大部分无症状？
那是外地。
在北京，大部分有症状。
本人现在的症状就是咳嗽不已，咳嗽得胸痛，嗓子疼的不能讲话。
从宣称大部分无症状，到眼见大部分有症状，这是一个在实践检验过程中认识逐步深化的标志。
还记得王广发教授吗？
他是北大医院教授，全国屈指可数的呼吸内科大专家。
三年前，武汉疫情乍起，他临危受命亲赴前线被感染，险些丢了性命。网渣渣揪住他说了一句“可防可控”，便对他展开人肉式搜索，百般羞辱和污蔑，于今不绝焉。
很多人都不理解，对于一个亲赴前线的医生，为什么要这样大加挞伐？
原因是，西方某大国主导的舆论力量，绝不能接受“可防可控”的结论，他们在等着看中国全面失控的美丽风景线哩。
今天王广发教授接受采访，谈到正在开展的工作。
他说，这次疫情，重症高峰还没到来，我们的医疗资源已经比较紧张了，加上医务人员感染的很多，过去一周，各个医院都挺艰难。我们科室被感染的医务人员挺多的，好在很快就能陆续返岗了，这样人力压力会轻一些。
接下来人员虽然会不那么紧张了，但病人量也会紧接着上来，跟随着感染高峰之后，重症的高峰马上就要到来。
新冠这个病的特点，不是一上来就是重症，而是在感染5-7天后出现重症，所以重症的高峰会比感染高峰晚。另外，感染新冠后引发的基础疾病的加重，也有个时间过程。
综合分析，未来一到两周将会迎来重症的高峰。
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#“确诊即赔”新冠险遭遇理赔潮# 德先生在上周，就已经针对这个现象做了分析，有一篇文章专门讲了这个事。
从以来，各家保险公司推出各种各样的疫情相关险种，其中赔付条件就是，只要投保人出现了新冠确诊，或者被集中隔离，那么投保后就可以获得一定的赔付。
但其实在过去的两年多，当民众真的被隔离或者被确诊之后，假如没有取得完备的医疗证明确认，或者没有得到当地政府的证明，其实在保险理赔过程中也是困难重重。很多保险机构你民众没有取得足够的证明材料而拒绝理赔，由此而引发了很多的争议。
但是这并不妨碍各家保险公司推出各种各样的新冠疫情险，条件也是越来越诱人，民众的热情也是非常高涨的，曾经也一度成为在朋友圈流行的网红保险产品。
只会晴天打伞，不会雪中送炭。曾经在很多企业家面对同金融机构打交道时发出的感叹。但是如果碰到这种普惠性的保险产品，众多的投保人不也同样会发出如此的慨叹吗？可以看我的链接文章。网页链接 - 多家保险机构，为何紧急下架新冠确诊险？只会晴天打伞吗？ 头条热榜
【利用人工智能改善公共交通】
犹他州的帕克市最近成为第500个采用人工智能Optibus平台的城市。Optibus是一种可以用来规划和调度公共交通平台的工具，可以在不到一分钟的时间里分析复杂场景，帮助决策者速做出适当反应。在全球范围内，Optibus每年管理的客运量超过25亿人次。
原文链接：
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#人工智能#
AMiner推荐论文：Relation Prediction via Graph Neural Network in Heterogeneous Information Networks with Missing Type Information
论文链接：
Relation Prediction via Graph Neural Network in Heterogeneou...
关系预测是网络分析中的一项基本任务，旨在预测两个节点之间的关系。因此，这不同于传统的链接预测问题，即预测一对节点之间是否存在链接，可以将其视为二元分类任务。然而，在包含多种类型节点和节点之间多种关系的异构信息网络（HIN）中，关系预测任务更具挑战性。此外，HIN 可能在某些边上缺少关系类型，在某些节点上缺少节点类型，这使问题变得更加困难。 在这项工作中，我们提出了 RPGNN，一种基于图神经网络(GNN)和多任务学习的新型关系预测模型来解决这个问题。现有的用于 HIN 表示学习的 GNN 模型通常侧重于节点分类/聚类任务。它们需要所有边和节点的类型信息，并且总是为每种类型学习一个权重矩阵，因此在具有丰富模式的 HIN 上需要大量的学习参数。相比之下，我们的模型直接在 HIN 中编码和学习关系，避免了 GNN 中消息传递过程中对类型信息的要求。因此，我们的模型对于 HIN 上的关系预测任务的缺失类型更加稳健。在真实 HIN 上的实验表明，我们的模型可以始终如一地获得比几种最先进的 HIN 表示学习方法更好的性能。
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题目: T-WaveNet: A Tree-Structured Wavelet Neural Network for Time Series Signal Analysis
来源: ICLR
链接: 网页链接
摘要: 时间序列信号分析在很多应用中起着至关重要的作用. 近日使用深度神经网络提取的特征已被证明比传统的手工制作的特征更有效. 然而, 大多数现有解决方案仅依赖网络来提取原始信号中携带的信息, 而不管其固有的物理和统计特性如何, 导致性能欠佳, 尤其是在有限数量的训练数据下.
在我们的工作中提出了一种用于时间序列信号分析的新型树结构小波神经网络. 即 T-WaveNet，它利用了各种类型信号的固有特性例如主频范围. 具体来说使用 T-WaveNet首先对信号进行频谱能量分析, 以获得一组主导频率子带. 然后构建了一个树结构网络, 该网络迭代地将输入信号分解为具有相似能量的各种频率子带. 树上的每个节点都使用基于可逆的神经网络小波变换单元构建. 广泛实验所证明: 这种表示学习方法有助于更有效地提取判别特征.
专注SCI论文撰写、私信@SCI博士
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俄罗斯面对美西方疯狂制裁，越战越勇，国内经济发展波澜不惊，是什么让他们取得如此好的成绩？戳链接俄军战场表现糟糕，经济却远超预期 这篇文章分析透彻，值得一读。同时，这启发我们，一定要充分重视、充分认知和充分研究俄罗斯应对制裁的措施和手段，因为我们有共同的敌人。
