抖音热推主角小说！！[生病][可怜][委屈]14gil
书名：《鹿语烟顾年川》鹿语烟顾年川 又名：鹿语烟顾年川
主角：《鹿语烟顾年川》鹿语烟顾年川
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《林西珞江卓南》林西珞江卓南
《林西珞江卓南》林西珞江卓南
[生病][可怜][委屈]
闾阎扑地，钟鸣鼎食之家；舸舰弥津，青雀黄龙之舳已而叹曰：“有客无酒，有酒无肴，月白风清，如此良夜何！”客曰：“今者薄暮，举网得鱼，巨口细鳞，状如松江之鲈群贤毕至，少长咸集顾安所得酒乎？”归而谋诸妇妇曰：“我有斗酒，藏之久矣，以待子不时之需怀帝阍而不见，奉宣室以何年？
嗟乎！时运不齐，命途多舛”
客喜而笑，洗盏更酌非谢家之宝树，接孟氏之芳邻其声呜呜然，如怨如慕，如泣如诉，余音袅袅，不绝如缕屈贾谊于长沙，非无圣主；窜梁鸿于海曲，岂乏明时？所赖君子见机，达人知命惟江上之清风，与山间之明月，耳得之而为声，目遇之而成色，取之无禁，用之不竭，是造物者之无尽藏也，而吾与子之所共适地势极而南溟深，天柱高而北辰远
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嗟乎！时运不齐，命途多舛”
客喜而笑，洗盏更酌非谢家之宝树，接孟氏之芳邻其声呜呜然，如怨如慕，如泣如诉，余音袅袅，不绝如缕屈贾谊于长沙，非无圣主；窜梁鸿于海曲，岂乏明时？所赖君子见机，达人知命惟江上之清风，与山间之明月，耳得之而为声，目遇之而成色，取之无禁，用之不竭，是造物者之无尽藏也，而吾与子之所共适地势极而南溟深，天柱高而北辰远
#虎夜聊天室# 【全球裁员，如何重塑我们的生活观？】
毫无疑问，我们正在经历全球范围内的裁员潮。
当我们在庆祝“五一”劳动节的时候，IBM宣布暂缓招聘2.6万个后台岗位，未来5年将有7800个工作岗位被人工智能取代。
5月9日，曾出品过《教父》《阿甘正传》的派拉蒙宣布裁员，旗下有线电视网络裁员25%，同时关闭MTV新闻。公司在声明中提到，将通过取消和精简一些组织达到降低成本的目的。
几乎同一天，福特中国也在琢磨着“精简”。据说，该公司即将裁员，受影响员工高达1300人。
短短几个月，裁员风暴已从科技领域，逐渐吹到金融圈、零售、汽车等行业。
大厂员工们曾标榜自己和公司是“相亲相爱一家人”，但半夜里一封措辞生硬的邮件，或一个陌生号码发来的短信，这些“家人”就成路人。裁员就像一记耳光，把白领们的安全感，狠狠地打碎，然而，大规模裁员真的可以“降本增效”吗？
“未来企业裁员不止13%，甚至可能高达40%—50%！”硅谷投资人Elad Gil在5月9日发推预测未来的企业动向。马斯克跑评论区补了一刀：“我希望你是错的，但是我怀疑你是对的。”
2022年11月9日，脸书母公司Meta官宣裁员1.1万人，在众多科技巨头中率先拿起“降本增效”的大刀。美国硅谷巨头同步切换“过冬模式”，裁员一轮接着一轮，先触及上下游的芯片、游戏，接着到外围的金融和咨询，然后蔓延至消费和制造业。
仅今年1月，亚马逊裁员1.8万人，谷歌母公司Alphabet裁1.2万人，微软裁约1万人。到3月中旬， Meta再裁员1万人，成为首家宣布第二轮大规模裁员的大型科技公司。与此同时，中小厂跟随大厂脚步，断臂求存。Zoom创始人袁征曾标榜“让员工快乐工作”，敢承诺不裁员，结果第二年就自打嘴巴，裁员15%。
美国就业信息网站Layoffs.fyi的数据显示，今年头5个月，科技企业公布的全球裁员计划受影响人数约为19万人，这一数字在2022年全年约为16万人。
咨询公司一边教大企业“砍人”，一边对自己人下手。3月，咨询巨头埃森哲宣布裁员1.9万人。4月，毕马威在美国裁员近2%，接着是安永要裁约3000人。
消费和娱乐等行业的白领陆续感受到 “寒意”。美国零售业巨头沃尔玛宣布裁员2000人，媒体和娱乐业巨头迪士尼裁员7000人。
迪士尼旗下的流媒体Hulu的北京研发中心也未能幸免。Hulu北京的裁员比例超90%，影响300多人。这里一直是以高福利而闻名的“神仙外企”。只可惜，公司走廊满墙的专利，都无法阻挡“仙子们”被逐出“童话世界”。
在经济放缓的情况下，首先裁员的往往属于资本密集型行业，例如建筑业，接着是拥有大量廉价劳动力的行业，例如零售、酒店和餐馆，最后裁员的大刀才会“杀”到白领头上。
美国劳工部数据显示，在1990年、2001年、2008年和2020年经济衰退期间，蓝领的失业率比白领更高。但是，这两年承受裁员之苦的主力，却是白领。
短短的3个月内，亚马逊精简掉了2.7万人，其中多半是白领员工，集中在云科技、人力资源、广告和零售等业务，几十万名基层仓库员工则几乎不受影响。
除了减少人力成本外，自动化技术的突破也成为了巨头们裁员的理由之一。
五一假期里，IBM高层宣布人工智能和自动化工具将在未来5年内取代约7800个岗位。提供在职证明或部门间员工调动等简单任务，很快就会实现完全自动化。
过去，自动化已取代了部分蓝领工作，像是扫地机器人代替清洁工人打扫医院病房。这一次自动化的历史车轮，碾向了薪酬更高的白领。
ChatGPT等生成式人工智能系统进一步模糊AI和人类的职业界限。除了IBM，许多公司也开始试着用AI取代白领岗位。
在国外，微软新闻尝试用一个AI新闻采集系统，一次性取代了几十名编辑。这AI系统会评估新闻的主题、观点和新鲜程度，传统的编辑人员只能给AI打下手。
在国内， AI绘画软件一夜间颠覆了原画行业。据《新京报》的报道，国内一些游戏公司大幅削减原画师团队。学画画10多年的原画师原本月入2万元，如今要么接不到工作任务，要么沦为AI图片的修图员。
昔日的“神仙公司”大幅裁员，未来的AI在抢饭碗，当下的白领陷入腹背受敌的鏖战中。美国风险投资家杰森·卡拉卡尼斯预言：“白领衰退”正在来临，并会不断加剧。https://t.cn/A6Ng2AMy（作者：新周刊）
毫无疑问，我们正在经历全球范围内的裁员潮。
当我们在庆祝“五一”劳动节的时候，IBM宣布暂缓招聘2.6万个后台岗位，未来5年将有7800个工作岗位被人工智能取代。
5月9日，曾出品过《教父》《阿甘正传》的派拉蒙宣布裁员，旗下有线电视网络裁员25%，同时关闭MTV新闻。公司在声明中提到，将通过取消和精简一些组织达到降低成本的目的。
几乎同一天，福特中国也在琢磨着“精简”。据说，该公司即将裁员，受影响员工高达1300人。
短短几个月，裁员风暴已从科技领域，逐渐吹到金融圈、零售、汽车等行业。
大厂员工们曾标榜自己和公司是“相亲相爱一家人”，但半夜里一封措辞生硬的邮件，或一个陌生号码发来的短信，这些“家人”就成路人。裁员就像一记耳光，把白领们的安全感，狠狠地打碎，然而，大规模裁员真的可以“降本增效”吗？
“未来企业裁员不止13%，甚至可能高达40%—50%！”硅谷投资人Elad Gil在5月9日发推预测未来的企业动向。马斯克跑评论区补了一刀：“我希望你是错的，但是我怀疑你是对的。”
2022年11月9日，脸书母公司Meta官宣裁员1.1万人，在众多科技巨头中率先拿起“降本增效”的大刀。美国硅谷巨头同步切换“过冬模式”，裁员一轮接着一轮，先触及上下游的芯片、游戏，接着到外围的金融和咨询，然后蔓延至消费和制造业。
仅今年1月，亚马逊裁员1.8万人，谷歌母公司Alphabet裁1.2万人，微软裁约1万人。到3月中旬， Meta再裁员1万人，成为首家宣布第二轮大规模裁员的大型科技公司。与此同时，中小厂跟随大厂脚步，断臂求存。Zoom创始人袁征曾标榜“让员工快乐工作”，敢承诺不裁员，结果第二年就自打嘴巴，裁员15%。
美国就业信息网站Layoffs.fyi的数据显示，今年头5个月，科技企业公布的全球裁员计划受影响人数约为19万人，这一数字在2022年全年约为16万人。
咨询公司一边教大企业“砍人”，一边对自己人下手。3月，咨询巨头埃森哲宣布裁员1.9万人。4月，毕马威在美国裁员近2%，接着是安永要裁约3000人。
消费和娱乐等行业的白领陆续感受到 “寒意”。美国零售业巨头沃尔玛宣布裁员2000人，媒体和娱乐业巨头迪士尼裁员7000人。
迪士尼旗下的流媒体Hulu的北京研发中心也未能幸免。Hulu北京的裁员比例超90%，影响300多人。这里一直是以高福利而闻名的“神仙外企”。只可惜，公司走廊满墙的专利，都无法阻挡“仙子们”被逐出“童话世界”。
在经济放缓的情况下，首先裁员的往往属于资本密集型行业，例如建筑业，接着是拥有大量廉价劳动力的行业，例如零售、酒店和餐馆，最后裁员的大刀才会“杀”到白领头上。
美国劳工部数据显示，在1990年、2001年、2008年和2020年经济衰退期间，蓝领的失业率比白领更高。但是，这两年承受裁员之苦的主力，却是白领。
短短的3个月内，亚马逊精简掉了2.7万人，其中多半是白领员工，集中在云科技、人力资源、广告和零售等业务，几十万名基层仓库员工则几乎不受影响。
除了减少人力成本外，自动化技术的突破也成为了巨头们裁员的理由之一。
五一假期里，IBM高层宣布人工智能和自动化工具将在未来5年内取代约7800个岗位。提供在职证明或部门间员工调动等简单任务，很快就会实现完全自动化。
过去，自动化已取代了部分蓝领工作，像是扫地机器人代替清洁工人打扫医院病房。这一次自动化的历史车轮，碾向了薪酬更高的白领。
ChatGPT等生成式人工智能系统进一步模糊AI和人类的职业界限。除了IBM，许多公司也开始试着用AI取代白领岗位。
在国外，微软新闻尝试用一个AI新闻采集系统，一次性取代了几十名编辑。这AI系统会评估新闻的主题、观点和新鲜程度，传统的编辑人员只能给AI打下手。
在国内， AI绘画软件一夜间颠覆了原画行业。据《新京报》的报道，国内一些游戏公司大幅削减原画师团队。学画画10多年的原画师原本月入2万元，如今要么接不到工作任务，要么沦为AI图片的修图员。
昔日的“神仙公司”大幅裁员，未来的AI在抢饭碗，当下的白领陷入腹背受敌的鏖战中。美国风险投资家杰森·卡拉卡尼斯预言：“白领衰退”正在来临，并会不断加剧。https://t.cn/A6Ng2AMy（作者：新周刊）
【冲破挑战，实现神经元自动化精确测量】人脑是由数百亿个神经元连接而成的复杂网络。大规模神经元形态重建算法开发、基准测试与准确性度量，对理解大脑的发育和功能、神经系统疾病诊治具有重要意义。
近日，东南大学脑科学与智能技术研究院联合多个国内外团队，在神经元自动追踪算法基准测试与性能预测方面取得重要研究进展，相关成果发表在国际方法学顶刊《自然—方法》。
一个巨大的挑战
大脑是非常重要的器官，其中包含860亿个神经元，而大脑发挥功能的基础正是这些如星辰大海般的神经元。
“为了深入了解大脑的功能和原理，我们需要先了解神经元的形态。但是，获取神经元的完整形态非常困难，因为需要耗费大量时间和人力成本进行人工标注。一种可行的方法是使用自动算法进行神经元形态的重建，但目前业界尚缺乏标准的数据集和准确性评估方法。”论文共同作者、东南大学博士刘裕峰在接受《中国科学报》采访时说。
神经元的结构非常微小，通常在亚微米级尺度下，而像哺乳动物的神经元跨度通常有几百毫米甚至厘米级。因此要重建一个完整的神经元，需要具备大尺度高分辨率的数据，这导致数据量非常庞大。即使对于小鼠的大脑来说，也需要处理大约50个TB数据，这对算法来说是一个巨大的挑战。
到目前为止，仅有数千个哺乳动物（小鼠）完整神经元被重建出来。2019年Janellia Farm团队发表在《细胞》上的一篇文章中重建了1000个神经元。而后2021年和2022年东南大学-艾伦研究中心和中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心领导的研究团队分别成功重建了1741个完整神经元形态和6357个投射神经元，其成果发表在《自然》和《自然-神经科学》杂志上。
神经元多样性的研究、形态与功能之间的联系，以及神经元层面的脑连接图的绘制，都亟需高通量神经元追踪技术。这在大型数据脑计划（如中国脑计划和美国脑计划等）中尤为重要。
“然而，光学显微镜数据集中的神经元追踪仍然需要大量手动操作，非常耗费人力。虽然已经提出了许多自动跟踪算法，但使用效果令人沮丧，因为不同方法的结果质量在不同的成像条件下差异很大。”论文共同第一作者、东南大学脑科学与智能技术研究院研究员Linus Manubens-Gil(中文名林霁尔）在接受《中国科学报》采访时说。
该领域面临的一个挑战是开发完全自动化的神经元追踪工具。
但在过去40多年里，开发此类算法的尝试表明这是一个巨大的挑战，因为现有光学显微图像通常包含较多噪音和瑕疵，非常容易导致神经元自动重建错误。而即使是单一节点错误，例如在神经元的轴突中遗漏了一个分支点，也可能导致重建效果不理想。所以这是一个非常敏感的问题，需要高度精确的算法。
“虽然，许多研究团队已经提出了自动追踪算法，但在特定数据集（例如在某个实验室中生成的数据集）表现良好的工具并不适用于其他团队的研究领域。”Linus Manubens-Gil说，因此，另一个挑战就是为现有工具定义开放标准进行基准测试。详情：https://t.cn/A6NEA2JN
近日，东南大学脑科学与智能技术研究院联合多个国内外团队，在神经元自动追踪算法基准测试与性能预测方面取得重要研究进展，相关成果发表在国际方法学顶刊《自然—方法》。
一个巨大的挑战
大脑是非常重要的器官，其中包含860亿个神经元，而大脑发挥功能的基础正是这些如星辰大海般的神经元。
“为了深入了解大脑的功能和原理，我们需要先了解神经元的形态。但是，获取神经元的完整形态非常困难，因为需要耗费大量时间和人力成本进行人工标注。一种可行的方法是使用自动算法进行神经元形态的重建，但目前业界尚缺乏标准的数据集和准确性评估方法。”论文共同作者、东南大学博士刘裕峰在接受《中国科学报》采访时说。
神经元的结构非常微小，通常在亚微米级尺度下，而像哺乳动物的神经元跨度通常有几百毫米甚至厘米级。因此要重建一个完整的神经元，需要具备大尺度高分辨率的数据，这导致数据量非常庞大。即使对于小鼠的大脑来说，也需要处理大约50个TB数据，这对算法来说是一个巨大的挑战。
到目前为止，仅有数千个哺乳动物（小鼠）完整神经元被重建出来。2019年Janellia Farm团队发表在《细胞》上的一篇文章中重建了1000个神经元。而后2021年和2022年东南大学-艾伦研究中心和中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心领导的研究团队分别成功重建了1741个完整神经元形态和6357个投射神经元，其成果发表在《自然》和《自然-神经科学》杂志上。
神经元多样性的研究、形态与功能之间的联系，以及神经元层面的脑连接图的绘制，都亟需高通量神经元追踪技术。这在大型数据脑计划（如中国脑计划和美国脑计划等）中尤为重要。
“然而，光学显微镜数据集中的神经元追踪仍然需要大量手动操作，非常耗费人力。虽然已经提出了许多自动跟踪算法，但使用效果令人沮丧，因为不同方法的结果质量在不同的成像条件下差异很大。”论文共同第一作者、东南大学脑科学与智能技术研究院研究员Linus Manubens-Gil(中文名林霁尔）在接受《中国科学报》采访时说。
该领域面临的一个挑战是开发完全自动化的神经元追踪工具。
但在过去40多年里，开发此类算法的尝试表明这是一个巨大的挑战，因为现有光学显微图像通常包含较多噪音和瑕疵，非常容易导致神经元自动重建错误。而即使是单一节点错误，例如在神经元的轴突中遗漏了一个分支点，也可能导致重建效果不理想。所以这是一个非常敏感的问题，需要高度精确的算法。
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