Covid-19 肺部 X 射线分类和 CT 检测演示 关键字：COVID-19，医学影像，深度学习，PACS Viewer 和 HealthShare。

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在这场史无前例的新冠疫情笼罩之下， 我们竭尽所能为客户提供支援，同时利用先进的 AI 技术观察着不同的疫情战线。

去年，我简单提及了一个深度学习演示环境。 在这个漫长的复活节周末，我们就来看一看现实世界的图像，在 Covid-19 肺部 X 射线数据集上测试运行一些深度学习模型以进行快速分类，并见证这类用于 X 射线甚至 CT 的工具如何通过 docker 等方式快速部署到云端，实现及时的“AI 分诊”并协助放射科医生。

这只是一个 10 分钟的快速笔记，希望通过简单的方法帮助各位上手实践。

关键字：PyODBC，unixODBC，IRIS，IntegratedML，Jupyter Notebook，Python 3

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几个月前，我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它， 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记，说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC，不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时，都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法，可以不安装任何 IRIS，在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行？

关键字：Python，JDBC，SQL，IRIS，Jupyter Notebook，Pandas，Numpy ，机器学习

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这是一个用于演示的 5 分钟快速笔记，通过 Jupyter Notebook 中的 Python 3 调用 IRIS JDBC 驱动程序，以经由 SQL 语法从 IRIS 数据库实例读取数据和向 IRIS 数据库实例写入数据。

去年，我发表了关于将 Python 绑定到 Cache 数据库的简要笔记（第 4.7 节）。 如何使用 Python 挂入 IRIS 数据库以将其数据读入 Pandas 数据框和 NumPy 数组进行常规分析，然后再将一些经过预处理或标准化的数据写回 IRIS 中，准备进一步用于 ML/DL 管道，现在可能是时候回顾一些选项和讨论了。

一些立即浮现的快速选项：

亲爱的社区开发者们，大家好！

欢迎积极参与新一轮InterSystems开发者竞赛！

🏆 InterSystems 编程大赛：人工智能与机器学习 🏆

竞赛时间: 2021年6月28日 - 7月25日

奖金总额: $8,750

目前，机器学习的使用过程仍然有些困难，需要消耗大量的数据科学家服务。 AutoML 技术的诞生便是为了帮助组织降低这种复杂性和对专业 ML 人员的依赖。

AutoML 允许用户指向一个数据集，选择感兴趣的主题（特征）并设置影响主题的变量（标签）。 接着，用户告知模型名称，然后基于机器学习创建预测或数据分类模型。

这不需要了解认知算法，因为 AutoML 会在内部执行市面上的主要算法，并指出预测或分类数据的最佳算法。

用户现在可以从经过训练的模型中指向新数据，轻松进行预测和分类。

新的 InterSystems IRIS Advanced Analytics 除了与非常著名的 H2O 或 DataRobot（作为附加选项）搭配使用之外，还具有 AutoML 引擎 IntegratedML。

AutoML 运算通过 SQL 命令执行，详见：https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GIML

实时人工智能/机器学习计算的挑战

我们将从我们在 InterSystems 数据科学实践中遇到的示例开始讲起：

• “高负载”客户门户与在线推荐系统相集成。 计划是在整个零售网络层面重新配置促销活动（我们将假设使用“细分策略”矩阵而非“平面”促销活动母版）。 推荐机制会有哪些变化？ 推荐机制内的数据馈送和数据更新会有哪些变化（输入数据量增加了 25000 倍）？ 推荐规则生成设置会有哪些变化（生成规则的总量和“分类”呈千倍增加，因此需要将推荐规则筛选阈值缩小千倍）？
• 设备健康监控系统使用“手动”方式馈送数据样本。 现在，它将连接到每秒可传输数千个过程参数读数的 SCADA 系统。 监控系统会有哪些变化（它能否应对以秒为单位的设备健康监控）？ 当输入数据接收到包含数百列最近在 SCADA 系统中实现的数据传感器读数的新块时，会发生什么（是否有必要关闭监控系统以将新的传感器数据整合到分析当中，以及要关闭多久）？
• 复杂的人工智能/机器学习机制（推荐、监控、预测）依赖于彼此的结果。 要调整这些人工智能/机器学习机制的功能以适应输入数据的变化，每月需要多少人工工时？ 人工智能/机器学习机制在支持制定业务决策方面的总体“延迟”是多少（支持信息的刷新频率对比新输入数据的馈送频率）？

亲爱的社区开发者们，大家好！

InterSystems 开发者竞赛：人工智能与机器学习 圆满结束，现已决出优胜者！

让我们把掌声送给以下开发者！

Hi 开发者们，

我们非常高兴地邀请大家参加新的 InterSystems 在线编程竞赛，此次编程大赛关注生成式AI（GenAI）, 向量搜索（Vector Search ）与机器学习（Machine Learning）！

🏆 InterSystems 编程大赛：Vector Search, GenAI 与 ML 🏆

时间：2024年4月22日 - 5月19日 （美国东部时间）

奖金池： $14,000

亲爱的社区开发者们，大家好！

我们真诚邀请您参加 Online Meetup：InterSystems 开发者竞赛（人工智能与机器学习）!

时间: 2021年7月30日（周五） 11:00 AM （美东时间）23:00 （北京时间）

在这场在线Meetup，您将了解到：

• 此次优胜者的个人履历；
• 获奖Application的简短Demo；
• 有关应用技术的开放探讨、问答，以及下次竞赛的一些计划。

关键字：IRIS, IntegratedML, 机器学习, Covid-19, Kaggle

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最近，我注意到一个用于预测 Covid-19 患者是否将转入 ICU 的 Kaggle 数据集。 它是一个包含 1925 条病患记录的电子表格，其中有 231 列生命体征和观察结果，最后一列“ICU”为 1（表示是）或 0（表示否）。 任务是根据已知数据预测患者是否将转入 ICU。

这个数据集看起来是所谓的“传统 ML”任务的一个好例子。数据看上去数量合适，质量也相对合适。它可能更适合在 IntegratedML 演示套件上直接应用，那么，基于普通 ML 管道与可能的 IntegratedML 方法进行快速测试，最简单的方法是什么？

近日，InterSystems宣布 InterSystems IRIS® Cloud SQL 和 InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® 服务全面上市。 这些全面托管的云原生智能数据服务使开发人员能够轻松地在SQL环境中构建云原生数据库和机器学习（ML）应用程序。

通过 Cloud SQL和 Cloud IntegratedML，开发人员可以访问下一代关系数据库即服务（DBaaS），DBaaS快速且易于配置和使用。 嵌入式AutoML功能支持开发人员在全面托管的、弹性的云原生环境中，仅仅通过几条类似SQL的命令即可轻松开发并执行机器学习模型。