影响力|谷歌学术公布2021年最有影响力工作,CV顶会论文“夹缝求生”( 二 )
该研究发布了一个引起媒体广泛注意的证据:它提出,男性更容易受到新冠病毒的感染,58%的患者为男性。
2020年12月发表在《Nature Communications》上的工作“Male sex identified by global COVID-19 meta-analysis as a risk factor for death and ITU admission”也指出,他们研究了涵盖超过 300 万名患者的 92 项研究,发现男性与女性均容易受到感染,但男性最终需要接受重症监护的可能性是女性的 2.84 倍,死于新冠的概率是女性的 1.39 倍。
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该研究于 2020 年 3 月在《柳叶刀》发表,研究人员首次检查住院或死亡患者的严重症状和死亡相关的风险因素。在他们研究的 191 名患者中,137 人出院,54 人死亡。
这项由中国医院研究人员进行的研究还提供了有关病毒脱落的新数据,有助于及早了解病毒的传播方式,并可通过追查感染原因进行检测。
来自中日友好医院和北京大学首都医院的共同主要作者曹斌说:“我们研究中发现的病毒脱落延长对于指导确诊 COVID-19 感染患者的隔离预防措施和抗病毒治疗的决策具有重要意义。不过,我们需要明确的是,对于可能接触过 COVID-19 但没有症状的人,不应将病毒排毒时间与其他自我隔离指导混淆,因为该指导是基于感染者的病毒潜伏时间而制定的。”
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2019 年 12 月 31 日,中国疾病预防控制中心 (China CDC) 组织了一个快速反应小组,陪同湖北省与武汉市的卫生部门进行新冠调查。
这项于 2020 年 1 月发表的研究报告了该调查的结果,包括两名患者的肺炎临床特征,并首次向全世界展示了 SARS-CoV-2 的真实模样:
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发表在 ECCV
引用数量:15,368
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这篇工作由北卡罗来纳大学教堂山分校的 Wei Liu 主导,发表于 2016 年,是人工智能领域引用量最高的论文之一。
文章描述了一组新的检测方法,可以使用单个深度神经网络检测图像或视频片段中的物体,研究灵感来自人类大脑皮层中所激发的神经过程。
这种方法被称为“Single Shot MultiBox Detector”(SSD),物体检测速度比 Faster R-CNN 还快。
SSD 的工作原理是将图像划分为一个网格,每个网格单元负责检测该图像部分内的物体。顾名思义,该网络能够在一次的通过中识别图像中的所有物体,从而进行实时分析。
SSD 是目前少数可用的物体检测技术之一。其他类似的单次物体检测算法还有 YOLO(You Only Look Once),而 R-CNN 和 Faster R-CNN 需要使用两个步骤,首先识别对象可能所在的区域,然后检测它们。
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