深度學習:拆解健康密碼

(文章於2018年8月16日在香港經濟日報刊登)

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用內窺鏡和大腸鏡檢查人體內部,始自1880年代,病理學家須接受長期訓練,用顯微鏡和侵入性測試辦別腫瘤。隨城市人口與內科疾病增加,診斷專家日漸吃緊,肉眼有時難免誤診。能否將深度學習 (Deep Learning) 技術用於診斷影像?

深度學習模仿人類腦部神經元互相連結,迅速處理及傳遞訊息。人工神經網絡利用層次、連結和方向傳遞數據,由第一層出發,每層進行不同工序,直到最後一層,數據成為輸出的洞見。分析醫療影像約需100層人工神經網絡。

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Cracking the Internal Health Code with Deep Learning

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The endoscope and colonoscope were first developed in 1880s to look inside the body. Specialists use their expertise and experience to examine the medical images. But sometimes, human error and backend issues can result in misdiagnosis.

Population increase and more cases of internal diseases are overloading the medical industry in many major cities in the world. In turn, the demand of medical specialists continues to soar.

However, training more medical specialists is not enough. Pathologists require long-term training and painstaking work before visually detecting abnormalities in tumor tissues by looking through the microscope and conducting invasive tests. Deep learning offers a better way to develop a diagnosis scope for medical inspection.

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深度學習:拆解健康密碼

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早在 1880 年代,醫學界已使用內窺鏡和大腸鏡檢查人體內部情況,由專家分析醫療影像,但診斷有時會因人為錯誤和後台因素出錯。

隨全球城市人口增長,內科疾病個案數字急速上升,公眾對診斷專家的需求殷切,單在數量上培訓專家並不足夠。病理學家須長時間接受訓練、努力不懈,透過觀察顯微鏡和侵入性測試,方能辦別腫瘤組織。深度學習 (Deep Learning) 有助醫療觀測診斷的方法更上一層樓。

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浪潮與 IBM 成立合資公司 開發推廣開放的 Power 服務器

2017年9月8日,浪潮電子信息產業股份有限公司與國際商業機器(中國)投資有限公司共同披露策略合作,雙方將合資成立浪潮商用機器有限公司,研發、生產、銷售基於開放的Power技術的服務器,完善服務器的生態系統,建立可持續發展的服務器業務,為用戶提供先進的、差異化和多樣化的計算平台和解決方案。

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SAP HANA on Power 推動企業數碼化轉型

(原文於2016年9月20日在Linuxpilot刊登)

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科技日新月異,市場瞬息萬變,企業必須進行數碼化轉型 (Digital Transformation),才能快速洞察客戶的要求。企業數碼化將是一個重大而且不斷發生的浪潮,根據市場調查機構 IDC 的最新報告,2017 年亞太區有 6 成企業會以數碼化轉型為企業未來發展策略的重心。

數碼化轉型既為企業帶來挑戰,同時也帶來機遇,IDC 預測,企業將投入 35% 的資金創造全新的商業模式。報告亦預計,企業於 2020 年對數碼化轉型策略的需求,將會比軟件程式建立的需求大兩倍,企業三分二的程式碼將集中在數碼化的程式及服務上。

數碼化轉型的其中一大挑戰是如何有效處理急速增長的數據量,物聯網的普及勢將在產業掀起巨大創新浪潮,伴隨物聯網的高度發展,全球正不斷產出前所未見的數據量,且數據的處理變得越來越棘手,企業間將掀起一場「數據革命」(Data Revolution)。

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SAP HANA on Power 發揮最強業務數據分析優勢

(原文於2016年8月4日在Linuxpilot刊登)

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數碼轉型正在影響各行各業對資料的應用,通過對業務數據進行深入分析,企業可以提供更具智慧、更個性化的客戶體驗,另一方面,企業需要從社交媒體 中收集大數據分析市場轉變、洞悉消費者的喜好,面對龐大的資料分析工作,企業需要配備效能強大的伺服器,以及高效率的分析軟件。儘管市場上資料分析產品選 擇很多,但在部署成本、分析效能以及實施周期方面,大多無法滿足企業的嚴苛需求。IBM成功在Power Systems上,實現了HANA分析軟件的高效執行,為企業帶來 SAP HANA on Power 企業級記憶體資料庫解決方案。

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大數據分析專用的新一代平台 Linux on OpenPOWER

(原文於2016年6月10日在Linuxpilot刊登)

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全球數據量正在以幾何級數增長,但大數據分析平台的處理能力卻漸漸追不上,市場分析指出到 2020 年,電子數據存儲量,將在 2009 年的基礎上增加 44 倍,達到 35 萬億 GB。從前預測晶片上電晶體數量每兩年翻倍的摩爾定律已經失效,業界必須用其他方法,提升硬體處理能力的增長速度。

再者,數據的性質亦有所改變,相對於以往結搆化數據,非結搆化數據如網站日誌、社交網路的互動資料、網路搜尋索引、客服中心呼叫記錄等不斷增加,分 析數據的平台除了一般的垂直擴展(Scale-up) 外,亦需要水平擴展 (Scale-out),更要配合不同數據的性質提供不同的分析能力。面對以上挑戰,傳統伺服器架構經已不能解決應用需要。而 OpenPOWER 平台正正是為了滿足未來大數據及物聯網應用需要而誔生。

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