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华大是否“癌变”？
本来，这是一个应该被庆祝的日子，谁曾想，就在周年到来的前一天，7月13日，虎嗅的一篇名为《华大“癌变”》的文章在网上疯传，将本就负面新闻不断的华大一下子推上了舆论风口浪尖，也再次将“无创产前基因检测”铺到了所有人面前 当时就是医生就明确的建议我去做华大无创基因检测，报告的结果也都是写的‘无风险’，并没有说100%没问题。”朱女士回忆说。 声明中，华大对事件进行了说明，其中，部分信息与《华大“癌变”》文章所说有所不同： 1、“湖南产妇”案例并不在“产前无创基因检测”的检测范围内； 2、产检时医生曾建议产妇做脐带血穿刺，但产妇自行放弃了确诊机会 在检出率方面，由于筛查技术存在假阴性的风险，检出率并非100%，华大也在相关知情同意书中明确告知了检测的适用范围和技术局限性。 ? ? 图片来源：新浪科技 由此来看，华大并未给产妇“绝对保证”。 正如华大在声明中所说：目前比较有效、准确、全面的产前检查依旧是“传统产检+基因筛查+高风险人群产前诊断”这一方式。
60630发布于 2018-07-31 - 来自专栏机器之心
8B文字多模态大模型指标逼近GPT4V，字节、华师、华科联合提出TextSquare
近期，多模态大模型 (MLLM) 在文本中心的 VQA 领域取得了显著进展，尤其是多个闭源模型，例如：GPT4V 和 Gemini，甚至在某些方面展现了超越人类能力的表现。 如图 1 所示，TextSquare-8B 在多个 benchmark 可取得与 GPT4V 和 Gemini 相媲美或更优的效果，并显著超过了其他开源模型。 TextSquare-8B TextSquare-8B 借鉴了 InternLM-Xcomposer2 的模型结构，包括 CLIP ViT-L-14-336 的视觉 Encoder，图像分辨率进一步提升至 700；基于 InternLM2-7B-ChatSFT 的大语言模型 LLM；一个对齐视觉和文本 token 的桥接器 projector。 TextSquare-8B 的训练包括三阶段的 SFT: 第一阶段，以 490 的分辨率全参数 (Vision Encoder, Projector, LLM) 微调模型。
32610编辑于 2024-04-26 - 来自专栏我爱计算机视觉
字节、华师、华科联合提出TextSquare，8B参数量的文字多模态大模型指标逼近GPT4V
引言 近期多模态大模型(MLLM)在文本中心的VQA领域取得了显著进展，尤其是多个闭源的例如GPT4V和Gemini，甚至在某些方面展现了超越人类的能力。 如图1所示，TextSquare-8B在多个benchmark可取得与GPT4V和Gemini相媲美或更优的效果，并显著超过了其他开源模型。 TextSquare-8B TextSquare-8B借鉴了InternLM-Xcomposer2的模型结构，包括CLIP ViT-L-14-336的视觉Encoder，图像分辨率进一步提升至700；基于 InternLM2-7B-ChatSFT的大语言模型LLM；一个对齐视觉和文本token的桥接器projector。 TextSquare-8B的训练包括三阶段的SFT: 第一阶段，以490的分辨率全参数(Vision Encoder, Projector, LLM)微调模型。
51510编辑于 2024-04-25 - 来自专栏知识分享
8-HC32F460(华大单片机)-串口(定时器空闲检测)
配置定时器0的第一路的通道A 我设置的定时时间是10ms左右, 那么串口空闲接收超时时间就是10ms 最后是启动硬件触发(启动硬件触发其实内部默认就是串口1去触发) 2.串口配置 串口和先前的例程没有大的区别
2.2K30发布于 2021-12-01 思尔芯获大湾区基金和华大九天投资
上海思尔芯技术股份有限公司（以下简称“思尔芯”）近日获得来自粤港澳大湾区科技创新产业投资基金（以下简称“大湾区基金”）和北京华大九天科技股份有限公司（以下简称“华大九天”）的联合投资。 我们相信，携手产业龙头华大九天对思尔芯进行战略并购投资，能够有效聚合资源，加速数字EDA技术创新，是完善国产EDA生态的重要一步。” 思尔芯创始人兼CEO林俊雄表示：“此次获得大湾区基金与华大九天的联合投资，是思尔芯发展历程中的一个重要里程碑，这为我们注入了强劲的信心与动力。 展望未来，我们将牢牢把握这一战略机遇，依托华大九天平台的影响力与客户基础，拓展更广阔的市场空间，特别是在高端CPU、AI芯片、GPU等大型芯片设计市场。 思尔芯将持续巩固和扩大在数字EDA前端的领先优势，积极与华大九天深化合作，共同探索前沿技术，致力于成为国产EDA全流程工具链中坚实而可靠的一环。”
16410编辑于 2026-03-20- 来自专栏生信菜鸟团
DNBC4tools—华大DNBelab系列单细胞分析pipeline
DNBseq测序文库构建分为常规建库和DNB制备两大阶段： 常规建库（与传统NGS相似） 片段化：将DNA打断至200-500bp。 1 D8-1_L001_f1.fq.gz,D8-1_L002_f1.fq.gz;D8-1_L001_r2.fq.gz,D8-1_L002_r2.fq.gz D8-1_oligo_f1.fq.gz ;D8-1_oligo_r2.fq.gz D8-2 D8-2_L001_f1.fq.gz,D8-2_L002_f1.fq.gz;D8-2_L001_r2.fq.gz,D8-2_L002_r2.fq.gz D8-2_oligo_f1.fq.gz;D8-2_oligo_r2.fq.gz 然后执行批量脚本生成，得到多样本数据，每个样本的运行脚本 ##在fq文件目录执行该脚本 dnbc4tools 看一下注释软件的参数： -c 设置核数，默认是8 。 「疑惑：默认是8理论上也不应该比这个少就不行呀~」
4.6K11编辑于 2025-05-21 - 来自专栏网络工程师笔记
华三设备命令最全大合集（2022新版）
方便下次巡检查看接口错误包是否增加 display elabel #路由器设备命令—查看电子标签信息（华为）改用display device manuinfo display ndp #路由器设备命令—华三 华为设备命令最全大合集（2022新版） 第二弹！思科设备命令最全大合集（2022新版）
3.3K43编辑于 2023-01-06 - 来自专栏知识分享
6-HC32F460(华大单片机)-时钟树
PCLK1是串口1-4, SPI1-4, Timer0等的时钟 3.然后呢华大的几乎每个例程里面都有时钟的初始化程序 首先记住一句话,时钟设置的时候是先配置好参数再去选择和启用时钟. 1.设置
92510发布于 2021-12-01 国产EDA大并购！华大九天拟收购芯和半导体控股权
3月17日午间，国产电子设计自动化（EDA）软件工具龙头大厂华大九天发布公告，宣布拟以发行股份及支付现金等方式收购另一家国产EDA厂商——芯和半导体科技（上海）股份有限公司（以下简称“芯和半导体”）的控股权 华大九天表示，公司与本次交易的主要交易对方已签署意向协议，初步达成购买资产意向。本次交易的具体方案待由协议各方及芯和半导体股东进一步协商确定，并签署正式股份收购协议。 此外，芯和半导体也华大九天一样，是三星先进晶圆代工生态系统SAFE™ EDA合作伙伴。 △芯和半导体前十大股东 此次华大九天拟交易的8家企业合计持有芯和半导体约44.1204%股权，如果交易顺利完成，那么华大九天将成为芯和半导体的控股股东，有助于进一步提升华大九天在国产EDA市场的龙头地位 不过，华大九天强调，该交易目前正处于筹划阶段，具体交易方案仍在商讨论证中，尚存在不确定性， 编辑：芯智讯-浪客剑
34610编辑于 2026-03-19华大九天上半年净利同比暴跌91.90%
8月15日晚间，国产EDA大厂华大九天公布了2025年半年度财报，上半年公司实现营业收入5.02亿元，同比增长13.01%；归属于上市公司股东的净利润306.79万元，同比下降91.90%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润 事实上，华大九天2024年就出现了增收不增利的窘境，扣非净利润更是首次亏损。 为确保自身的竞争力，今年上半年华大九天保持了持续高比例的研发投入。报告期内，公司研发费用 36,531.38 万元，占营业收入的比例为 72.84%。 值得一提的是，今年7月11日，华大九天高管在终止筹划重大资产重组事项说明会上表示，公司拥有模拟电路设计、存储电路设计、射频电路设计、平板显示电路设计等多个EDA全流程工具系统，可以实现相关领域对国外产品的全面替代
27410编辑于 2026-03-19- 来自专栏AI科技评论
对话华先胜：不迷信大模型，现阶段的革新仍在「交互」
身处这场军备竞赛中的特斯联CTO华先胜，也给出了自己关于大模型的冷静思考与破局答案，以下是华先胜和 AI 科技评论的对话实录，经 AI 科技评论节选整理如下： 1 观点一：大模型不是智能涌现的终点 在大模型 对此，华先胜在对话AI科技评论时直言，“虽然大模型的确取得了很大的进展，但不要迷信大模型，它有它的局限。” 据华先胜回忆，去年 ChatGPT 出来之后，他非常地关注并且第一时间去试用了。 “不过，这种真正意义上的AIoT大模型未来也可能会很快出现，也可能需要很长时间。”华先胜说。 当提及近期备受关注的具身智能技术，华先胜在访谈中提及：我们提出的AIoT大模型，是现有大模型技术的具身化。AIoT 设备既是我们的眼睛和耳朵，也是我们的手和脚。 华先胜认为目前有三条可能的路径： 第一条路径是大模型持续演化和进步，不断地增大模型的规模、增加数据的量和模态来产生一个超级大模型以实现 AGI。
32820编辑于 2023-09-07 知识扩展--华大stereo-seq如何得到合理的分析精度bin
今天我们来更新一个内容，那就是华大stereo-seq分析如何获取合理的分析精度bin。华大是一个非常好的单位，大家有机会一定要加入，要珍惜。 当然了，华大目前有细胞分割的做法，但是也存在缺陷，主要如下。亚细胞分辨率：Stereo-seq像素尺寸为500nm，远小于细胞大小（~10-20μm），但RNA扩散会导致信号跨细胞边界。 分割策略分类基于核染色分割（最常用）基于基因表达分割结合核染与表达的混合方法（这是目前最前沿的做法，针对华大数据）深度学习/计算机视觉方法华大空间数据细胞分割的文章并不多，而且没有单独用细胞分割的，所以大多数情况 细胞类型聚类/空间域识别：使用中等bin（如8x8至16x16像素，即4-8 μm），确保每个bin内约有5-20个细胞，以获得足够的转录本进行聚类。 低RNA捕获率/稀疏数据：需增大bin以提高信噪比（如从8x8调整为16x16）。c.
50620编辑于 2025-12-09- 来自专栏云头条
UCloud 华琨：离职
UCloud公告称：董事会于近日收到首席运营官华琨先生提交的书面辞职报告。华琨先生因个人原因向公司申请辞去首席运营官职务，辞职后，华琨先生仍为公司董事。 华琨 截至本公告日，华琨先生直接持有本公司 5.17% 的股份，通过嘉兴云显企业管理合伙企业（有限合伙）间接持有本公司 0.51% 的股份，华琨先生承诺将继续遵守《上海证券交易所科创板股票上市规则》、 UCloud创始团队华琨、季昕华、莫显峰 季昕华在本科就读于同济大学电气自动化控制专业期间，利用在学校机房勤工俭学的机会，钻研计算机及网络安全技术，创办了点评网站“阿拉上海”和在线教育网站“仕易网”。 2012 年初，季昕华、莫显峰及华琨共同怀揣利用云计算服务平台，尽可能帮助每一名新兴创业者创业的梦想，联合筹建UCloud。 Ucloud在短短数年内从无至有、从小到大。
1K50编辑于 2022-04-11 - 来自专栏机器之心
WAIC 2023 | 百度吴华：大模型时代的 AI 原生研发模式
这是一个非常大的变化。 大模型为什么越来越通用？ 先看下人类的学习方式。 有了这样的通用大模型以后可以看到雨后春笋般的大模型应用，比如文本理解、文本生成甚至代码生成…… 即使通用大模型是一个文本模型，也可以很容易通过通用大模型调用多模态能力，大语言模型也是可以扩展到多模态的模型 如何充分利用大模型的能力？大模型是不是不能直接满足我的需求？有一些专业数据如何被充分利用？如果有一个大模型可能没有那么厉害的能力，比如计算能力，我怎么补充大模型的计算能力？ 如果有补充大模型能力的工具，如何和大模型结合？ 大模型时代的 AI 原生研发模式，有点类似于操作系统。 比如说文档检索，利用现在大模型的能力是完全可以重构的。 现在大模型大家普遍理解就是必须得非常大，其实每个人心中的 “大” 是不一样的。
36830编辑于 2023-08-08 华大研究院：基于知识且自主多组学解释的基础代理
BiOmics 生物信息学任务评估：每个子图对应 10 项生物信息学任务，每个子图中包含 BiOmics 与传统分析方法的核心差异说明、凸显 BiOmics 创新点的关键信息，以及与大语言模型（LLM） 详细总结 思维导图（mindmap） ３大核心组件详解 参考 BiOmics: A Foundational Agent for Grounded and Autonomous Multi-omics
22220编辑于 2026-03-03- 来自专栏轮子工厂
快速搞定8大排序算法
如果第一个比第二个大，就交换他们两个。直到没有任何一对数字需要比较。 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。冒泡排序的最坏时间复杂度为O(n^2)。因此冒泡排序总的平均时间复杂度为O(n^2)。 大根堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值； 小根堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。 二叉堆一般用数组来表示。 堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征，使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。 堆排序是一种选择排序,其时间复杂度为O(nlogn)。 high--; } //采用替换而不是交换的方式操作 a[low] = a[high]; //将比枢轴记录大的交换到高端
45520发布于 2018-08-10 - 来自专栏Java技术栈
Redis 的 8 大应用场景！
8、消息系统 消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。
1.3K30发布于 2018-09-29 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
8大排序算法图文讲解
本文将依次介绍下述八大排序算法。 算法一：插入排序 ? 算法步骤： 1)首先在未排序序列中找到最小(大)元素，存放到排序序列的起始位置 2)再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素，然后放到已排序序列的末尾。 3)重复第二步，直到所有元素均排序完毕。 如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 2)对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 3)针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 算法步骤： 1从数列中挑出一个元素，称为“基准”(pivot)， 2重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。 但桶排序的缺点是： 1)首先是空间复杂度比较高，需要的额外开销大。
50620发布于 2019-05-15 - 来自专栏效率工具
开发 RPA 的 8 大 Python 框架
这篇文章列出了用于自动化桌面、Web、传统和移动应用程序的 8 大 Python 框架。1. SeleniumSelenium 最初于 2004 年发布，可能是最常用的 Web 自动化框架。 许可证：Apache 2.0站点：https://github.com/autopilot-rs/autopy8.
6.6K01编辑于 2024-04-27 - 来自专栏北京马哥教育
8大排序算法图文讲解
本文将依次介绍上述八大排序算法。 算法步骤： 1）首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置 2）再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 3）重复第二步，直到所有元素均排序完毕。 如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 2）对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）， 2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。 但桶排序的缺点是： 1）首先是空间复杂度比较高，需要的额外开销大。
5.5K70发布于 2018-05-02
腾讯云开发者
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