選擇報名《#統合分析工作坊》,是因為這真的是適合我的論文寫作方式,感覺只要懂得在網路上努力搜尋與整理,就有機會產出論文。
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如果我能在住院醫師期間就能成功發表論文,或許對於未來的職涯發展,也有一定程度的幫助,按著這天真的想法,我把卡刷下去了!
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🔔 年輕研究者的起步首選
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對於沒有資源的年輕研究者來說,meta-analysis 是起步的好領域。
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☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊,還可擁有飛快的發表速度。
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🎊【年度回顧】新思惟研究課程之友,2020 年共 689 篇論文發表!
🎊 2021 年 4 月新思惟校友總計 96 篇發表,其中 11 位是首篇論文發表!
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▒ 只寫過 case report,也能快速搞懂統合分析。
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上課之前,我沒有做過太多準備,以往也只有寫過一次 case report,並沒有接觸過其他論文寫作經驗,也從沒使用過統計軟體,我就是一張白紙。前一天從發大財的高雄來到天龍國散財,也跟在北部的妹妹借了一台 Windows 筆電安裝統計軟體。當天,抱著興奮又緊張的心踏入教室。
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三位講師將所學傾囊相授,將自己的江湖一點訣大公開,把可能遇到的阻礙加以說明,同時指導我們如何化解。不僅科學的層面傳授,連圖表的美學也傳授給我們,真的是面面俱到。
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▒ 課程設計,真的是新手都能學會!
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上完課後,也有朋友私訊問我是真的上完就能直接快速發論文嗎?我想真的是只有累積,沒有奇蹟。個人目前覺得最難的部分是主題發想,主因是小弟我目前只是內科 R1,還沒走次專科,對於次專科領域相關的診斷與治療等比較沒有 sense。
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不過講師也有傳授適當的搜尋策略,雖然還沒適當的主題,但我也在練習輸入關鍵字組合,練習搜尋策略,至少從中練習看論文的能力與熟悉搜尋策略,我想也是一種收穫。
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總而言之,任何領域沒有聖杯存在,但新思惟的課程至少指引出一條捷徑,省去不少探索的冤枉路。真的沒上過的朋友,有興趣的朋友一定要來上看看,我想你不會後悔的。
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▒ 3 階段,快速引領你入門。
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#實例教學
以「指定論文」為核心,不講空泛概念,與您分享研究規劃技巧、論文架構、Meta-analysis 的重要關鍵。
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#互動實作
使用「指定論文」的原始資料作為學習素材,實際在自己的電腦上,配合講師與助教的協助,從 Excel 內的數據開始,經過統計軟體,變成可以投稿的 Figures 與 Tables!
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#課後回饋
運用上課學到的技術,完成回家功課,並由講師親自給予回饋,用多年的指導經驗,建議您未來努力的方向。
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🔹現在投資自己,將來 PubMed 有你!
🔹全新梯次|8/22(日)統合分析工作坊
🔹立刻報名|https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
定傾中心實例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
時尚依靠AI改造其業務模型,以更加綠色
2020年3月4日
由柏拉圖重新發布
AI趨勢員工
一家洛杉磯時裝屋正在使用AI改變時尚行業的商業模式,該行業在歷史上與未售出的存貨相關的風險很高。
靈巧 為了響應客戶在其網站上的投票,該公司正在使用AI來定制限量發行的商品,稱為“ drops”。
Finesse創始人兼首席執行官Ramin Ahmari
“如今的時尚每個月都會創造成千上萬的作品。 我們之所以創建這個品牌,是因為我們希望時尚更具可持續性。” 靈巧,在最近的帳戶中 運氣.
可持續發展是時尚界許多年輕企業家的主題,他們致力於應用技術以更好地利用 進行預測,定價和運營研究以減少浪費。
Finesse在一月份完成了4.5萬美元的種子輪融資。 該公司現在正在其網站上列出從街頭服裝到禮服的八個限量編輯的商品,這些商品是通過分析包括社交媒體趨勢和客戶投票在內的數據精心選擇的。 這個想法是生產最有可能小批量銷售的產品。 “我們只會有出售的東西,”艾哈邁利說。
他的職業生涯始於華爾街,在摩根士丹利,貝萊德和對沖基金TwoSigma的暑期實習中,他探索了數據分析。 他說:“我們將查看財務數據並做出數百萬美元的決策。” “但我們不會以相同的方式看待社交數據,儘管它具有很強的表現力,並且可以告訴我們哪些類型的項目值得投資。”
他以這個想法為基礎發起了Finesse,該活動密切跟踪社交媒體,在線博客和Google趨勢上的定量研究和文本數據。 他說:“這是模式匹配,試圖弄清非結構化的社交數據。” “我們汲取了靈感,並以此為基礎進行了生產。”
該公司使用3D虛擬原型製作產品設計,而無需物理樣品。 它使用收集到的數據來預測製造多少,隨著收集的數據的增加,這種預測會隨著時間的推移而逐漸完善。
數據科學家為時裝業製定了可持續發展基準
一位可持續發展顧問認為,時裝行業處於很好的位置,可以像Finesse一樣利用AI技術趨勢以從中受益。
阿姆斯特丹數據收集中心的經理Joanneke Meijer
“我們相信,通過確定可持續發展的品牌,行業可以朝著可持續發展的方向發展。” 開放數據科學。。 她是一位經驗豐富的數據科學顧問,專注於預測,定價,運營研究和文本挖掘。 “我們使用抓取,人工智能,自然語言處理和 可解釋性 比目前的方法更快地提供更多可持續的服裝信息。”她說。
為了建立基準,她設計了一種自動方法,從網站,博客和書籍中收集有關服裝品牌信息的信息,以期在可持續性方面有所作為。 她說:“在數據科學中,您通常從需要大量清理的數據集開始。” 對於時裝項目,她的團隊首先使用Google搜索API創建了一個包含2,000多個服裝品牌的數據庫。 為了建立監督模型,團隊收集了可持續和不可持續服裝品牌的培訓實例。
從這個小的數據集中,團隊訓練了一個AI模型。 使用自然語言處理來準備從網站獲得的文本以進行分類。 文本中的某些單詞用數字表示,帶有線性核的支持向量機經過訓練可以分配可持續性標籤。 “我們必須精明地抓取正確數量的數據,” Meijer說。
首次檢查數據產生的詞云表明,可持續品牌與其他品牌之間存在明顯差異。 該團隊強調了可解釋的結果,以進一步信任模型的預測。
“可解釋性 對於人們而言,至關重要的是要相信結果。”邁耶說。 “就我們而言,這還提高了預處理的質量。 結果,我們現在有了幾款精度超過80%的模型。”
為了宣傳時尚可持續性基準,Meijer和她的團隊建立了一個網站, goodbase.ai。訪客可以按服裝品牌進行搜索,查看該品牌的綠色指示符是否為可持續性,紅色指示符為不可持續。
成為基準的因素包括:衣服是否由有機材料製成; 品牌工廠的勞動條件; 品牌供應鏈造成的污染量; 和回收政策。
接管行業的綠色時尚實踐
Fashion負責 92萬噸固體廢物 來自的數據顯示,該行業每年都被傾倒在垃圾填埋場中,據信該行業是世界供水的第二大消費者,佔人類碳排放量的10%。 塔塔諮詢服務公司 該公司AI技術戰略情報負責人Shilpa Rao撰寫。
結果,綠色時尚開始佔據主導地位。 “ R零售商可以通過投資於可持續時尚技術並在時尚價值鏈中應用AI等較新的技術來確保其客戶在保持運營盈利的同時保持良好的外觀,”她說。
時裝行業的新綠色實踐包括:用於製造,使用3D建模;以及用於採購,合併所需的材料成分; 在設計上,幫助個性化量身定制的服裝並創建新的組合; 為了訂購,使用AI根據社交和其他數據預測趨勢,以幫助購買正確的數量。
附圖:時裝行業正在轉向使用AI,以幫助AI變得更具可持續性,減少浪費並為客戶實現更高的個性化。 (來源:蓋蒂圖片社)
資料來源:https://zephyrnet.com/zh-TW/%E4%BE%9D%E9%9D%A0AI%E6%94%B9%E8%AE%8A%E5%85%B6%E5%95%86%E6%A5%AD%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E4%BB%A5%E6%9B%B4%E5%8A%A0%E7%B6%A0%E8%89%B2%E7%9A%84%E6%99%82%E5%B0%9A/
定傾中心實例 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
住院醫師的臨床生活,超。級。忙。想快速產出論文,根本是妄念?
我是台北市立聯合醫院仁愛院區眼科住院醫師,在臨床和研究上都是初學者,這次很高興有機會參加 meta-analysis 工作坊,能在摸索的前半段就有良師導引,學到很多心法和實用技巧。
▋ 「無資源起步」的首選
🔸 新思惟校友單月 SCI 創新高,共 72 篇!
🔸 快速審閱 18 天,成功發表第一篇統合分析!
🔸 校友在單一月份發表 3 篇 meta-analysis 論文!
🔸 在住院醫師階段,課後產出 4 篇 IF > 5 的 meta-analysis 論文。
🔸 即使擔任忙碌的主管,3 個月依然能發表 3 篇 meta-analysis 論文。
對於沒有資源的年輕研究者來說,meta-analysis 是起步的好領域。
☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
🔸 寫論文,當然要走最短路徑!
🔸 最新梯次|4/17(六)統合分析工作坊
🔸 即將倒數|https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
▋ 跑統計前應該要注意的,新思惟都幫你想好了。
做 meta-analysis 的研究,選題目很重要,還是要選自己熟悉的主題,否則就算做出自己無法解釋的數據,也是枉然。選定好題目後,就要進行文獻收集。依照年份、作者、論文單位等,將符合需求的論文收集整理後,接下來要面對的,就是統計了。
這裡學到的,沒有複雜的理論,只有實際應用的重要概念。
▋ 繁忙的臨床醫師,最需要這些好工具。
在這個 EBM 的時代,利用 PubMed 等搜尋引擎,查出有用的資料來準備報告,已經是寫論文必備技能。身為住院醫師的我,深深感受到,好的搜尋技巧會讓人事半功倍,不好的搜尋技巧不僅累死人,還做不出好報告。
很感謝曾醫師傾囊相授使用搜尋引擎的方法,對自己非常有幫助的是,將主題分成冷熱兩種,利用不同的技巧來協助自己完成任務,也認識到 JANE 這個期刊搜尋工具,相信未來可以成為實用的新法寶。
整個課程,學到許多實用的技巧,也消除了很多對統合分析的恐懼,重要的是,見到這群寫論文的能手,看到他們對於寫論文的專業,以及把事情做到最好的精神,任何一個被 accept 的機會都不放過,在臨床業務繁忙的現今,真的是有非常大的幫助。
▋ 3 階段,統合分析快速上手!
#實例教學
以「指定論文」為核心,不講空泛概念,與您分享研究規劃技巧、論文架構、meta-analysis 的重要關鍵。新思惟,珍惜你的週末進修時間,不廢話,直接講重點。
#互動實作
使用「指定論文」的原始資料作為學習素材,實際在自己的電腦上,配合講師與助教的協助,從 Excel 內的數據開始,經過統計軟體,變成可以投稿的 Figures 與 Tables!被 SCI 期刊刊登,離你不遠!
#課後回饋
上課學到的技術,回家再次練習,並由講師親自給予回饋,運用多年的投稿經驗,給你最精準的建議。
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