「習慣性流產不要怕,找到適合的不孕症醫師幫你助好孕」
#流產 #意外流產 #自然流產 #習慣性流產
習慣性流產是指已懷孕二十週以內,連續三次以上的自然流產。
習慣性流產的病因相當複雜,任何影響到胚胎生長和著床的因子,都是造成習慣性流產的因素。如若現已改為連續流產兩次時,建議夫妻雙方就要接受檢查。
#習慣性流產的原因有哪些
習慣性流產的原因,根據統計,大部分為原因不明,可推測是胚胎異常,而自然淘汰。其他常見的原因可能為夫妻染色體異常、免疫疾病或子宮異常等。如發生習慣性流產,建議夫妻一同接受檢查。
值得一提的是,屬於免疫功能異常的抗磷脂抗體症候群,好發於育齡婦女,有人於早期即出現症狀,有的則是生過孩子後才被誘導發病。一般流產常見於懷孕10週前,對於10週後的流產或10週前出現3次以上的流產,或懷孕34週後因子癇前症而造成的早產,須懷疑是否有此症候群。臨床病人的表現為血栓,但有人未必有臨床症狀,而是抽血檢查得知,因此,必須以抽血兩次(間隔3個月)進行診斷。
以下針對習慣性流產列出幾項重點
1. 習慣性流產大部分都是「偶發性」,多數跟胚胎染色體異常相關。胚胎染色體異常則跟懷孕女性的年紀有非常密切的關係。
2. 習慣性流產定義為:第一孕期或第二孕期早期,有兩次或兩次以上自然流產的情況,就是習慣性流產。
3. 超過一半的習慣性流產,檢查仍然找不到確切的原因。
(呼應第1點:習慣性流產大部分都是「偶發性」,多數跟胚胎染色體異常相關。)
4. 如確診為習慣性流產,應該及早安排相關檢查:
a. 夫妻皆需要接受染色體檢查
b. 妻:荷爾蒙及代謝檢查、抗體篩檢、子宮輸卵管攝影及 子宮腔鏡檢查。
5. 接受專業醫學及心理諮商。
#如何預防慣性流產呢
前面提及夫妻需共同接受的篩檢項目,針對檢查結果可採取相對應的解決方式。
✒︎ 夫妻染色體異常:試管嬰兒療程,加上PGT-A 植入前胚胎染色體檢查,找到染色體正常的胚胎,再進行植入
✒︎ 抗磷脂抗體症:低劑量阿斯匹林(Aspirin)、低分子量肝素(Low-molecular-weight heparin, LMWH),合併使用或是各自單獨使用。
✒︎ 糖尿病:接受糖尿病治療,建議使用胰島素(Insulin)
✒︎ 甲狀腺機能異常:接受內分泌醫師檢查,正確治療
✒︎ 泌乳激素異常:服用降泌乳激素藥物
✒︎ 子宮結構異常:子宮手術(子宮腔鏡子宮中膈、沾黏、息肉或肌瘤等切除手術)
若相關檢查都正常,建議可考慮透過胚胎切片,選擇正常的胚胎植入。根據統計,植入一顆正常囊胚的著床率高達50%,流產率可小於10%。
#現在的你可以怎麼做呢
治療不孕必須經過全方位的評估,在患者所能接受程度中,找出合適的方式。尤其醫病雙方是否能相互溝通很重要,特別是有不少的自費檢查,做或不做,就非常需要醫病在互信的基礎上建立共識,針對適應症有需要才做。
最後,再次提醒大家,如果有重複性流產經驗,應該接受專業婦產科或不孕症科諮詢,接受詳細的檢查。如已找出原因,建議及早處理,及早治療,降低再次發生流產的機會。由於人工生殖機構的經營型態不同,有的附屬於醫學中心,有的是獨立專科診所,各有優勢,患者可根據自身需求選擇合適的機構與施術醫師。對於狀況複雜,需要更為精密檢查或手術治療、會診其他專科的患者而言,選擇醫學中心或許是更適切的選擇,一是療程中可省去往返不同醫療機構的麻煩,二是同院醫師在溝通上也相對方便。
如有任何疑問,歡迎來中山大學附設醫院的生殖中心找我
我們有最專業且完善的醫療團隊,我會盡我的全力協助妳。
#妳的好朋友 #醫人 #醫病 #醫心
#中山醫學大學附設醫院生殖中心
#生殖好孕博士劉勇良
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創新工場今天宣布領投「鎂伽機器人」B輪募資,恰好符合今年起我公開分享過幾次「AI 賦能」的投資理念。人工智慧已經進入了各行各業的應用期,15-20年後將成為像電力一樣普及的基礎技術,自動化在今年全球疫情衝擊下需求更是倍增。鎂伽機器人以機器人自動化技術研發為核心競爭力,為新藥研發、臨床診斷、基因工程等領域提供自動化解決方案,舉個近期例子:鎂伽的新冠疫情核酸自動化檢測的效率,比人工檢測提高近20倍通量!Proud to announce Siovation leading the investment in MegaRobo, a life-science robotic company https://megarobo.tech/
我特別期待AI賦能醫療領域的巨大潛力,期待生命科學+自動化的下一波創新!
本來轉自:創新工場微信公眾號 2020年11月3日
▎鎂伽機器人完成3000萬美元B輪融資,創新工場領投
鎂伽近期獲得3000萬美元B輪融資。本輪融資由創新工場領投,聯東投資跟投,愉悅資本、博世創投BOSCH等老股東跟投。鎂伽同時發布子品牌「鎂伽鯤鵬實驗室」,持續探索機器人和人工智能技術在生命科學領域的應用。本輪資金將主要用於鎂伽主營業務的持續拓展,以及生命科學領域的「鎂伽鯤鵬實驗室」的持續研發和建設,構築公司在生命科學自動化等領域的核心競爭壁壘。
人工智能技術正站在百年的黃金發展節點上,已經走出實驗室,像電力一樣穿透各行各業。創新工場是立志於用AI技術賦能產業的Tech VC,一直在尋找各行各業中的技術黑馬,助力其將人工智能落地到最合適的場景。鎂伽正是其中在生命科學領域跨界應用自動化技術的一個優秀案例。
創新工場合夥人楊小龍表示,鎂伽是生命科學自動化領域的創新者和領導者。公司經過多年積累形成了自動化技術與生物科技的跨行業優勢。與國內外合作夥伴一道,鎂伽的解決方案和產品將人力從重複性的勞動中解放出來、提升生產與科研任務的一致性和安全性,從而根本性提升行業效率和競爭力。公司創始人黃瑜清先生為核心的管理團隊擁有遠大的目標,具備廣闊的格局和國際化視野。創新工場相信鎂伽有能力成為全球的生命科學自動化領域的核心企業之一。
▎新冠核酸自動化檢測效率比人工提高近20倍
如今,生物技術與生命科學行業正處於一個爆炸性發展的時代。無論是科研還是生產,行業對實驗的要求變得越來越高:通量、操作的精細度、可重複性、以及對實驗對象和操作人員的安全保障、法律法規監管等各個方面的要求,已經高到不可能通過人工完成。智能化自動化是行業發展的迫切需求。
根據Barclays的分析報告稱,2018年全球生命科學行業市場規模超過4,370億美元,由生命科學儀器領域(730億美元),體外診斷領域(570億美元),ICL和CROs(310億美元)等領域組成。同時,根據智研諮詢、廣證證券等國內知名研究機構的行業數據報告顯示,中國生命科學市場規模約798.9億美金,佔比世界規模近18%。
然而,相比美國市場約佔比40%來講,中國的生命科學行業尚處於起步階段,未來還有極大的發展與想像空間。雖然國外的一些生命科學自動化企業在美國等西方國家的發展已經相對成熟,但在中國開展業務上存在劣勢,例如在對於本土化供應鏈建設以及對中國客戶需求的充分理解層面上。
成立於2016年的北京鎂伽機器人科技有限公司,從機器人自動化技術研發起步,深耕生命科學行業應用,為新藥研發、基因工程、臨床診斷等領域提供自動化解決方案,在真實的使用環境中落地自動化系統,解決客戶在高生物科技領域科研發現及生產的效率。
目前,鎂伽已經服務了近百家知名生命科學領域企業,交付數十套用於診斷和生產環節的自動化系統,幫助客戶實現顯著的人效提升和產能優化:操作精細度及可重複性提升2個數量級,下線良品率大幅提升逼近100%。在某些典型領域,鎂伽的全自動化系統甚至幫助客戶將通量提高了100倍以上,並且全流程可追溯,符合相關法規監管要求。
例如在新冠疫情期間,鎂伽提供的自動化核酸檢測工作站,支持原管帶蓋上樣、開關蓋、掃碼、分杯等自動化模塊,全程無需人工手動干預,相比人工操作有近20倍的通量提升,幫助客戶在短時間內達到高通量的新冠病毒核酸檢測能力,日檢測量可達26萬人,同時降低一線檢測人員的感染風險。
除了檢測自動化工作站,鎂伽還擁有眾多生命科學自動化解決方案的標準產品。例如為分子診斷試劑生產客戶提供的全自動試劑灌裝生產系統、分子診斷試劑全自動分裝系統;該系統每小時處理量可達900只ep管,平均處理時間僅需4秒,為客戶提高產能、產品質量,節約用工成本。
▎鎂伽發布國內首家智能自動化生命科學實驗室「鯤鵬」
生命科學的自動化自然離不開對生命科學的研究,基於此,鎂伽打造了一支由資深工程師領導的自動化團隊和頂尖科學家領導的生物學團隊,並建立起「鎂伽鯤鵬實驗室」。在「鯤鵬實驗室」,鎂伽將持續探索機器人、人工智能和生物學能力相結合,在新藥研發、基因工程、臨床診斷等多個領域更加深入應用的可能性,在真實的使用環境中落地自動化系統,目標是顛覆式地提高生物科技領域科研發現及生產的效率。
在過去一年中,鎂伽創造性地自主研發了行業領先的全自動哺乳動物細胞培養和表型檢測平台、基因編輯平台和高通量藥物篩選平台,並基於此服務了數十家行業的頂尖客戶。
例如在CRISPR實驗中,通過自動化和人工智能的結合,「鎂伽鯤鵬實驗室」已實現每天超過5,000個單克隆細胞的自動識別與挑選,而即使是最優秀的技術人員,用傳統方式每天也只能挑選幾百個。像這樣的行業痛點還有很多,「鎂伽鯤鵬實驗室」正在和數家藥物研發和CRO龍頭企業合作,開發解決科研和生產環節中瓶頸操作的高效自動化解決方案。
「接下來,鎂伽「鯤鵬實驗室」將進一步提升自動化和生物學結合能力,開發自動化干細胞培養平台、細胞表型篩選等平台。得益於自動化程度的提高,鎂伽實驗室生物學平台正在以前所未有的速度積累高質量、高相關度的生物學數據集」,鎂伽首席科學家王承志博士表示,「同時我們將日益增長的數據集應用於算法的改進,進一步提升生物學研究的效率。鎂伽也願與生物醫藥業內夥伴緊密合作,共同推動生命科學的新基建」。
鎂伽創始人兼CEO黃瑜清表示,「從歷史上看,從紡織機、蒸汽機到現代的半導體行業,每當自動化滲透到某個領域都會對這個領域帶來革命性的影響。生命科學的自動化革命才剛剛開始,而且這一波浪潮將會伴隨著機器人和人工智能的崛起而更加波瀾壯闊。我們非常榮幸有機會成為這場變革的參與者。鎂伽鯤鵬實驗室也正在組建一個包含生物學家、藥學家、生物信息學家和數據科學家等跨學科的頂尖人才團隊,本次融資也將助力我們成為生命科學自動化行業的引領者。」
據悉,鎂伽在四年時間已完成五輪融資,團隊在2016年6月剛成立時獲得500萬人民幣種子輪融資;2017年10月獲得過千萬元人民幣天使輪融資,資方包括臻雲創投、英諾天使基金以及逐鹿資本;2018年6月獲得過超千萬美元A輪融資,資方包括愉悅資本和明勢資本;2019年6月完成A+輪融資,資方包括德國博世創投和戈壁創投。
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前陣子與深度學習發明人之一、2019年ACM圖靈獎得主Yoshua Bengio教授一起對話,深深為他身上的科學家底蘊所感動。
Bengio教授長期致力於推動AI的合理使用,尤其對用AI解決環保議題有很多投入,如使用新藥研發的AI演算法概念,延伸應用在發掘全新低污染材料以對抗全球氣候環境變化的艱巨挑戰。
他相信,人工智慧將推送社會的理性和包容,構建AI與人類社會的良性循環。
這是我們討論的視頻和文字記錄。
……………………
李開復對話Yoshua Bengio:構建AI與人類社會的良性循環
7月23日,創新工場董事長兼CEO李開復博士,受邀參加SGInnovate主辦的“深度科技(Deep Tech)造福人類”活動,與Element AI聯合創始人Yoshua Bengio教授對話,討論人工智慧的未來發展。
在對話中,李開復博士與Yoshua Bengio教授探討了AI對人類社會的意義,尤其在COVID-19疫情後時代,AI如何幫助未來的經濟社會更加富有彈性、宜居和可持續。
他們認為,AI是一個千載難逢的機會,人類得以真正從重複性事務中解脫出來。在 AI 的幫助下,我們將有希望希望建立一個明智、理性、包容的社會,構建人類社會與AI的良性循環。
他們討論的話題包括:
1、AI技術的下一個突破,如何加速AI從科研到應用轉化?
2、COVID-19疫情如何加速AI應用,由此帶來了什麼風險?
3、AI的責任和挑戰:如何促進未來社會經濟可持續發展?
4、你心目中理想的AI未來是什麼樣的?
▌深度學習2.0時代,提升機器理解和執行能力
話題1:AI技術的下一個突破,以及如何加速AI科研到應用
“接下來的研究雖然繁重,但新的進展會令人振奮。尤其是在深度學習領域,我稱其為‘深度學習2.0’。” ——Yoshua Bengio
Yoshua Bengio:第一個問題我非常有共鳴,在我看來,目前機器學習的一大限制,是學習系統的泛化能力。
過去幾十年研發的系統,都建立於一個假設,即預設測試數據與訓練數據有相同的數據分佈。
然而在現實世界中,無論在什麼行業應用,都會存在實際情況與AI訓練時不同的問題。
這一問題看起來無解,但目前我們找到了幾個突破點和想法,主要是借鑒人類的意識加工機制,對原本分散的知識積累,快速進行全新重組。
雖然這些知識的組合不一定遵循訓練數據分佈,但我們還是能從中獲得某種重組方向的優勢,從而在訓練分佈中進行更好的歸納。
接下來的研究雖然繁重,但新的進展會令人振奮。尤其是在深度學習領域,我稱其為“深度學習2.0”,它能吸收人類的歸納傾向,對數據分佈演算法進行泛化。
李開復:我借 Bengio 教授的觀點多說幾句。我從大學時期就開始著手會話式 AI 的研究。目前的人機界面,我稱之為委託界面,大多基於直接操作,如鍵盤、滑鼠、多點觸控等。
但語言是人類最基本的交流方式,也是最自然的交流途徑。向AI語音辨識、自然語言理解進軍,一直是我們孜孜以求的目標。
例如,以前我們使用搜尋引擎時,會通過輸入關鍵字來查找網頁。後來,Google帶來了新的突破,基於深度學習的智慧問答功能,可以直接讓機器“說”出答案。
但我們不應止步於此,而是應該繼續向下一步目標努力:通過深度學習的進一步研究,提升機器對人類指令意圖的理解和執行能力。
例如,我們是否可以直接向亞馬遜 Alexa發送指令:“給我媽媽送個生日禮物”。之後,它將自動理出頭緒,流覽禮物,安排配送。它瞭解我的個人喜好,知道我能接受的價格範圍,也知道我媽媽是誰,住在哪裡,想要的禮物是什麼。
Yoshua Bengio:關於AI的行業應用,我做個簡短分享。我認為這是個很有難度的議題。困難來自兩方面:一是社會方面,二是技術方面。
在社會方面,從基礎科學研究,到最後產品研發階段,需要共同營造一種文化,讓研究人員可以擁有研究自由,從而取得真實的突破。在技術方面,我們需要一些軟體工具,讓技術從研發到生產這一轉化過程,盡可能的高效快速。
李開復:AI的行業應用,我將之分為兩大類:顛覆式和漸進式。
顛覆式是指引入 AI 會對行業造成顛覆性的結果,帶來天翻地覆的改變。
例如,自動駕駛將徹底改變運輸行業;Alexa某種程度上正在改變音箱行業;新的互聯網保險應用,比如美國的Lemonade,極可能顛覆保險行業。
這些行業已經具備了一定的條件,讓行業專家通過 AI 帶來顛覆影響,讓人非常期待。當AI與行業的顛覆式創新兩相結合,將有機會擊敗行業巨頭,重整行業格局。
然而顛覆式只是冰山一角。在人工智慧帶來的巨大機會中,漸進式變革佔據絕大部分份額。
普華永道預估,人工智慧將在2030年給全球帶來15萬億美元的財富淨增,主要來自于傳統行業和AI的結合。由於傳統行業規模龐大,僅僅提高幾個百分點,就可以產生海量財富。
但困難在於,當前一些傳統企業對 AI 一無所知,他們以為AI是科幻小說的臆想,看不到即刻就能產生的收益,再加上技術工具太難使用,導致他們的 IT 部門無法駕馭。
因此,我們應該通過培訓,説明傳統行業接受並認識到AI的益處。同時,我們投資的AI企業或像 Element AI 之類的公司,需要幫助傳統企業找到簡單易用的工具,讓他們跨越技術鴻溝,上手即用。
▌AI提前預測傳染性,應權衡公共衛生與隱私保護
話題2:疫情如何加速AI應用,由此帶來了什麼風險?
“必須在公共衛生或個人健康的背景下考慮隱私,在公共衛生危機期間,國家應該在尊重權利和必要防控措施間加以權衡,從而有效控制疾病的傳播。”——李開復
李開復:我說幾個親身經歷的例子。疫情期間的社交隔離,催生了眾多的 AI 應用,例如醫院中的送貨機器人。
對於隔離中的人也一樣。前陣子我回到北京隔離時,在我居住的公寓樓裡,沒有見到一個人。所有的事情都交給了一台機器人代勞,包括網購的包裹和食品運送,真正實現了零接觸,將危險降到最小化。
第二個例子是AI與醫療的結合。我們投資的AI 醫療企業Insilico Medicine,主要使用生成化學對抗神經網路,研發新藥小分子。在疫情期間,他們通過AI平臺,用幾個星期的時間,研發出了能抑制病毒內負責複製的主要蛋白成分的新藥物小分子。
最後一個例子或許有些爭議,就是接觸者追蹤。世界上許多國家已經成功的建立了接觸者追蹤體系,並較為有效地控制了疫情蔓延。但在美國、歐洲等地方,這種做法被視為是對隱私的侵犯。
對此,我的觀點是,對那些重視隱私的國家,我表示完全理解和尊重,但是我認為必須在公共衛生或個人健康的背景下考慮隱私。在公共衛生危機期間,國家應該在尊重權利和必要防控措施間加以權衡,從而有效控制疾病的傳播。等到疫情結束後,再回歸正常。
我們都不希望重蹈疫情的覆轍。我預計在未來,AI將被用來預防流行病的發生和傳播。醫院將廣泛使用感測器、可穿戴設備,匯總疫情資訊,及時報告潛在危害,在早期遏制疫情指數級增長的趨勢,從而更好地應對危機,避免再次失控。
Yoshua Bengio:李開復博士提到的這幾個領域,我都有所涉及。
一個是藥品研發,我本人參與了幾個專案,其中涉及神經網路、即時強化學習和主動學習。
在化學和生物領域,需要進行測試的組合方式太多,逐個進行研究是不可能的。所以我們需要一個合理的搜索策略,這就是我現在參與的專案內容。我們希望能用AI縮短研究時間,通過重組已有藥物,研發新型抗病毒藥物。
在接觸追蹤方面,目前已有的接觸追蹤大都沒有用到AI,只是進行簡單的測試法:如果有人測試結果為陽性,或者確診感染,那麼與其接觸過的所有人,都應該採取隔離措施。但是,在測試為陽性進而被隔離之前,傳染就已經開始了。
我們的一項研究顯示,如果能借助機器學習,提前預測某個體是否具有傳染性以及傳染性強弱,透過一些模糊的數據分析,就能大幅節省等待時間,及早知道曾接觸過病毒攜帶者,從而抑制病毒的傳播。
當然不可避免會出現隱私問題。隱私保護與機器學習需求之間存在有趣的矛盾。隱私保護需要盡可能降低數據交換,而機器學習卻需要盡可能收集大量的數據。
許多國家非常擔憂接觸者追蹤的濫用會侵犯隱私,因此催生了許多隱私保護技術。好消息是,這兩者可以共存。
▌AI是把雙刃劍,應推動全球治理、改變文化
話題3:AI的責任和挑戰:如何促進未來社會經濟可持續發展?
“如果我們能對人工智慧的能力善加利用,就能更快速地找到更好的新材料,以取代現今對地球造成長期污染的碳、電池等毒性材料。”——Yoshua Bengio
李開復:我會從創新工場的角度舉一些例子,創新工場是一家創業投資公司,我們非常希望 AI 能得到合理應用。Bengio 教授可能會在氣候變化上再補充一些。
在 《AI新世界》一書中,我描述了一個人類與 AI 的共存的藍圖:由 AI 承擔優化常規工作,讓人類專注於需要創造力和同情心的工作。
從社會責任感的角度說講,AI與醫療和教育的結合,將帶來極大的社會福祉。
未來,醫生將成為富有同情心的護理者,深切關懷病患,與他們交流。而 AI 可以用於分析放射結果、MRI、CT報告,提出各種可能的診斷及治療結果,針對性推薦藥物,以及輔助科學家研發新藥。
教育行業也是這樣。我們投資了很多線上教育公司,發現 AI 在教師的常規工作上表現非常出色,能夠根據學生的特點,因人而異地佈置作業,幫老師們節省了時間,讓他們專注于為孩子指導能力和引導心靈,進行個性化的教育,幫助他們培養創造力、團隊合作能力、交流能力以及同情心。
所以,醫療和教育既是 AI能夠顯現優勢的領域,也是有價值的投資。目前這兩個領域正在蓬勃發展,我們也投入了大量精力和資金。
Yoshua Bengio:我完全同意李開復博士的觀點。AI 技術的進步,能夠造福大多數人,我們需要將大量精力投入到此類項目中。
我個人對用AI解決環保問題投入很多,目前正在參與的一個項目就和氣候危機相關。
我們使用類似新藥研發的AI演算法,應用在對抗全球氣候環境變化的艱巨挑戰上,生成、合成、評估各種新型材料技術,包括碳回收和電池。
正常情況下,這些新材料研發耗時極長,動輒十幾年,甚至比新藥研發的時間還要久。但是如果我們能對人工智慧的能力善加利用,就能更快速地找到更好的新材料,以取代現今對地球造成長期污染的碳、電池等毒性材料。
但是,我們同時應該保持警惕:如果AI僅被少數市場玩家掌握,也有可能被用做牟利的工具,破壞正常、自由、動態競爭的市場環境。
因此,在向AI 未來發展的路上,我們需要時刻謹記 AI 具有的社會危害性。要將AI治理落實到各個層面,小到公司,大到全球。只有具備放眼全球的管理,才能合理有效地協調所有的力量,一起應對這些挑戰。
如果我們真的想引導 AI 應用富有道德和責任,就必須改變現有的文化。而這依賴於所有人的努力。
政府必須參與其中,要投資好的技術應用,改變教育體系,讓工程師、科學家不只專攻特定的科技領域,還要具備足夠的社會學科知識;科學家必須懂得謙虛,認識到自己對專業以外的領域知之甚少,與其他不同領域的專家合作,保證自己的成果對社會產生正面的影響。
▌構建AI與人類社會的良性循環
話題4:你心目中理想的AI未來是什麼樣的?
如果我們能努力抓住人類與 AI 共存的機遇,思考人類存在真正的意義,從我們這一代便開始努力,最終將可以實現理想的AI未來。——李開復
Yoshua Bengio:未來,在 AI 的幫助下,我們可以建立一個更明智、更公平、更理性、更包容的社會,每個人都可以說出自己的觀點,進行充分辯論,再做出最佳決定。
社交媒體在誕生之初,本意是做一個最為透明、最為公平、普惠大眾的公眾傳播平臺,但由於演算法基於人類偏好的推薦,及帶有特定企圖的傳播者作祟,造成社交網路的破碎淩亂,煽動的、謬誤的、偏見的資訊被放大傳播,不僅沒法幫助我們理性討論,也欠缺幫助人們做出最佳集體決策的能力。
人工智慧應該在這一方面有所作為,從各種垃圾資訊中篩選出有用結果,讓社交
平臺更加智慧,做到真正的公正透明,推送社會的理性和包容。
反過來說,如果我們都能變得更理智,也就能更好地使用 AI 技術,就能構建一個良性循環。但如果應用不當,就可能陷入惡性循環,因此我們必須謹慎選擇。
李開復:Bengio教授說得太好了!我們是幸運的一代,AI是一個千載難逢的機會,人類能夠與AI共存合作,由AI來承擔常規事務,我們則專注於人類擅長的領域,從重複性事務中解脫出來,放手去做自己喜愛的事情。
我想用我心愛的、約翰·亞當斯的一首詩來結束這場分享。如果我們能努力抓住人類與 AI 共存的機遇,思考人類存在真正的意義,從我們這一代便開始努力,最終將可以實現理想的AI未來:
I must study politics and war
我必須研究政治和戰爭
that my sons may have liberty to study mathematics and philosophy
因此我的兒子們能夠學習數學和哲學
My sons ought to study mathematics and philosophy, geography, natural history, naval architecture, navigation,commerce and agriculture
我的兒子們應該學習數學、哲學、地理、博物、造船、航海、商業和農業
in order to give their children a right to study painting, poetry, music, architecture, statuary, tapestry and porcelain
使得他們的孩子們可以學習繪畫、詩歌、音樂、建築、雕塑、織物和瓷器
約翰·亞當斯,美國第二任總統,《獨立宣言》起草委員會的五個成員之一,被譽為“美國獨立的巨人”。
本文及視頻內容經主辦方 SGInnovate 同意翻譯轉載
分子篩重複使用 在 [求救] 分子篩可以重複利用嗎- 看板Biotech 的推薦與評價
實驗需求
DMSO需要去除水分
很久以前有已經畢業的學長姐做過這個實驗
在實驗室翻到了放了不知道多久的DMSO
裡面有放吸水用的分子篩
想說想要換新的一批DMSO
可是實驗室好像沒有分子篩了(之前的似乎是要來的)
不知道分子篩能不能重複使用
之前好像有看過把矽乾燥劑加熱去除水分後 可以重複使用(?)
例如 把現有的DMSO倒掉後 把分子篩拿去烘箱烘乾之類的
就可以恢復吸水能力
(不然那分子篩放了那麼久 實在有些它的懷疑吸水力...)
PS
我看到的分子篩應該是鋁矽酸鹽結晶體
長這樣 連結不是打廣告
https://www.ykchem.com/products04.htm
謝謝回答
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