprastha医疗集团(IMC)的子公司Indraprastha

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 020 年，人类对疾病有了更强的感知。包括中国在内的很多国家也体验了医疗资源紧缺带来的阵痛。在医生数量有限的情况下，AI 能否代替他们完成一部分工作，或者辅助他们完成一些重大决策？ 2019年，GE医疗在中国推出了爱迪生数字医疗智能平台。“我们要利用爱迪生平台，跟合作伙伴一起去创建一个数字化生态，一起在这个平台上做出各种各样的数字应用、数字软件、数字工具，帮助中国的医疗行业去解决实际问题，推动中国的医疗事业发展。”GE医疗中国副总裁、首席创新官戴鹰说。 今年疫情期间，GE医疗联合“医准智能”基于64排及以下CT设备，定制化研发肺部影像AI辅诊工具，帮助一线医师进行了肺炎检测。 除此之外，今年6月，GE医疗还与强联智创合作，共同开发基于爱迪生数字医疗智能平台的数字医疗应用，推动脑血管疾病的精准诊疗。 36 氪与数家媒体一起，对GE医疗中国副总裁、首席创新官戴鹰、医准智能创始人兼CEO吕晨翀和强联智创创始人兼CEO秦岚进行了采访。 Q：提问者 受访人： GE医疗中国副总裁、首席创新官 戴鹰 医准智能创始人兼CEO 吕晨翀 强联智创创始人兼CEO 秦岚 Q：GE医疗是如何与强联智创合作的？ 戴鹰：我们的传统能力是设备影像，包括CT、磁共振还有血管机。但在疾病领域

引子 近一个月都在与字体打交道，查阅了不少资料。 发现国内很少有这方面的一些资源，有点奇怪。 故此，想稍微梳理一下这方面的一些资料以及信息，方便对这方面感兴趣的朋友参阅。 文字渲染的组成 文字渲染严格意义上来说包含几个主要的核心模块，分别是： 1.字体光栅化 FreeType 它是一个软件字体引擎，它被设计成小巧、高效、可高度定制和可移植，同时能够生成高质量的输出(字形图像)。它还可以用于图形库、显示服务器、字体转换工具、文本图像生成工具和许多其他产品。 2.字体适配 Fontconfig 主要用于配置、定制管理系统里的 字体 ，简单的说就是通过给出的字体信息，例如粗体，斜体等，找到现有系统中最匹配的这些特征的字体文件。 3.Unicode文本双向算法 FriBidi 主要用来转换不同语系中存在的文本方向问题，例如右向左的文本， 翻转后为左向右顺序的文本。 4.文字塑形 HarfBuzz HarfBuzz是一种文字塑形布局引擎(text shaping library)，它主要将Unicode转换为格式正确且位置正确的字形输出。 简单地说就是用于适配全世界不同语言的文字编码布局。 另一个非常知名库是 ICU ,而HarfBuzz的实现中将其作为第三方库引入 5.布局渲染 Cairo 或 Skia Graphics Library 当你拿到字体字形的数据之后，毫无疑问，

据昭通市公安局昭阳分局官方微博7月31日夜间通报，7月28日上午，在昭阳区一居民小区内，犯罪嫌疑人付某柏（男，53岁，系昭通学院教师）持刀将吴某兰（女，56岁，系昭通学院教师）杀害后自杀，处警民警及时将其控制并送医院救治。 目 前 犯 罪嫌疑人付某柏在公安机关的严密监控下仍在ICU重症监护室治疗，案件正在进一步侦办中。 云南省昭通市昭通学院副院长、副教授吴某某在上班途中被人杀害，死者被追授“模范教师”称号,学院党政办人员表示，公安在侦办中。 7月31日下午，一位知情人士表示，死者吴某某及其丈夫都是昭通学院的老师，两人均从教多年。目前，死者丈夫情绪崩溃，家属正在办理死者后事。 该知情人士提供的一份《昭通市昭阳区公安司法鉴定中心出具的死亡证明》显示，经尸表检验及解剖检验，死者吴某某全身多处可见刀刺创口，结合现场勘查，死者吴某某死因初步确定为颈部、前胸部、后腰背部等多处刀刺伤致心脏主动脉、肺破裂并肝破裂，急性失血性休克死亡。 前述死亡证明的时间为7月29日，盖有昭通市昭阳区公安司法鉴定中心公章。 该知情人士提供的《昭通学院关于追授吴某某同志“模范教师”称号的决定》载明，吴某某，女，汉族，昭通学院副教授，1964年10月生，于1985年8月在昭通教育学院数理系参加工作，生前系昭通学院物理与信息工程学院副院长（主持工作）。 上述文件还写道，7月28日上午，吴某某于上班途中因公殉职，停止心跳

瑞士纳沙泰尔--(美国商业资讯)-- Masimo (NASDAQ: MASI)今天发布《肺炎》( Pneumonia )杂志发表的一项研究结果，该研究中，印度新德里的独立研究人员调查Rad-G™脉搏血氧饱和度仪搭配Masimo RRp®在儿科患者中的精度，并与门急诊收住患儿开展常规评估时临床工作者确定的数值进行比较1。RRp提供的呼吸率由脉搏血氧饱和度仪中使用的体积描记法确定。 此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅： https://www.businesswire.com/news/home/20200705005031/en/ Alwadhi博士及其同事指出，世界许多地方儿童肺炎发病率高，肺炎筛查指南纳入氧饱和度(SpO2)和呼吸率测量，许多资源匮乏地区医疗设备稀缺、医疗培训参差不齐，他们寻求确定“多模式”脉搏血氧饱和度仪Masimo Rad-G能否同样精确测量呼吸率，支持将来用作一种更简化、更可靠的肺炎筛查病例处治方法。Rad-G使用单枚Masimo SET®脉搏血氧饱和度传感器同时测量SpO2和RRp，以及脉率(PR)、灌注指数(Pi)和脉搏灌注变异指数(PVi®)。 在这项特殊的研究中，研究人员将Rad-G与传统的儿科医生评估相结合，测量新德里Kalawati Saran医院门急诊科2周内收住的97例患儿（年龄2至59个月）的呼吸率

　　机器之心报道 　　 参与：Racoon、魔王、小舟 　　 　　 使用神经微分方程对时间序列的动态进行建模是一个很有潜力的选择，然而目前方法的性能往往受限于对初始条件的选择。这项新研究提出了改进策略，实现了新的 SOTA 性能。 　　神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是，它存在一个基本问题：常微分方程的解是由其初始条件决定的，缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。 　　那么如何解决这一问题呢？来自牛津大学、阿兰图灵研究所和大英图书馆的一项研究展示了，如何通过受控微分方程的数学知识解决该问题。 　　该研究提出的神经受控微分方程（neural controlled differential equation）模型可直接用于部分观测的不规则采样多变量时间序列的通用设置，（与之前的解决方案不同，）它甚至可以在跨观测的情况下利用节约内存的共轭反向传播（adjoint-based backpropagation）。 　　该研究在多个数据集上进行了实验，发现该模型超过类似的（基于 ODE 或者 RNN）模型，实现了 SOTA 性能。最后，该研究还提供了理论结果，证明该模型是通用逼近器，且该模型包含了替代性的 ODE 模型。 　　 　　论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.08926 　　代码链接：https://github.com/patrick-kidger

作者|KAUSHIK 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 学会用KNNImputer来填补数据中的缺失值 了解缺失值及其类型 介绍 scikit learn公司的KNNImputer是一种广泛使用的缺失值插补方法。它被广泛认为是传统插补技术的替代品。 在当今世界，数据是从许多来源收集的，用于分析、产生见解、验证理论等等。从不同的资源收集的这些数据通常会丢失一些信息。这可能是由于数据收集或提取过程中的问题导致的，该问题可能是人为错误。 处理这些缺失值，成为数据预处理中的一个重要步骤。插补方法的选择至关重要，因为它会对工作产生重大影响。 大多数统计和机器学习算法都是针对数据集的完整观测。因此，处理丢失的信息变得至关重要。 统计学中的一些文献涉及缺失值的来源和克服这个问题的方法。最好的方法是用估计值来估算这些缺失的观测值。 在本文中，我们介绍了一个使用相邻数据点的观测值来填充数据集中缺失值的指南。为此，我们使用scikit-learn的KNNImputer实现。 目录 自由度问题 缺失值模式 kNN算法的本质 存在缺失值时的距离计算 KNNImputer插补方法 自由度问题 对于任何数据科学家来说，数据集中缺失的值都可能是一个马蜂窝。缺失值的变量可能是一个非常重要的问题，因为没有简单的方法来处理它们。 一般来说，如果数据中缺失观测值的比例相对于观测值总数很小

引子 近一个月都在与字体打交道，查阅了不少资料。 发现国内很少有这方面的一些资源，有点奇怪。 故此，想稍微梳理一下这方面的一些资料以及信息，方便对这方面感兴趣的朋友参阅。 文字渲染的组成 文字渲染严格意义上来说包含几个主要的核心模块，分别是： 1.字体光栅化 FreeType 它是一个软件字体引擎，它被设计成小巧、高效、可高度定制和可移植，同时能够生成高质量的输出(字形图像)。它还可以用于图形库、显示服务器、字体转换工具、文本图像生成工具和许多其他产品。 2.字体适配 Fontconfig 主要用于配置、定制管理系统里的 字体 ，简单的说就是通过给出的字体信息，例如粗体，斜体等，找到现有系统中最匹配的这些特征的字体文件。 3.Unicode文本双向算法 FriBidi 主要用来转换不同语系中存在的文本方向问题，例如右向左的文本， 翻转后为左向右顺序的文本。 4.文字塑形 HarfBuzz HarfBuzz是一种文字塑形布局引擎(text shaping library)，它主要将Unicode转换为格式正确且位置正确的字形输出。 简单地说就是用于适配全世界不同语言的文字编码布局。 另一个非常知名库是 ICU ,而HarfBuzz的实现中将其作为第三方库引入 5.布局渲染 Cairo 或 Skia Graphics Library 当你拿到字体字形的数据之后，毫无疑问，

MIMIC-IV MIMIC-IV将MIMIC-III的数据表模块化划分，反应各个模块的数据的独立性和不同本质。包含2008年至2018年（MIMIC-III：2001年至2012年）之间进入重症监护病房的数据，增加了急救中心和胸部x光片数据。 Website | Code | Doc 模块化 core - admissions/patients/transfers 医院级别的病人轨迹数据 hosp - diagnoses_icd / drgcodes / emar / emar_detail / hcpcsevents / labevents / microbiologyevents / procedures_icd 医院级别的数据：化验，微型，电子医药管理 icu - icustays / d_items / chartevents / datetimeevents / inputevents / outputevents / procedureevents ICU级别数据：一些events数据表 ed - main / medrecon / pyxis / triage / vitalsign / (TBD): vitalsign_hl7 急救中心数据（新增） cxr - 胸部x光片数据 （新增） 表的变化 core data patient 增加入院年份和年龄信息 Name