本文目录一览：
- 1、深度学习框架简史:TF和PyTorch双头垄断,未来十年迎来黄金时期
- 2、大脑如何控制体重?科学家揭秘肥胖治疗新方向
- 3、全球大国AI实力大比拼与技术发展趋势
- 4、复旦大学邱锡鹏教授:一张图带你梳理深度学习知识脉络
- 5、原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容,真的是学习了
深度学习框架简史:TF和PyTorch双头垄断,未来十年迎来黄金时期
未来挑战：模型规模指数级增长（如 GPT-3 参数达 1750 亿），对硬件和软件效率提出更高要求。深度学习框架需融合算法、高性能计算、硬件加速和分布式系统技术。
大脑如何控制体重?科学家揭秘肥胖治疗新方向
1、根据个体基因型（如FTO基因、MC4R基因突变）定制治疗方案，提高干预效果。结合肠道菌群检测、代谢组学分析，制定多维度干预策略。图4：靶向大脑神经回路的抗肥胖药物研发路径研究意义与展望肥胖并非简单的“自制力缺失”，而是大脑代谢调节系统与现代环境不匹配的结果。
2、近期《Nature Metabolism》发表的研究揭示，大脑下丘脑外侧区（LHA）中表达GABRA5的神经元（GABRA5LHA）可能是控制肥胖的关键靶点，通过抑制星形胶质细胞释放的GABA可促进脂肪产热并减轻体重，且不影响食欲和食物摄入。
3、科学家通过研究MC4R基因变种，发现了能阻止约400万人增重的遗传机制，为开发保持苗条的药物提供了可能。核心发现：剑桥大学研究团队发现，MC4R基因的特定变种可通过控制大脑中的黑素皮质素4受体（MC4R）影响食欲。
4、睡眠质量：多睡≠睡得好！若存在失眠、频繁夜醒等问题，需优先改善睡眠质量（如通过认知行为疗法治疗失眠）。增效建议 搭配饮食与运动：睡眠延长可减少热量摄入，但结合健康饮食（如控制添加糖、增加膳食纤维）和适度运动（如每周150分钟中强度有氧运动）效果更佳。
5、GLP-1药物的突破：基于GLP-1的药物（如司美格鲁肽）通过调节大脑食欲中枢、减少饥饿感，实现体重的显著下降。临床试验显示，患者使用后平均体重降低约15%，且副作用可控。这一成果标志着肥胖治疗从“行为干预”转向“生物医学管理”的新时代。
6、图1模型中的关键机制自上而下的认知控制（认知控制机制）想要减肥或避免体重增加的人会有意识地限制食物摄入并增加体育活动。例如看见美味甜点拒绝吃，这种食物限制代表了一种认知过程，包括前额叶脑区处理的抑制性控制。
全球大国AI实力大比拼与技术发展趋势
全球大国AI实力比拼中，中美处于领先地位，且AI技术以机器学习为主导，功能性应用中计算机视觉最流行，应用领域里交通运输类涨势最猛。以下是详细分析：大国AI实力比拼中国专利申请数量领先：拥有全球最具规模的专利局和最多的国内专利申请数量。
中美两国在AI大模型领域均展现出强劲实力，美国凭借深厚技术积累和代表性模型保持领先，中国则通过企业与科研机构协同发力、多领域布局形成活跃生态，未来竞争将聚焦技术创新与场景落地的深度融合。
中美两国在人工智能领域各有优势，目前难以简单判定哪国整体实力更强。美国在技术层面优势显著美国在私营部门创新、前沿研究（包括人工通用智能或 AGI）、人工智能模型开发、投资和先进计算基础设施方面处于领先地位。2024 年全球公认最重要的 50 个顶级 AI 模型中，美国机构独占 40 个。
腾讯、阿里、联想、字节跳动等国内巨头与国际对标，在AI增长飞轮构建上各有特点，从技术部署、流量、数据生态、基础设施和平台可塑性等维度呈现出不同的竞争格局与发展趋势。具体如下：腾讯：社交生态赋能，双轮驱动AI战略技术部署：腾讯的AI布局涵盖技术底座、应用生态和场景落地形成闭环。
复旦大学邱锡鹏教授:一张图带你梳理深度学习知识脉络
1、复旦大学邱锡鹏教授梳理的深度学习知识体系主要分为机器学习、神经网络和概率图模型三大块，以下是对该知识体系的详细介绍：机器学习分类：机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。基本概念及三要素：模型、学习准则和优化算法。算法类型：按函数分类：分为线性模型和非线性模型。按学习准则分类：分为统计方法和非统计方法。
2、个人背景：邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士生导师，理学学士和博士学位均毕业于复旦大学。研究方向：自然语言处理、深度学习。学术成果：在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等计算机学会A/B类期刊、会议上发表50余篇学术论文，引用1700余次。开源项目：FudanNLP项目作者，FastNLP项目负责人。
3、评估：测试集准确率通常可达95%以上。进阶学习资源 书籍：《深度学习》（Ian Goodfellow等）、《神经网络与深度学习》（邱锡鹏）。课程：Coursera《深度学习专项课程》（Andrew Ng）、Fast.ai实战课程。社区：Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning板块。
4、邱锡鹏教授是复旦大学计算机科学技术学院的副教授与博士生导师，主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究。他在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等计算机学会A/B类期刊、会议上发表50余篇学术论文。此外，他还是FudanNLP的开发者和FastNLP的负责人，这两个开源项目都旨在提供更好的NLP工具。
原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容,真的是学习了
STATA可以实现机器学习，通过特定命令和扩展包支持多种机器学习算法，如决策树、逻辑回归等，并可完成数据准备、模型训练和结果分析等任务。以下是具体说明：STATA支持的机器学习算法类型逻辑回归：一种广义线性回归模型，适用于二分类因变量分析。早期用于流行病学预测（如疾病发生概率），现已扩展至商业领域（如客户分类预测）。
从研究前沿与创新性看：前沿研究往往需要采用创新的方法和技术。随着机器学习、深度学习等技术在社会科学领域的广泛应用，这些方法对数据处理和分析提出了更高要求。Stata虽然功能强大，但在处理这些前沿方法时可能存在局限性。
机器学习机器学习是大数据分析的核心领域，用于构建分类、推荐和个性化系统等预测模型。掌握监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类）及深度学习技术，能显著提升数据价值挖掘能力。2015年后，机器学习成为职场热门技能，需求持续攀升。
R和Stata对电脑配置要求均不高，但根据使用场景和数据量有所不同。对于大部分临床医学专业的人来说，在本科和硕士阶段，科研任务不会触碰到深度学习等对性能要求极高的环节。R语言和Stata主要用于数据分析、统计建模和绘图等任务，这些任务对电脑配置的要求相对较低。
从数据分析的角度来看，stata在面板数据、生存分析等方面表现优异，而R则在机器学习、深度学习等方面有更广泛的应用。当然，这也取决于具体的研究需求和个人偏好。因此，在选择stata编程还是R编程时，我们需要根据自己的研究领域和预算情况来做出决定。总的来说，stata和R各有千秋。
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文章不错《神经网络流行趋势图/神经网络流行趋势图表》内容很有帮助