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AI时代,地球好像只有中国和美国了 兄弟们,有没有发现一个细思极恐的事实,到了AI时代,地球好像只有中国和美国这两个国家了。美国在造:ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity。中国在造:豆包、DeepSeek、千问、智谱、Kimi、MiniMax、MiMo。其他呢,欧洲、日本、韩国、俄罗斯、印度、巴西、东南亚190多个国家,他们在干什么?答案扎心了,他们在用中美的AI,没有自研模型,没有开源生态,没有人才储备,没有算力投入,甚至连政策都还在讨论要不要监管。我不是唱衰其他国家,我是觉得这件事很反常识。以前我们说全球化,每个国家都有自己的产业链。现在AI时代,产业链就两个玩家,其他国家全是下游用户,更可怕的是,下游用户没有议价权。你用ChatGPT,规则是美国人定的。你用DeepSeek,规则是中国人定的。数据你出,价值他们收,模型迭代靠你的数据,但模型不属于你。兄弟们有没有想过,为什么欧洲那么发达,却出一个像样的AI产品都没有?因为研发是真投入,是真烧钱,是真要人才。而AI时代的人才,大部分被中美吸走了,全球AI人才流动图,基本就是从各国流向中美。这不是危言耸听,这是正在发生的事。所以回到那个问题,是不是只有中国跟美国在研究AI,其他国家都在享受AI?答案是:差不多。区别只在于,你享受的是中国AI还是美国AI。而这个选择权,可能比你想象的重要。
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医嘉研1周前
NHANES数据库稀有指标-AGP怎么融入进研究? 今天为大家梳理NHANES数据库中的稀有且高价值指标AGP,在近期的医学科研中展现出很高的研究价值!我们今天结合三篇不同层级的文献,来详细探讨下,AGP指标到底应该怎么用 ⬇️ 一、基础概念 AGP是一种主要由肝脏合成的急性时相反应蛋白,当机体处于慢性炎症状态时其血清浓度会显著升高。 相比CRP,它的水平上升稍慢,但能在血液中维持更长时间的高水平状态,是评估持续性系统性炎症的稳定标志物。 二、3篇AGP文献逻辑参考 1️⃣ 代谢病学方向 评估AGP与NAFLD及肝纤维化进程: 将血液生化指标与肝脏超声CAP参数对齐,运用两段式线性回归模型精准定位特定浓度临界值证实AGP在代谢网络中的双相作用低于临界值显著正相关高于临界值呈经典倒U型生物学关联。 2️⃣ 体格成分与脂质代谢方向 评估AGP与局部体脂分布的流行病学关联: 提取双能X射线吸收光谱仪客观测定的体脂分布比例作为暴露变量,进行跨模态多变量映射。 运用多变量线性回归模型,在强制引入人口学、生化全套等校正变量后,探讨不同脂肪部位的独立炎症效应。 用平滑曲线拟合技术,直观描绘出了各项局部脂肪比率持续攀升时,该蛋白浓度随之骤增的正向单调连续轨迹。 3️⃣ 临床营养学方向 评估AGP与胆结石风险: 提取连续型数据人工离散化为三分位数等级变量,构建加权逻辑回归模型,引入CRP等作为校正变量提纯独立效应权重。 用GAM结合平滑曲线拟合技术,描绘出AGP浓度攀升与胆结石发病风险骤增的正向剂量反应连续轨迹。 #nhanes #nhanes数据库 #nhanes稀有指标
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