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主要設施

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  • 餐廳和酒吧/酒廊
  • 供應早餐
  • 限時訂房折扣
  • 24 小時櫃台服務
  • 大廳咖啡/茶供應
  • 冷氣
  • 每日客房清潔服務
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下面附上一則新聞讓大家了解時事

 研究:診斷皮膚癌 人工智慧比醫師精準

:

研究人員28日表示,他們在一項研究中讓人類與機器較量,尋找更有效且快速的皮膚癌診斷法,發現電腦比人類皮膚科醫師厲害。

德國、美國與法國團隊教導人工智慧系統如何分別皮膚病灶與良性腫瘤,提供10萬多張影像。

法新社報導,研究人員提供惡性黑素瘤與良性痣照片,測試深度學習卷積神經網絡(deep learning convolutional neural network,簡稱CNN)的診斷能力,與17國的58名皮膚科醫師比較。

這些皮膚科醫師只有略過半數達到「專家」程度,累積5年以上經驗;19%有兩到5年經驗;29%為新手醫師,只有不到兩年經驗。

研究團隊在刊登於「腫瘤學年報」(Annals of Oncology)的研究報告中寫道:「CNN診斷能力勝過大多數的皮膚科醫師。」

平均而言,人類皮膚科醫師從影像中診斷出皮膚癌的準確率為86.6%,CNN達95%。

德國海德堡大學(University of Heidelberg)的研究報告第一作者赫恩斯勒(Holger Haenssle)在聲明中說:「CNN沒有診斷出黑色素瘤的案例較少,代表敏感度比皮膚科醫師高。」

他說, CNN「將良性痣誤診為惡性黑色素癌的案例也較少…可減少不必要的手術」。

向皮膚科醫師提供更多患者與皮膚病變的資料時,診斷準確率就會提高。

研究團隊說,人工智慧有望成為更有用的工具,更快速、輕鬆地診斷皮膚癌,在癌症擴散前動手術移除。

研究團隊又說,全球每年新增約23萬2000起黑色素瘤病例且有5萬5500起死亡病例。不過,機器還是無法完全取代人類醫師,只能作為輔助。

首屆亞冠賽在16日熱鬧開打,這次中華隊以24歲以下,入團未滿3年內球員為限制參賽,等於間接的要把中華隊未來藍圖率先畫出,不過這對王柏融、蘇智傑、彭識穎、林祐樂、陳品捷、陳傑憲來說,3年前11月16日的「中日大賽」,可能才是點起亞冠賽戰火的火種。

3年前,21U中華隊在郭俊麟先發好投狀況下,王柏融爆發,加上打線串聯,以9:0完封日本隊,當時的喜悅與榮耀讓這些「21U世代」的年輕球員得以進入職棒,也的確成為各隊主力。

不過隨著環境、對手改變,進入中職後,面臨的衝擊也隨之而來,日本隊這次也有田口麗斗、近藤健介、若月健矢等曾在3年前「兵敗台灣」的好手在,這次的亞冠賽,似乎又有點像是「期中考」,又再次測試雙方實力。

而就如洪總所說:「沒有打不敗的敵人」,從對韓國之戰以1分差落敗看來,中華隊的確有機會放手一搏。

日本隊推出今永昇太先發,對抗中華隊王柏融、陽岱鋼等重砲,將會是「台日大戰」焦點。

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