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亲身经历免费一单一结,一单一结无需任何费用内容导航：有什么免费做吗李飞飞新论文「AI医生」诊断抑郁症准确率超过80可移植到手机亲身经历告诉你，暑假宝妈学生的手机有哪些有什么免费的软一、有什么免费做吗为社交电商提供专业的营销软件销售服务，不知道你是否听过。我比较看好这个的行业前景。目前正在从事。想了解可以私信我。二、李飞飞新论文「AI医生」诊断抑郁症准确率超过80可移植到手机编者按：本文来自“量子位”（ID：QbitAI），作者：郭一璞。36氪经授权转载。在全世界范围内，有超过3亿人患有抑郁症。其中的60%的人都没有接受任何治疗。我们时有听到名人患抑郁症甚严重到的消息，却不知周围一些普通人身在病中不知病。面对这一病症，AI能做些什么？曾经说过“AI没有国界，AI的福祉亦无边界”的李飞飞老师这次要为那些怀疑自己患抑郁症的人创造福祉了，这次她和团队瞄准了AI诊断抑郁症这个方向：结语音识别、计算机视觉和自然语言处理技术，通过表情和语言诊断一个人是否患了抑郁症。目前，这项研究初见成效，诊断抑郁症的机器学习模型目前precision达到83.3%，recall达到82.6%。并且，这个模型可以部署到手机上，让更多人能方便的诊断抑郁症，不再受困于“没钱”、“没时间”、“别人知道我去查抑郁症会怎么议论我”的阻挠之中。另外，这项研究成果还入选了 NIPS NeurIPS 2022医疗健康机器学习（ML4H）Workshop。下面，量子位为大家详细介绍李飞飞这篇新作品的具体内容。为什么用表情和语言能诊断抑郁症？因为医生就是这么干的。在目前的抑郁症诊断过程中，医生需要和患者面对面聊天，来判断对方是否患病。需要医生来观察的要素包括：对方是否语调单一，完全不抑扬顿挫；说话音量是否比较低；讲话时手势是不是比正常人少；是不是总爱低头向下看；……另外，还需要通过患者健康问卷（PHQ, Patient Health Questionnaire）来调查来了解更详细的信息。用AI来诊断抑郁症，就相当于用机器学习模型来代替那个和患者对话的医生，把患者在医生面前的表现变成数据，输入机器学习模型中。因此，李飞飞团队采用的方案是先模型中输入3D面部关键点视频、患者说话的音频和转成文字的访谈录音三种数据，分别对应下图中的abc三行。之后，输出PHQ评分或抑郁症分类标签，就能得出此人是否患了抑郁症。训练模型全过程训练这个模型用到的是DAIC-WOZ数据集，包括142名患者的PHQ评分和189次临床访谈、总共50小时的数据。整个模型由两个部分组成。个部分叫句子级嵌入（Sentence-Level Embepings）。以往的嵌入方式都是嵌入一个音节或单词，只能捕捉几百毫秒的时间。李飞飞团队用的是整个句子多模态嵌入，可以实现捕捉更长时间的声音、视觉和语言元素。下图就是多模态句子级嵌入的示例：第二个部分叫因果卷积网络（C-CNN, Causal Convolutional Networks）。之所以用因果卷积网络，是因为抑郁症患者说话慢。相比普通人，抑郁症患者说话的时候会在不同的字词之间停顿更长时间，因此整个句子的音视频也就比较长。处理这种长句子的时候，因果卷积网络要比RNN强。效果如何我们来看一下实验结果。其中，A是指输入数据为音频，V是指输入数据为视频，L是指输入数据为文本。对比前人的实验结果，李飞飞的这项新研究数据上相对较高。不过，与前人不同的是，这项新研究并不依赖一些预先做好的访谈记录，所以来的背景资料更少。并且，这项新研究无需特征工程，可以直接用输入原始数据。这张实验结果表格对比了使用不同嵌入方式的结果。其中，前两行是手工嵌入，第3~6行是预训练嵌入，两行是我们用到的句子级嵌入，输入的是log-mel光谱图、3D面部关键点视频和Word2Vecs的序列。论文传送门三、亲身经历告诉你，暑假宝妈学生的手机有哪些这个还是有很多我现在就在做一个不知道你有没有耐心最好还是要会写一点东西这样才好最好四、有什么免费的软答：有很多中介会有他们自己的网站，他们发布的招聘信息含金量比较高，但是是要收费的，app都是免费的