天池大赛(山东计算机技能大赛有哪些项目)

天池大赛，山东计算机技能大赛有哪些项目？

计算机的话，我推荐几个。

第一，阿里天池竞赛，主要是算法，参赛人可以免费用阿里云计算服务；

第二，ACM国际大学生程序设计大赛，不过难度较高，最好有一定基础；

第三，力扣周赛，一周一次，里面的题目偏面试，每题各种各样复杂度的算法都会出现。

昆明准确海拔高度是多少？

昆明的最高海拔为4247.7米，当我第1次到昆明的时候，几天玩下来，从来没有发生过头痛失眠等高原反应症状，即便登山也是如此。

18年，我第1次踏足云南旅游，同多数人一样，行程规划为昆明-大理-丽江。

当时的我几乎没有做攻略，也不知高原反应这回事，接乘坐高铁到了昆明，下车后没有感到任何不适。

到昆明的第2天便爬了西山，赏了滇池，但即便是步行上山，最多便是疲劳，身体并没有不适。

昆明旅游并不需要担心高原反应

前面提及昆明的最高海拔为4247.7米，这是昆明境内的拱王山马鬃岭的最高点。

而事实上，昆明的最低海拔为746米，是金沙江与普渡河的汇合处。

一个4247.7，一个746，从此我们就可以看出，境内的海拔并不统一，可以说相差很大。

昆明地处云贵高原，其中心的海拔约为1891米，大部分地区海拔在1500~2800米之间，总体地势北部高，南部低，由北向南呈阶梯状逐渐降低。

而我们在昆明活动的区域范围内，海拔基本在1500~2000米之间。

对于这个海拔，高原反应可以说是几乎不存在。但你可能会偶有流鼻血现象，不担心，这只是因为气候干燥现象带来的毛细血管破裂而已，很快就能够不治而愈。

此外，昆明的市区海拔高度可以说是符合人类居住的最佳海拔之一。

也正因为海拔的优势，昆明彻底的击败了低纬度强大的太阳热量，使全年气温保持在16℃左右，是实至名归的“春城”-“一个到了让人叫春的城市”！

反观同纬度上的城市，如桂林、福州、台北等，每年夏天的最高温至少要比昆明高出10℃！

海拔多少才会出现高原反应？

通常而言，海拔高度一般达到2700米左右时，就可能会有高原反应，而高原反应是到了高海拔地区后，人体为了适应这种自然环境，所出现的头晕、恶心、胸闷、气短、欲呕等生理性反应。

然而海拔2400米的西宁也可能会出现高原反应，主要是由于快走、上楼梯、跑步等一定运动量引起的，这些不用担心，歇会就好了。

划分标准：

高海拔：1500-3500米，时间充足，暂缓行动，大多数人都可以慢慢适应；

超高海拔：3500-5500米，个体的差异决定能否适应；

极高海拔：>5500米，此海拔高度下，人体机能会严重下降，一些损害甚至不可逆。几乎没人能在此海拔高度地区待上一年。即使藏族同胞与夏尔巴人，一般也都生活在5500米以下的区域。

实际来看，生活在低海拔的人一般在海拔2400米以下感觉基本正常，无明显反应；超过2400米，如果有合理的海拔阶梯和足够的时间，能够逐步适应；超过5500米后，就无从适应了。

国内容易发生高原反应的地方

是否容易发生高原反应，还得看地区海拔。

我国平均海拔（近似值）最高的前十城市为：

1.西藏阿里地区，平均海拔为5047米；

2.西藏日喀则市，平均海拔为4986米；

3.西藏那曲市，平均海拔为4960米；

4.西藏拉萨市，平均海拔为4824米；

5.青海玉树藏族自治州，平均海拔为4695米；

6.西藏昌都市，平均海拔为4695米；

7.青海果洛藏族自治州，平均海拔为4327米；

8.西藏甘孜藏族自治州，平均海拔为4188米；

9.青海海西蒙古族藏族自治州，平均海拔为3778米；

10.西藏山南市平均海拔为3669米。

由此我们也可以看出，国内的高海拔地区基本被西藏承包，而像青海或四川的高海拔地区，也都挨着西藏。

因此，去西藏旅游一定得注意防范高原反应。

当然，以上数据仅为平均海拔，而一些地区的最高海拔处令人恐惧，就比如日喀则的珠穆朗玛峰顶峰，海拔高达8848.86米！

而像西宁、丽江等较低一点的海拔地区，有些人也容易发生高原反应，也应适当防范。

去高海拔地方旅游如何预防高原反应？

旅游是一定要旅游的，高反哪能阻挡我们的热情呢！

那么，该如何预防高原反应呢？

（1）低压舱提前适应

如果你有条件，可以在进入高原地区前，进入低压氧舱进行间断性的低氧刺激和锻炼，有助于减轻和预防高反的发生。

（2）逐步适应

自驾进入高原地区是最好的选择，因为你可以去逐渐适应高原环境。

去到的地方海拔逐渐升高，当感觉身体不适时，稍停留休息1~2日，待机体适应后，再继续前往到更海拔地区，循序渐进，很好的适应高原环境。

（3）口服药物

提前1~2周口服药物，如刺五加、复方党参、红景天、地塞米松等，可以帮助预防高原反应。

（4）不要感冒

无论是出发前还是出发后，最好防止感冒，感冒容易引起高原反应，甚至引发肺水肿，这很危险。

（5）禁止剧烈运动

高原地区千万不要剧烈运动，高原环境下根本无法及时补充剧烈运动所需消耗的氧气，很容易高发。

（6）切忌暴饮暴食

不要看见很多没有吃过的当地美食，就大吃大喝，这样很容易加重胃的负担，从而出现高反。

（7）多吃高碳水化合物食物

喝水，多吃蔬菜水果，高碳水化物能够提高血液中的氧含量。

（8）提前备好氧气瓶

当你已经发生了高原反应，拿出氧气瓶狠狠吸几口氧气，就是最好的拯救方法。

即便你送到了医院，也是给你吸氧再加上打一点葡萄糖，补充一下能量。

但是，不要过分吸氧，就是明明没啥事，身体已经可以了，还不停地吸氧。这样很容易让人体对氧气产生依赖，无法做到很好地适应高原环境。

你也不想一直边吸氧边旅游吧！

写在最后

第1次去云南旅游的我，还不知道高原反应这回事；同年又去往大西北（甘肃、青海）也没有好好地去了解高原反应。

之后，在高海拔地区小跑时或者走上坡路时，出现了胸闷、气短，不过好在缓缓就没事了。第二年再去西藏时就有防范，切勿过于疲劳，容易高反！

大家出门旅游时，最好做好相应的攻略，能避免不少的麻烦。

趁着年轻，一起去旅游吧！

有旅游地方推荐么？

没错旅游确实可以让自己变得快乐，但旅游回来还是要面对生活的，所以旅游不是逃避，而旅游的意义就是开阔视野，见的东西多了，在遇到问题心态就会平衡很多，

[撒花]推荐旅游地点：

1.首先根据您的预算出游天数，自己您的喜好来决定去哪里。

首先根据兴趣，如果您喜欢古建筑，历史类景区，推荐您来北京，北京作为六朝古都，不仅有高楼大厦，繁华的商场，最主要的是这里有明清两朝的皇家宫殿建筑群，故宫、颐和园等皇家建筑，还有鸟巢水立方等奥运建筑，中国科学技术馆等高科技场馆，总有一款适合您，在大城市生活久了，再回到小城市您的心灵就会不一样。

行程安排:

Day1:故宫、景山、钟鼓楼、什刹海

Day2:天坛、永定河、天桥文化

Day3:颐和园、圆明园

费用合计：

🎫故宫门票60元 需要提前官网预约门票哟

🎫景山门票2元 从故宫出来就是

🎫天坛公园35元

🎫颐和园门票30元

🎫圆明园10元 长春园15元

住宿：不同级别，不同区域的价格都不一样根据需求选择

交通：除了大交通（如果预算不够可以坐绿皮车）在北京地铁，公交都可到达各景点

饮食：烤鸭，炸酱面等什么价位都可以，看你自己需要

2.推荐旅游地点：泰山这里也是一个非常值得一去的地方，爬泰山时由于第一次爬所以爬了一天，后来累到什么都不想，所以也是一个减压的好办法，

泰山门票：125元拿教师资格证可优惠25

3.推荐旅游地点：距离东北最近的海，如果您喜欢大海可以选择大连，或者北戴河都是不错的选择

如果选择北戴河可以也可以和北京一起游。

不过旅行回来还要面对生活，所以希望您调整好心态，祝天天开心。

中国国内旅游九月最佳旅游地是哪里？

晚霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。

江天一色，彩虹横架。

南昌，秀丽江山长歌行，脚踏江南遍地诗。

在未来怎样让人工智能进一步造福人类？

2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景》。以下为王晓哲的演讲记录。

演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展望以及实际中碰到的一些核心挑战。

一、人工智能、机器学习、深度学习概念

什么是“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”？这三个概念现在的媒体经常会混为一谈，使大家一头雾水。如果我们回到历史里追溯“人工智能”整体发展轨迹，就会很清晰的得到这三个术语的原本概念。

1. 人工智能概念

从40年代末到50年代初，由于计算机的发明和逐步使用，人们想象，如果有了强大的运算能力，是否可以产生一种智能的程序，从而逐渐替代一部分人的工作。这个想法掀起了“人工智能”的热潮。

那时候，计算机的计算算力虽然比传统人工有了很大提升，但依然很有限。在当时阶段，实际上更多的是“人工”智能，最好的产品叫做“专家系统”。它是由大量的专家手动编制一系列规则，形成知识库，然后由符号推理形式，阐述最后结果。这是符号学派的路径。

这条路后来很快也难以为继。由于机器是单纯的接受方，不能主动做改变自己逻辑的事情，所有的事情必须由人类专家一条一条的以规则化的方式去做，非常僵硬。而它背后的基础，谓词逻辑又是一个非常刚性的框架，因此导致能表述的现实世界问题非常有限，更多的是一些玩具应用。符号学派的热潮很快消退，到70年代几乎无人提及。

2. 机器学习的概念

符号学派的失败引出了新的想法，人们思考从另外一条路径来做。从统计角度，可以把所有的现实问题都转换成概率问题。因此，去寻找现实世界问题的解决方案就等价于寻找一个概率分布。基于这样的思路，于是有了初步的“机器学习”概念阐述。因此，80年代 “机器学习”术语开始出现。

当时更多的是从传统的统计方法开始实践，应用最多的是朴素贝叶斯方法。其典型的应用就是垃圾邮件过滤，这是到目前为止仍最为简单有效的一种过滤方式。于是终于产出了能够实用化的一些产品。

但是，我们发现单纯从统计方法出发，可能会产生另外一些问题，因为统计模型一般都是基于具体问题设计的参数化模型，我们仍然需要去手工建模，而这些建模工作就是一个非常耗费精力的过程。

3. 深度学习的概念

从2010年起，神经网络的一个分支、即深层神经网络这一类模型，终于有人找到了能很好地训练它的方法，实现自动去做特征抽取、表达抽取的工作。从此，“深度学习”这个概念就开始火了。所谓“深度学习”仅仅是特指深层神经网络的一个应用。

二、机器学习的典型问题范畴

机器学习分为有监督学习、无监督学习和表征学习。

1. 有监督学习

概念：样本集里面的问题，需要通过人或者其他的方式给出一个标准的答案，模型所做的事情就是以后碰到相似原始数据的时候，能够尽量的贴近标准答案，越接近标准答案，模型评估效果越好。

分类：分类最终的目标变量是A、B、C这样的离散集合里具体一类。我们做肺部结节检测，发现结节后，它到底是良性还是恶性？这是一个典型的二分类问题。

回归：是指最后这个目标变量是一个连续变量。最简单的回归方法是线性回归，表达力很有限。

案例：比如临床上要分析血液里面的载脂蛋白和低密脂胆固醇这两个指标之间的关联性，那么就会套用一个回归模型来建立这样一个关系。

2. 无监督学习

概念：指标准答案不存在或者不易定义，我们希望通过一些更为高层、抽象的规则刻划，让机器自动去发掘原有数据中间的一些特别特征或结构。

聚类：是把原始的数据、样本，按照某种特征分离成若干相似群体。根据基因测序结果或者根据生物芯片对于突变的分析结果，在分子分型和临床表现角度，把患者按相似性进行划分，分成一个个小的类别。这些不同的类别，分子分型和临床表现上有很强的相似性，可以对这一类患者采取相似疗法，以期获得相似效果。

降维：是对于很复杂、很高维度、需要很多特征来表达的数据空间，寻找其内在的冗余性，然后把冗余的部分去除，变成一个比较低维度、好处理的形式。

案例：癫痫患者往往需要做脑电波监控。脑电信号在头部采集，头部会贴两三百个电极，每个电极收集的信号都是完全独立的，都是一个时序特征。所有信号全部采集在一起分析，未必能很好地预测癫痫患者的发病时间或症状强弱的特性。因此需要寻找所有这些电极中的冗余点在哪，是不是电极信号需要组合一下或者筛选出某些主导电极，更好地刻划关联性，更好地预测癫痫患者的发病情况？这是一个降维问题，要将原有两三百个电极采集信号，转换成只有十几维的时序信号，这些信号与目标结果由最强关联性的信号来做最后的模型。

3. 表征学习

概念：表征是指问题可以用不同形式来表述。有些表述形式很方便求解问题，而另一些表述形式不方便求解问题。

案例：分解质因数，如果用现有的数字体系，是一个非常难的问题，尤其是大数的分解。如果改变问题的表述方式，将数字的表示法更改，这个数字不再用固定底数幂加和的形式来表达，而是用一系列质数幂的乘积来表达，分解质因数就不是问题。因为原始表示法已经表达了最终要分解的形式。

表征学习有很多应用，在非医疗领域，如机器翻译、图像识别这些问题，都经常使用表征学习的方法，将图像、文本或者声音这些比较稀疏、高维度的信号，转换成一个稠密、低维度的向量。基于这个向量，我们可以更好地去刻划原有数据之间的相似性或内在结构，然后去更好地建模。

4. 总结

深度学习整套模型方法从根本上改变了原始问题、原始数据领域的表达形式，把原有纷繁复杂的数据结构转换成一个更容易分类、更容易处理的数据形式，最后达到比较好的效果。

三、当前医疗领域深度学习应用热点方向

当前宣传的最火的就是深度学习。因为它的表征处理能力，可以很好的把很多现实问题转换成可以处理的形式。深度学习擅长处理的就是高维度、稀疏的信号。图像就是这些信号中一种有代表性的形式。医学影像处理应用很明显必然是一个热点方向。除了医学影像处理以外，临床里边还有很多其他问题域，比如时序信号处理、临床数据的信息提取等等，这些虽为很好的问题域，但都不及图像处理容易得到结果。

医学影像处理典型的四大类问题是：影像分类、目标检测、图像分割和影像检索等。都能对应到日常临床应用里的一些痛点的、比较浪费人力的问题。

四、前沿研究成果

以下分享临床问题领域把握比较到位、得到的结果也比较好的一些论文。因为都是针对医学影像数据，采取的建模方法都是类似的，基本上是基于CNN做各种模型变换，最后得到结果。

1. 基于乳腺钼靶影像的病变检测

乳腺钼靶是常见的乳腺癌早期筛查方法，它的诊断难度其实不算大。如果有一个模型能够有效地检查钼靶影像中间异常密度区域，就可以很好地降低人工筛查的工作量。在这篇文章里，达到的结果接近人类专家的平均水平，这是一个非常了不起的结果。

2. 脑部核磁共振影像中的白质高信号灶分割

为什么关注白质高信号灶？因为一旦核磁共振上面发现脑白质里有异常信号表达的时候，很有可能说明，在未来的一段时间内患者容易发展出帕金森氏症，所以它是预测帕金森氏症的一个有力指标。这里最重要的是怎么能准确地分割出脑白质的高信号灶。这篇论文用的也是相对比较传统的模型组合，最后得到的分割效果接近了人类专家的水平，也是一个不错的结果。

3. 基于皮肤镜照片的皮肤癌分类诊断

这是斯坦福做的之前引起较大影响的论文，结果已经达到了人类专家水平，甚至超过了大部分人类专家，接近了一些非常有经验的专家。而它用的结构却是非常传统。

深度学习模型本身就是一种具有非常强表达力的模型，那么我们再去构建很复杂的网络结构、增加很多参数的话，其实很可能会变成过拟合的状态，反而无助于结果的一般化。所以，最重要的是我们如何能拿到足够多的、有标注的、高质量的数据集。数据集的规模越大，数据质量越高，最后能达到的效果一定会越好。相比于机器学习领域中大家争先恐后地去寻找新的网络结构、新的激活函数、新的优化方法的趋势，我们在临床需求落地到具体场景时，更应该关注的是原始数据怎么取得，怎么能以比较低的成本拿到高质量的数据。因为只要解决了数据这一点，建模这一步上面，其实并不存在决定性门槛。

4. 基于数字病理切片的乳腺癌淋巴结转移检测

这一篇是Google Brain给出的，对高分辨率的数字病理切片，基于GoogleInception Net的网络结构去做特征提取，最后进行分类，然后刻画出来的乳腺癌细胞在组织上面的分布情况。它的检测效果达到了人类专家水平。且在与Google有合作的几个医院里，用训练集之外的真实数据去验证的结果仍然相当不错，这对于数字病理切片分割和性质的判断是很有应用前景的。

5. 基于眼底照片的糖尿病性视网膜病变检测

这篇是Google Brain的结果，仍然是以Inception Net为基础的模型结构。本身眼底镜影像相比于其他影像最麻烦的地方在于，眼底镜之间的数据异构性太大，不同人拍摄出来的眼底镜的曝光程度、偏心程度、视野范围，都有很大的变异性。如何很好的在预处理阶段尽可能的消除这些变异性影像，是它做的重要工作。最后达到的效果也是相当不错，判断视网膜病变严重程度的准确率和人类专家持平。

6. 胸片骨减影应用

通常来说，面向的数据集都是断层扫描，因为断层扫描能够获得尽可能多的数据。但是，断层扫描单次检查对于患者的辐射量很大，用X射线要反复去切患者身体，辐射量要比做一次X光胸透大得多。我们想，有些患者是不是可以从单次胸透这种以很低剂量接受的检查的结果里面，发掘出来尽可能多的信息。胸透之所以提供信息量有限，是因为胸透是一个平面的叠加，把骨骼密度和人体里面软组织的密度分布情况，都叠加在一起，很难看清楚细节，谁也不知道这一部分吸收的X射线，到底是因为哪个组织产生的。

我们看软组织时，会希望把骨骼引起的影响给消减掉，也就是说把骨骼的影子去掉。怎么去除骨骼影这个问题很早就有人思考。医疗影像仪器制造商想了一个很聪明的办法，他考虑软组织和骨骼对于不同能量的X射线吸收特性不一样，那就先用低能量X射线拍一张，间隔很短时间后，再用高能量X射线拍一张，然后基于这两张照片上面不同组织的吸收特性不一样，做一个建模，然后利用数学方法把这个影减掉，这就是DES，也就是双能量数字减影技术。它可以拍出几乎看不到任何骨骼影子的软组织照片，但是DES技术有一个先天技术缺陷，是两次拍摄之间有一个间隔时间。

人是活着的，人体的组织在不停地蠕动，在间隔过程中，器官可能会变形，可能会移位，然后会造成DES技术拍出来的软组织照片有很多伪影，这个伪影会误导医生。在这个文章里面，它利用深度学习方法，基于单张传统胸透照片剔除其中的骨骼痕迹，得到的结果比传统DES摄影的软组织细节效果更好，也没有DES技术中产生的软组织伪影，这一篇文章是很有启发性的。

五、医学数据处理方向、成果、挑战

1. 医学数据处理方向

一是临床信息的提取。包括我们如何去把传统的非结构化文本病历进行电子化、结构化，转变成可分析、可处理的结构化数据。

二是掌握结构化数据。谁掌握了越多的可分析的结构化数据，谁就能做出越多的临床科研成果，数据是最核心的价值。零氪科技开发了Fellow-X自动结构化引擎，可以让95%以上通过HIS系统对接的电子病历，自动转化成可分析、可处理的结构化数据，极大的降低了结构化的工作量。还有剩下的只能靠人工部分，也设计了一个很好的双录入加QC的比对流程去处理那些很难处理的少量病历。

2. 医学数据处理成果

基于结构化病历的数据，得到成果。其中包括肺部结节的检测模型、重要并发症的风险预测。现在做的是中性粒细胞减少症、血红蛋白减少症、血小板减少症这些的风险预测。它们是肺癌患者化疗后很容易出现的一种恶性并发症，一旦出现严重的症状可能会造成生命危险。如果应用了零氪科技的预测模型，可以提前预知患者出现严重并发症的风险如何，然后在化疗前就给予适当处理，降低出现严重并发症的风险。

3. 医学数据处理挑战

主要有三大块，一是优化目标的定义，也就是说问题本身的定义如何；二是可用数据，你能否拿到足够多的可用数据；三是模型的可解释性，如何处理对模型结果推理过程的置疑。

优化目标定义：之所以是一个问题，是因为临床上面很多问题的定义是模棱两可的，我们只能凭经验、凭一些医生的日常行为来粗略地去刻画这个问题，很难拿到一个数学上非常精确的问题定义。但是一旦问题定义不精确，最后对问题建模后的结果必然不对。所以优化目标的精确定义是非常重要的。

可用数据：即可用数据、高质量的数据集的重要性。

模型因果性、可解释性：这是与临床结合做研究的时候一个独有的问题。临床是和人的生命息息相关的，所以做的任何一件事情都要有理有据，都要有因果推论的关系。但是，我们做机器学习模型时，很容易陷入到直接对相关性进行建模的这样一个陷阱里。相关性建模涉及的两个因素未必有直接的因果关系，得出的这个模型，如何解释它最后结果的意义，是一个很难处理的事情。这一点就横亘在很多模型最后产品化、产业化的路上面，是一只拦路虎。如果不解决可解释性问题的话，就很难迈过这道门槛，把机器学习成果投入实际产业化。

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