NEJM医学前沿24年3季度文章集锦

仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章,并进行简单记录

1 治疗干预

1.1 静脉输注氨基酸降低体外循环下心脏手术后的 AKI 发生率

2024-08-23 文章链接

2024 年 8 月 22 日出版的《新英格兰医学杂志》(NEJM)发表一项多中心、双盲、随机对照试验(6 月 12 日在线发表),旨在探索静脉输注氨基酸能否降低体外循环下心脏手术后的 AKI 发生率。

  • 两组患者从进入手术室开始分别输注氨基酸或安慰剂,输注时间最长 72 小时
  • 结果表明,氨基酸组术后一周内的 AKI 发生率(26.9%)显著

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古麻今醉24年3季度文章集锦

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BASIC重症医学24年3季度文章集锦

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CS224W 图机器学习15:GNN 拓展到大型图

1 大型图应用与难点

当前的大型图应用场景:

  1. 推荐系统(亚马逊、Youtube、Pinterest 等):用户规模在 100M~1B,产品/视频规模在 10M~1B,任务包括商品推荐或用户分类
  2. 社交网络(Facebook、X、Instagram 等):用户规模在 300M~3B,任务包括好友推荐或用户属性预测
  3. 学术网络(微软学术图谱):作者或论文规模在 120M,任务包括论文分类、合作作者推荐、论文引用推荐
  4. 知识图谱(Wikidata、Freeb

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急性呼吸窘迫综合征 ARDS

基本概念

急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)是一种多种病因引起的急性、弥漫性炎症性肺损伤,是全身炎症反应在肺部的表现,组织病理学常表现为弥漫性肺泡损伤(diffused alveolar damage,DAD)

ARDS 的基本特性 - 参考源

  • 发生率和致死率:在 ICU 中的发病率约5-10%,病死率高达40-50%
  • 病因:超过半数的 ARDS 患者是由于严重的感染(sepsis)或肺炎引起的
  • 症状:患者最初出现呼吸短促,听诊器在肺部听到爆裂音或喘息音

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CS224W 图机器学习13:图神经网络进阶

前置知识:CS224W 图机器学习04:GNN 深入理解CS224W 图机器学习05:GNN 的训练与预测CS224W 图机器学习06:GNN 的理论理解

本节主题:如何使得 GNN 的嵌入更具表示力?

1 图神经网络的局限性

一个"完美"的 GNN 应该具备什么特征?

  • 能在邻域结构(无论跃点如何)和节点嵌入之间构建一个单射函数
  • 如果两个节点具有相同的邻域结构,则它们必须具有相同的嵌入
  • 如果两个节点具有不同的邻域结构,则它们必须具有不同的嵌入

问题 1:

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CS224W 图机器学习12:深度图生成模型

1 深度图生成模型基础

图生成的应用:药物发现、材料设计、社交网络建模

图生成的意义:理解图的表达、预测图的演变、实现图的模拟、检测图的异常

图生成的发展:(1)根据现实世界构建图(2)传统图生成(3)深度图生成

之前学习的图编码是一个 encoding 的过程,而图生成是一个 decoding 的过程

图生成的目标:给定来自 $p_{data}(G)$ 的图采样,构建模型 $p_{model}(G)$ 学习图的分布

图生成的的过程

  1. 基于最大似然估计,让

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模型参数的数据类型

模型参数的常见数据类型:

  • Float32 (FP32) 是标准的 32 位浮点表示,包含 1 符号位+8 指数位+23 尾数位
  • Float16 (FP16) 则包含 1 符号位+5 指数位+10 尾数位,数值范围远小于 FP32
  • Bfloat16 (BF16) 包含 1 符号位+8 指数位+7 尾数位,牺牲精度来保证数值范围
  • TensorFloat-32 (TF32) ,使用 19 位表示,结合了 BF16 的范围和 FP16 的精度
  • Int8 (INT8) 是一个 8 位的整型数据表示,可以存储 256 个不同的值

在机器学习术语中,FP32 称为全精度 (4 字节),而 BF1

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模型量化 Quantization

前置知识:模型参数的数据类型大模型的显存占用

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