：《光年之外》by 邓紫棋
—————0317 午间分享—————
“瞬间”和“永恒”是一对反义词。

“瞬间”抓住事情，反复打磨，发现更多的细节，然后做到最好。最后，在短时间里拼尽全力。跌跌撞撞地蜿蜒前行。

“永恒”很反人类。它喜欢沿着距离最短、效率最高、变化最小的直线发展。于是波浪被变成了直线，起伏被变成了平静，爆发也有了局限。貌似什么都不变了，但“永恒”，在极其稳定地发展。

有时候，人喜欢痛快。可大多数情况，痛快不解决目标。所以人们想了各种各样的方法获得达成目标的痛快。

“瞬间”明白自己的局限，那就思考一个幅度，让自己有限度的任性。在有限的空间里，放纵暴力的美学。然后好好休息，迎接下一个瞬间。

……下一个瞬间还得等多久？“瞬间”也有不耐烦的时刻。

“永恒”太克制自己，于是周围似乎也对它的印象固定，思维的惰性对“永恒”忽略不提。利用远方的东西对“永恒”的现在横加指点。

……“永恒”也有脾气的，拦着它完成目标可不行。但是距离得保持直线，这样效率最高。

“永恒”和“瞬间”互相瞟了一眼。

……得，谁说反义词不是一个组合呢？

#世界青光眼周#【中科院计算所和爱尔眼科合作取得科研突破，青光眼发病率可实现个体精准预测】近日，中国科学院计算技术研究所研究团队和爱尔眼科合作发布青光眼预测的科研成果，该研究成果在《IEEE医学影像汇刊》上发表。研究结果表明，致盲性眼病青光眼发病概率可实现个体精准预测，这将使青光眼患者在成为“患者”前就被发现成为可能。极大提升青光眼患者的早诊早治率，从而进一步降低青光眼致盲率。
这是继今年2月“爱尔眼科-中科院计算所2023年战略规划会议”成功召开后，发布的又一个双方合作研究成果。此研究对两千多时间间隔不一的眼底影像进行立体化、全方位的深入研究，提出基于时间敏感自注意力机制的青光眼患病智能辅助预测算法，实现青光眼发病概率个体的精准预测。
现阶段已有的人工智能主要针对青光眼的诊断开展，通常通过自动分割视杯视盘计算杯盘比来诊断是否患有青光眼。而针对青光眼的早期预测问题，即通过输入患者的一段时间内的序列影像，判断患者未来患有青光眼的可能性，鲜有研究。针对现有算法存在的局限性，研究团队提出基于时间敏感自注意力机制的青光眼患病预测算法GLIM-Net，即输入拍摄的序列眼底影像，以及对应的时刻信息，输出给定时刻患青光眼的概率；针对如何有效的编码时间信息，研究团队进一步提出了时间位置编码模块和时间敏感的多头自注意力模块，根据时间间隔调整对不同影像的关注度。
研究团队将提出的GLIM-Net与公开数据集SIGF和Tumor-CIFAR上的已有算法进行了对比，结果显示在SIGF数据集上，GLIM-Net取得了平均89.5%的准确率，达到了业界最优水平，其他指标也均为最优；同时，在Tumor-CIFAR数据集上亦为业界最优。
随着“中爱合作”进一步深入,未来爱尔眼科将始终保持开放的心态,不断探索更多创新模式,促进智能技术与眼科临床医疗深度融合,为人类的光明事业贡献智慧。(通讯员 张凌霄 李青霞)

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