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那究竟是否会发生二次感染呢?

回答这个问题,有两个关键点:第一次感染的患者痊愈后,1. 病人机体内部是否发生变化;2. 病毒是否发生变化。

为了弄清楚上述问题,我们必须知道病毒如何感染机体,而机体又是如何防御病毒的感染,二者殊死搏斗的过程与机理。

   第一回合:新冠但病毒兴风作浪,诸葛孔明运筹帷幄

上回书说到刘备借荆州:

且说新冠病毒大军从天而降(飞沫),借道华容道(气溶胶)来到荆州城“呼吸道”重镇“肺“都;刹那间,荆州城外,风声鹤唳,杀机四伏,人工智能病毒大战诸葛孔明拉开帷幕!

一、云计算

云计算最初的目标是对资源的管理,管理主要的是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。

1、管理中心就像是配电脑

如果你想买一台笔记本电脑,那电脑的CPU、内存都是我们要考虑的计算资源。电脑想要上网,就需要有可以插网线的接口,或者有可以连接我们路由器的无线网卡。也需要到运营商开通一个网络,比如100M的宽带。然后有师傅弄一根网线,帮我们的路由器和他们公司的网络连接配置好,这样家里所有的电脑、手机、平板就都可以通过路由器上网。这就是所谓的网络资源。

除此之外,你可能还会担心硬盘多大,这就是存储资源。

对一台电脑来说是这样的,对一个数据中心也是如此。想象你有很大的一个机房,里面堆满了服务器,这些服务器也是有CPU、内存和硬盘的,通过类似路由器的设备上网。这时的问题就是:运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的。

2、具有极高的灵活性

管理的目标就是要达到两个方面的灵活性,一个是时间的灵活性,一个是空间的灵活性。无论是什么时候想要,想要多少,都可以很好的满足。

3、虚拟化的半自动和云计算的全自动

要说虚拟化软件解决了灵活性问题,并不完全正确。因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑,需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上。这一过程可能需要比较复杂的人工配置。

当然,仅凭虚拟化所能管理的物理机的集群规模都不是特别大,一般在十几台、几十台、最多百台的规模。这一方面会影响时间的灵活性,一方面也会影响空间的灵活性。

4、云计算的公有和私有

作者 | 丛末、蒋宝尚

编辑 | 贾 伟

2020年2月12日,截止至发文,国家卫健委公布,全国累计新型冠状病毒感染者确诊44726人,疑似病例21675人。

如果说这场危机与2003年的非典相比有何不同的话,科技的进步在抵御疫情方面能算一个亮点。

人工智能大火的这几年,数据和算力的进导致其理论和应用都出现了井喷的现象。那么在这次抵御过程中,AI是否外强中干呢?

下面 AI 科技评论盘点了这次疫情防治过程中,AI 所干的八件事情。管中窥豹,欢迎补充!

1、AI模型精准预测病毒爆发的时间+地点

在WHO提醒公众新冠状病毒爆发之前,加拿大人工智能公司已经拉响了警报,最早在2019年12月底其就向客户通报了这种新型冠状病毒。

据介绍,加拿大BlueDot公司,是一个使用数据评估公共健康风险的公司,通过将AI和自然语言处理技术相结合,从而进行“自动传染病监测”工作。这个公司只拥有40名员工,是一家典型的小微企业。

这款名为全球早期预警系统”(Global Early Warning System)的预测AI是BlueDot公司在2018年开发的一个人工智能应用,这款应用可以通过人工智能分析官方和非官方来源的信息寻找相关词汇和短语,快速发现潜在疫情。

如此精准的预测其实并不是第一次。早在2016年,BlueDot采用相关技术就预测了寨卡病毒(Zika)真正出现在佛罗里达州,并在六个月前预测到其在美国爆发。

除了预测爆发的时间之外,BlueDot开发的AI还能通过访问全球运营的航空公司的机票数据,预测其他地点即将发生的流行疾病的可能性。例如,BlueDot正确预测了武汉的冠状病毒将在开始几天传播到曼谷,首尔,台北和东京。

值得一提的是,该系统跟踪的数据源不是来自武汉政府的公告,也不是社交媒体(杂质太多),而是来自:

1、通过每天分析65种语言的约10万篇文章,关键词与流行疾病、动物疾病、公共卫生等有关的数据;

2、全球航班动态,通过全球机票数据库的数据来跟踪受感染人口的接下来的流向,从而预测接下来感染的城市,从而助于知道何时通知客户潜在的传染病爆发和扩散;

3、天气和爆发历史情况BlueDot先通过机器分析数据,然后筛选出来以后进行人工筛选,公司里面有一半是程序员,一半是传染病医学专家。

文 | 谢岚

“您有没有接触过从武汉回来的亲朋好友?”

“基于您的情况,建议您在家隔离一段时间,做好防护。”

最近你或许已接到此类问询电话,但可能没听出来,电话的那头并非社区工作人员,而是机器人。

这是一场特殊的战争,而人工智能已成为一支特殊的尖兵队伍,不怕危险,不知疲倦,正全面加入抗击新冠肺炎的第一线。

PM2.5激光解析子系统

  PM2.5激光解析子系统采用空气动力学透镜进样,有效地提高进样效率和检测效率;优化双光束测径装置和激光解析电离装置的空间结构,缩短气溶胶漂移距离,从而提高小颗粒的检测范围,能同时检测颗粒物的动力学直径以及颗粒物电离出的正负离子,为PM2.5在线源解析提供基础数据。还可以监测颗粒物化学组分的瞬时变化、颗粒物混合状态、水溶性阳离子、元素碳、有机碳、酸根离子、有机酸、有机胺等,用于研究PM2.5的时空变化以及来源追踪,揭示空气污染过程的特征和规律。

 1. 颗粒物进样

 气溶胶颗粒通过PM 2.5切割器切割后进入仪器,在三级真空条件下,颗粒在空气动力学透镜的作用下聚焦成为准直线的颗粒束,然后进入测径区。

 2. 颗粒物测径

 在测径区该颗粒连续经过两束405nm测径激光器发射的激光束,产生的散射光分别被椭球面镜反射聚焦到光电倍增管(PMT)上得以检测,由于颗粒粒径不同其飞行速度也不同,因此通过时序电路测量两个PMT信号的时间间隔,就可以计算颗粒的飞行速度,进而换算出气溶胶颗粒的空气动力学直径。

 3. 颗粒物电离与质谱分析