熱門Ptt文章

[爆卦]Generated photos是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇Generated photos鄉民發文沒有被收入到精華區：在Generated photos這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 generated產品中有880篇Facebook貼文，粉絲數超過2,345的網紅TrendForce，也在其Facebook貼文中提到， #NEWS A return to physical offices in Europe and North America generated demand for commercial notebooks, and brands rushed out 4Q21 shipments ahead o...

　同時也有1714部Youtube影片，追蹤數超過5萬的網紅Ｖジャンプチャンネル，也在其Youtube影片中提到，#チョコボGP “チョコボ”を主役にした新作レースゲーム『チョコボGP（グランプリ）』が2022年に発売！ レースモードの先行プレイの様子となります。 ※ゲーム画面は開発中のものです。製品版と仕様が異なる可能性もございます。 【記事での紹介はこちら】 https://vjumplay.com/g...

「generated」的推薦目錄
  • TrendForce

    generated 在 TrendForce Facebook 的最讚貼文

    2021-09-29 01:00:22
    有 0 人按讚

    #NEWS
    A return to physical offices in Europe and North America generated demand for commercial notebooks, and brands rushed out 4Q21 shipments ahead of time due to port congestions, in turn propping up notebook demand in 3Q21. Will shipment decline in 4Q21? TrendForce explains.

  • Taipei Ethereum Meetup

    generated 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳解答

    2021-09-23 21:53:53
    有 6 人按讚

    📜 [專欄新文章] Gas Efficient Card Drawing in Solidity

    ✍️ Ping Chen

    📥 歡迎投稿： https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium

    Assign random numbers as the index of newly minted NFTs

    Scenario

    The fun of generative art NFT projects depends on randomness. The industry standard is “blind box”, where both the images’ serial number and the NFTs’ index are predetermined but will be shifted randomly when the selling period ends. (They call it “reveal”) This approach effectively solves the randomness issue. However, it also requires buyers to wait until the campaign terminates. What if buyers want to know the exact card right away? We’ll need a reliable onchain card drawing solution.

    The creator of Astrogator🐊 isn’t a fan of blind boxes; instead, it thinks unpacking cards right after purchase is more interesting.

    Spec

    When initializing this NFT contract, the creator will determine the total supply of it. And there will be an iterable function that is randomly picking a number from the remaining pool. The number must be in range and must not collide with any existing ones.

    Our top priority is accessibility/gas efficiency. Given that gas cost on Ethereum is damn high nowadays, we need an elegant algorithm to control gas expanse at an acceptable range.

    Achieving robust randomness isn’t the primary goal here. We assume there’s no strong financial incentive to cheat, so the RNG isn’t specified. Implementers can bring their own source of randomness that they think is good enough.

    Implementation

    Overview

    The implementation is pretty short and straightforward. Imagine there’s an array that contains all remaining(unsold) cards. When drawIndex() is called, it generates a (uniform) random seed to draw a card from the array, shortens the array, and returns the selected card.

    Algorithm

    Drawing X cards from a deck with the same X amount of cards is equal to shuffling the deck and dealing them sequentially. It’s not a surprise that our algorithm is similar to random shuffling, and the only difference is turning that classic algo into an interactive version.

    A typical random shuffle looks like this: for an array with N elements, you randomly pick a number i in (0,N), swap array[0] and array[i], then choose another number i in (1,N), swap array[1] and array[i], and so on. Eventually, you’ll get a mathematically random array in O(N) time.

    So, the concept of our random card dealing is the same. When a user mints a new card, the smart contract picks a number in the array as NFT index, then grabs a number from the tail to fill the vacancy, in order to keep the array continuous.

    Tweak

    Furthermore, as long as the space of the NFT index is known, we don’t need to declare/initialize an array(which is super gas-intensive). Instead, assume there’s such an array that the n-th element is n, we don’t actually initialize it (so it is an array only contains “0”) until the rule is broken.

    For the convenience of explanation, let’s call that mapping cache. If cache[i] is empty, it should be interpreted as i instead of 0. On the other hand, when a number is chosen and used, we’ll need to fill it up with another unused number. An intuitive method is to pick a number from the end of the array, since the length of the array is going to decrease by 1.

    By doing so, the gas cost in the worst-case scenario is bound to be constant.

    Performance and limitation

    Comparing with the normal ascending index NFT minting, our random NFT implementation requires two extra SSTORE and one extra SLOAD, which cost 12600 ~ 27600 (5000+20000+2600) excess gas per token minted.

    Theoretically, any instantly generated onchain random number is vulnerable. We can restrict contract interaction to mitigate risk. The mitigation is far from perfect, but it is the tradeoff that we have to accept.

    ping.eth

    Gas Efficient Card Drawing in Solidity was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

    👏 歡迎轉載分享鼓掌

  • อ๋อ มันเป็นอย่างนี้นี่เอง by อาจารย์เจษฎ์

    generated 在 อ๋อ มันเป็นอย่างนี้นี่เอง by อาจารย์เจษฎ์ Facebook 的最佳解答

    2021-09-23 18:17:41
    有 1,129 人按讚

    "ทำไม คนบางคนถึงป่วยจากโรคโควิด รุนแรงกว่าคนอื่น ? คำตอบอาจจะอยู่ที่ #ระดับน้ำตาลในเลือด ครับ"

    หนึ่งในปริศนาเกี่ยวกับโรคโควิด 19 มาอย่างยาวนานตั้งแต่เริ่มการระบาด คือ ทำไมคนบางคนติดเชื้อไวรัส แล้วไม่มีอาการอะไรหรือมีเพียงเล็กน้อย ขณะที่บางคนติดเชื้อแล้วกลับป่วยรุนแรงมาก ?

    งานวิจัยล่าสุด จากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ อาจจะทำให้เราได้คำตอบนั้น ผ่านการใช้เทคโนโลยี machine learning

    ดร. Emmanuelle Logette, และคณะวิจัยในโครงการ the Blue Brain Project ที่สถาบัน École Polytechnique Fédérale de Lausanne (หรือ EPFL) ในกรุงเจนีวา ได้อาศัยฐานข้อมูล CORD-19 มาวิเคราะห์ และพบว่า "ระดับน้ำตาลในเลือด" (blood glucose level) จะเป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อระดับความรุนแรงของโรคโควิด-19 !

    งานวิจัยนี้ ชื่อว่า "A Machine-Generated View of the Role of Blood Glucose Levels in the Severity of COVID-19" ตีพิมพ์ในวารสาร Frontiers in Public Health ฉบับวันที่ 28 July 2021 (ดู https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2021.695139/full?utm_source=fweb&utm_medium=nblog&utm_campaign=ba-sci-fpubh-covid-19-elevated-blood-glucose-blue-brain) ซึ่งพวกเขาได้ใช้เทคโนโลยี machine learning มาวิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมาจากบทความวิจัยในฐานข้อมูลเปิด (open access) แล้วทำให้ค้นพบบทบาทสำคัญของ "ระดับน้ำตาลที่สูงขึ้น" ในเส้นเลือด ที่มีต่อความรุนแรงของโรค Covid-19

    1. ปกติ เป็นที่ทราบกันดีแล้วว่า ผู้สูงอายุ นั้นจะเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงต่อการป่วยหนักจากโรคโควิด .. แต่คนที่อายุน้อย หลายคนก็พบว่า ต้องเข้าโรงพยาบาลจากโรคนี้เช่นกัน

    - มีโรคประจำตัวหลายอย่าง ที่ทราบกันว่า มีผลต่อระดับความรุนแรงของโรคโควิด ได้แก่ โรคเบาหวาน โรคอ้วน และโรคความดันโลหิตสูง

    - แต่ผลการวิจัยใหม่นี้ ทำให้เห็นว่า ระดับกลูโคสที่สูงขึ้นในเลือด ก็มีผลต่อคนที่ "ไม่ได้เป็น" โรคเบาหวานด้วย

    2. คณะนักวิจัยของโครงการ the Blue Brain Project และพัฒนาแบบสำรอง machine learning ที่ขุดข้อมูลจากบทความวิจัยกว่า 240,000 ฉบับ ในฐานข้อมูล CORD-19 (เป็นฐานข้อมูลที่สนับสนุนโดยรัฐบาลสหรัฐอเมริกา , มูลนิธิ Chan Zuckerberg Initiative, Microsoft Research และกลุ่มอื่นๆ เพื่อเป็นฮับ hub งานวิจัยเกี่ยวกับโควิด-19)

    - ผลการวิเคราะห์ของคณะผู้วิจัย ทำให้พบว่า แนวโน้มที่ปรากฏขึ้นซ้ำๆ ในบทความวิชาการที่ผ่านมาเกี่ยวกับอาการป่วยรุนแรงจากโรคโควิด ก็คือ ระดับน้ำตาลในเส้นเลือดที่สูงขึ้น

    - โดยจากข้อมูลกว่า 400,000 ค่า ที่วิเคราะห์ คำว่า "glucose น้ำตาลกลูโคส" ปรากฏขึ้นถึง 6,326 ครั้ง ทำให้คณะผู้วิจัยค้นหาต่อไป ถึงบทบาทหน้าที่ของกลูโคส ที่มีต่ออาการป่วยของโรค ไปจนถึงกลไกทางชีวเคมีในระดับที่ลึกที่สุด

    3. เรื่องหลักๆ ที่พวกเขาค้นพบ ได้แก่

    - ระดับน้ำตาลในเลือดที่สูงขึ้น ไปทำให้การตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกันแรกๆ ของปอดเราแย่ลง ทำให้เกิดสภาวะที่เอื้อต่อการแพร่กระจายของเชื้อไวรัสโรคโควิด

    - ระดับน้ำตาลในเลือดที่สูงขึ้น ทำให้เกิดความผิดปกติในการควบคุมระดับการตอบสนองของภูมิคุ้มกัน ซึ่งส่งผลให้เกิดภาวะ cytokine storm (การเพิ่มขึ้นอย่างมากและรวดเร็วของสารไซโตไคน์) และภาวะ acute respiratory distress syndrome (อาการอักเสบเฉียบพลันของระบบทางเดินหายใจ หรือ ARDS )

    - อาการป่วยต่างๆ ที่ตามมาของโรคโควิด-19 ได้แก่ hyperinflammation (การอักเสบขั้นรุนแรง) และ pro-coagulation (การแข็งตัวของเลือด) ก็เกิดขึ้นตามมาจากการมีระดับน้ำตาลในเลือดสูงเช่นกัน

    - ระดับน้ำตาลในเลือดที่สูงขึ้น นั้น ทำงานร่วมกันกับกลไกของการหยุดการทำงานของ ACE 2 receptor ด้วยเชื้อไวรัสโควิช ไปเพิ่มระดับความรุนแรงของโรค ให้อวัยวะต่างๆ ทำงานล้มเหลว และเกิดลิ่มเลือดอุดตัน (thrombotic)

    4. การที่ระดับน้ำตาลในเลือดสูงขึ้นแล้วไปทำให้กลไกแรกๆ ในการต่อสู้กับไวรัสของปอด แย่ลงนั้น เป็นการค้นพบที่สำคัญมาก และได้รับความสนใจน้อยกว่าที่ควร ในฐานข้อมูล CORD-19

    - คณะผู้วิจัยระบุว่า การมีระดับน้ำตาลที่สูงขึ้นในเลือดแล้วไปช่วยให้เกิดสภาวะที่เอื้อต่อเชื้อไวรัส ในการเคลือบโปรตีนหนามของมันแล้วผ่านทะลุเข้าระบบภูมิคุ้มกันของปอดได้นั้น เป็นเรื่องที่ไม่เคยทราบชัดกันมาก่อน

    - ก่อนหน้านี้ การรักษาโรคโควิด-19 ในผู้ป่วยบางรายอาจต้องมีการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดด้วย แต่ถ้าสมมติฐานจากงานวิจัยนี้เป็นเรื่องถูกต้อง ต่อไป การจัดการระดับน้ำตาลก็จะกลายเป็นกลยุทธ์หลักอีกอย่าง ในการควบคุมระดับอาการของโรค

    - จากรายงานที่ว่า ผู้ป่วยโรค covid-19 ที่อยู่ในห้องไอซียูกว่า 80% นั้น มีภาวะน้ำตาลในเลือดสูง คณะผู้วิจัยจึงเสนอให้เพิ่มการควบคุมระดับน้ำตาลของผู้ป่วย เพื่อให้มีอาการที่ดีขึ้นด้วย

    5. ดังนั้น ทางเลือกหนึ่งในการช่วยรักษาผู้ป่วยโรคโควิด-19 ที่มีความเสี่ยงสูง ก็คือใช้ยา metformin เมทฟอร์มิน ที่ได้รับการรับรองจาก FDA แล้วให้ใช้ควบคุมระดับน้ำตาลได้

    - นอกจากจะช่วยลดระดับน้ำตาลในเลือดแล้ว ยา metformin ยังมีสรรพคุณต้านการอักเสบด้วย จากการที่ไปลดระดับของโปรตีน C-reactive protein ลง

    - ยา metformin ยังช่วยในเรื่องการป้องกันโรคหลอดเลือดหัวใจ ป้องกันการตัวของหลอดเลือด และป้องกันการเกิดลิ่มเลือด

    ทิ้งท้ายว่า นอกจากกันใช้วิธีวิเคราะห์ด้วย AI แบบ machine learning อันนี้ จากฐานข้อมูลงานวิจัยขนาดใหญ่แล้ว ก็ยังต้องมีการศึกษาวิจัยในคลินิกอีก เพื่อพิสูจน์ยืนยันว่า ระดับน้ำตาลกลูโคสที่เพิ่มขึ้นนั้น เป็นปัจจัยพื้นฐาน ทำให้เกิดความรุนแรงของโรค covid-19 ขึ้นจริง

    ภาพและข้อมูลจาก https://blog.frontiersin.org/2021/07/28/severe-covid-19-elevated-blood-glucose-blue-brain/

你可能也想看看

搜尋相關網站