Python在金融领域的应用与创新 华能贵诚信托有限公司 金融科技实验室 1.Python舆情监控系统 2.华能信托及个人简介 4.华小智金融科技实验室 3.舆情监控详细代码分析 目录 CHAPTER 1 Python舆情监控系统 舆情监控系统 - 视频简介 HUMANS ARE CREATIVE BEINGS. IF IT IS NOT REAL TEXT, THEY WILL

Python深度学习技术在医 疗领域的应用与前景 许振影 目录 CONTENTS Python的数据科学生态 深度学习在医疗领域应用实践 Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 Kdnuggets&Kaggle :Deep Learning Framework Power Scores 2018 深度学习 在医疗领域应用实践 在医疗领域应用实践 深度学习在医疗领域论文情况 Kwak G H J, Hui P. DeepHealth: Deep Learning for Health Informatics[J]. arXiv preprint arXiv:1909.00384, 2019. 机器视觉在医学领域应用 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 影像引导、治疗计划、 多序列核磁、靶向造影 数据驱动 2010- 通过人工智能技术在海量 数据中，挖掘有效信息、 优化诊断与治疗方法 肺结节处理案例-预处理 分割肺实质: 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除 肺部CT预处理流程 肺部区域结构示意 肺结节处理案例-工程 DataLoader Model Trainer Predict 肺结节处理案例-工程 机器视觉在医学领域应用 自然语言处理在医疗中的应用

基于Python的深度学习框 架设计与实现 主讲人： 刘凡平 介绍大纲 一、背景 二、原理：深度学习框架的一般性结构 三、设计 四、应用案例 五、思考 一、背景 深度学习框架是包含深度学习模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成深度学习 的算法封装、数据调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是算法工 程师的必备工具之一。 美国 决方案或一般性方法。 提供模型生命周期中 科配置的各类功能组件。 实现框架最基础、最 核心的功能，帮助开发者 屏蔽底层硬件技术细节。 三、设计：最小化的深度学习框架 从模型的设计者角度思考，一个模型设计的最小使用内容。 三、设计：最小MVP深度学习框架的层次逻辑 � � � � Datasets DataLoader ABCDataset ABCDataLoader � � 训练10个epoch后的效果对比图： 预测后分类区域图 测试数据分布 五、思考 n 为什么要设计一个深度学习框架？ 切勿以造轮子的初衷去设计深度学习框架，一切均需围绕业务进行。脱离业务的技术体系价值不大。 n 是否存在完美的深度学习框架？ 一切以落地场景为根基，满足业务使用即可，不要过度设计，过度设计将会导致框架越来越复杂、 臃肿。 n 实现的深度学习框架与目前主流开源的结果计算结果不一致怎么办？

Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去 写算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台 产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路 的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 Ø 设计语言：硬件描述语言（HDL）是一种用来设计数字逻辑系统和描述数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog HDL Ø 信号处理：数据可以并行处理 Ø 主要实现功能： Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件：高速接口、ARM 软件仿真：这种方法主要是使用计算机软件来模拟运行， 用户不需要搭建硬件电路就可以对程序进行验证，特别 适合于偏重算法的程序。软件仿真的缺点是无法完全仿 真与硬件相关的部分，因此最终还要通过硬件仿真来完 成最终的设计。 Ø 大部分算法工程师经常做的事情 Ø 大量的仿真软件：Matlab，Simulink Ø 数学建模：核心技术 Ø 硬件仿真：使用附加的硬件来替代用户系统的单片机并 完成单片机全部或大部分的功能。使用了附加硬件后用

Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台 产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路 的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 Ø 设计语言：硬件描述语言（HDL）是一种用来设计数字逻辑系统和描述数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog HDL Ø 信号处理：数据可以并行处理 Ø 主要实现功能： Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件：高速接口、ARM 软件仿真：这种方法主要是使用计算机软件来模拟运行， 用户不需要搭建硬件电路就可以对程序进行验证，特别 适合于偏重算法的程序。软件仿真的缺点是无法完全仿 真与硬件相关的部分，因此最终还要通过硬件仿真来完 成最终的设计。 Ø 大部分算法工程师经常做的事情 Ø 大量的仿真软件：Matlab，Simulink Ø 数学建模：核心技术 Ø 硬件仿真：使用附加的硬件来替代用户系统的单片机并 完成单片机全部或大部分的功能。使用了附加硬件后用

➢ 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ ➢ 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ ➢ 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台 产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路 的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 ➢ 设计语言：硬件描述语言（HDL）是一种用来设计数字逻辑系统和描述数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog HDL ➢ 信号处理：数据可以并行处理 ➢ 主要实现功能： ➢ 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 ➢ 新一代FPGA器件：高速接口、ARM 软件仿真：这种方法主要是使用计算机软件来模拟运行， 用户不需要搭建硬件电路就可以对程序进行验证，特别 适合于偏重算法的程序。软件仿真的缺点是无法完全仿 真与硬件相关的部分，因此最终还要通过硬件仿真来完 成最终的设计。 ➢ 大部分算法工程师经常做的事情 ➢ 大量的仿真软件：Matlab，Simulink ➢ 数学建模：核心技术 ➢ 硬件仿真：使用附加的硬件来替代用户系统的单片机并 完成单片机全部或大部分的功能。使用了附加硬件后用

AI，而不是被 AI 征服。这一点，应该是作为人类最基本的觉悟。 所以，笔者想，AI 辅助测试可能会成了一个新标杆。那么，让我们看看 GPT 能帮我 们做什么吧。 常见的，利用 GPT 广阔的知识领域进行问题检索。比如，帮助我们进行知识问答， 帮助我们生成测试脚本。总之一句话，简直不要太好用（妈妈再也不用担心有广告和无 效的回答阻碍我学习了）！ 除此之外呢？有没有试想过：既然如此好用，那为什么不能自动帮我们生成用例呢？ 谁说不能？！让我们一起来了解一下，GPT 的新型编程助手——Bito AI。 Bito AI 简介 官网地址：https://bito.ai/。 Bito 是一款免费的（敲黑板，划重点了）AI 驱动代码助手。官网鲜明地表示：它存 在的目的，是提升开发人员编程效率，将代码生成速度提高 10 倍。就看这个数据是不是 就很引人注目？ 那么，它有哪些特点和优势呢？ 9 《51 测试天地》七十四 IntelliJ、PyCharm 等平台，响应速度也非常好。最关键的是，它免费！免费！免费！（重 要的事情说三遍） 工欲善其事，必先利其器。好的工具能够提升我们的工作效率，让我们能够专注上 层设计。仔细想想，AI 的出现不就是为了帮助我们改善工作方式和提高效率吗？只有好 好的运用 AI 工具，我们才能拥抱变化，不惧未来。 拓展学习 [3] X-GPT 带飞代码 0 代码基础的你做自动化！

difficulties: 自上而下：严重依赖专家和用户的干预（规模有限、质量存疑） Conventional KE – Features and Challenges 1、知识获取困难 e.g., 领域知识难以表达（形式化），因为它往往是一种隐性知识、过程知识。 2、知识应用困难 （1）开放性应用易于超出预先设定的知识边界；（2）有的应用需要尝试知 识的支撑，而常识知识往往难以定义、表达、表征。 3、很难处理异常情况 906/488,469/77/ DBpedia 2007 Wikipedia + 专家知识 17,315,785/754/2843/79,030,098 Freebase 2008 Wikipedia + 领域知识+ 群体 智能 58,726,427/2,209/39,151/ 3,197,653,841 NELL 2010 机器学习 -/287/327/2,309,095 BabelNet 2012 KG引领KE复兴 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》  场景化推荐  任务型推荐  冷启动环境下的推荐  跨领域推荐  知识型推荐 精准感知任务与场景，想用户之未想 从基于用户行为的推荐发展到行为与语义融合的智能推荐 电商领域的场景化推荐 Preliminaries Knowledge Graph – 智能问答 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》

5/531 Python 教程 这是小白的 Python 新手教程，具有如下特点： 中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的 Python 3 版本。 Python 是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编 程语言，比如非常难学的 C 语言，非常流行的 Java 语言，适合初学者 的 Basic 语言，适合网页编程的 JavaScript 语言等等。 那 Python 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 6/531 那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是 的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的 Python 程序设计也是非常 难学的，所以，高级程序语言不等于简单。 但是，对于初学者和完成普通任务，Python 语言是非常简单易用的。连 Google 都在大规模使用 Python，你就不用担心学了会没用。 字符编码 我们已经讲过了，字符串也是一种数据类型，但是，字符串比较特殊的 是还有一个编码问题。 因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数 字才能处理。最早的计算机在设计时采用 8 个比特（bit）作为一个字节 （byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是 255（二进制 11111111=十进制 255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字 节。比如两个字节可以表示的最大整数是