年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦 · 图灵 (Alan M.Turing) 发表了论文《计算 机器与智能》 , 这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引 人深思的问题： “机器能思考吗 ?” 。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智 能 的基本概念和雏形。 图灵测试的核心理念是：如果一台机器的表现与人类无法区分，那么就可以认为它具有智能。 具体来说，测试通过模拟一个“问答游戏”展开： 规则：询问者通过文本与机器和人类自由对话，持续一定时间后，若询问者无法区分哪一方是 机器，则机器通过测试。 一、人工智能发展简史了解 意义与影响 1. 哲学突破： 1. 图灵将抽象的“机器能否思考 ?” 转化为可操作的“能否模仿人 类 行为 ?", 规避了关于“意识”的争议。 2. 提出“智能”的行为主义定义，即通过外在表现而非内在机制判 断 智能。 2. 技术目标： 1. 为 Intelligence" 概念， 确 立 Al 为独立学科。会议明确了“让机器模拟人类智能”的研究目标，标志符号主义 Al 的起点。 ◆ 1950 年——图灵测试：艾伦 · 图灵提出“机器能否思考”的哲学命题，但未形成系统研究框架。 ◆1997 年 — —深蓝胜利： IBM 超级计算机击败国际象棋冠军，体现专用 Al 的突破，但通用智能仍未实现。 ◆ 2012 年——技术突破的转折点：深度学习崛起，

灵敏度和提升体系能力等方面的成效。在此基础上，结合国家 和上海市在对公共卫生体系建设的要求，在进一步拓展综合监测内涵，不断强化公共卫生监测与临床诊疗、实验室能力发展、信息化建 设的融合等方面提出若干思考和建议。 关键词：传染病；综合监测；公共卫生体系；信息化建设 中图分类号：R51 文献标志码：A DOI：10.19428/j.cnki.sjpm.2022.21264 引用格式：陈昕，吴寰宇.转 疹、出血和神经系统症状监测”三大系统 ［1］，并根据超 大城市传染病防控需要不断完善相关监测预警和风险 评估方案。本文介绍上海市传染病综合监测体系的发 展过程和初步成效，并就今后我国传染病监测预警的 发展方向提出思考。 1 我国传染病监测系统的发展 我国传染病监测始建于20世纪50年代。发展初 期，均为医疗卫生机构按月手工填写疫情数据报告，通 过邮寄方式报告上级主管专业机构。20世纪80、90年 代随 、统一 资源管理，构筑在线实时监测网络，实现疫情预警的早 期化、实时化、自动化。见图3。 （作者声明本文无实际或潜在的利益冲突） 参考文献 ［1］吴凡 . 上海市创新传染病监测模式的实践和思考［J］. 中华流行病 学杂志，2019，31（8）：880-882. ［2］杨维中 . 我国传染病监测工作回顾与展望［J］. 中华预防医学杂 志，2013，47（12）：1075-1077.

数据治理体系 助力智慧医院建设 u 国内外数据治理标准规范现状 u 医院数据治理体系建设 u 总结与思考 一、 国内外数据治理研究现状 《信息技术 数据质量评价指标》（ GBT 36344-2018 ） 《信信息技术服务 治理 第 5 部分：数据治理规范》（ GB/T 34960.5- 2018 ） 《数据管理能力成熟度评估模型》 DCMM （ GBT36073 2018 ） 健康医疗数据安全 b指南 （五）信息安全技术 健康医疗数据安全指南 （五）信息安全技术 健康医疗数据安全 b指南 u 国内外数据治理标准规范现状 u 医院数据治理体系建设 u 总结与思考 二、医院数据治理体系建设 医院整体信息化发展历程 信息系统进化的阶段模型 诺兰模型 b 二、医院数据治理体系 建设 业务系统源端问题 数据汇集建设问题 共享转换过程问题 数据质量 数据治理存在于信息系统全生命周期，数据治理工作融入日常业务流程； 数据治理目标是构建开放、共享、可用、可控的数据服务体系； 由被动治理转变为主动治理，夯实智慧医院运行基础，提升数据资产价值。 u 总结与思考 谢谢！

坚持和发 展 中国特色社会主义 学习思考解决问题的方法 继续把党史总结学习教育宣传引向深入更好把握和运用党的百年奋斗历史经 验 —— 在省部级领导干部学习贯彻十九届六中全会精神研讨班上的重要讲 话 5 n 正确思想指引 n 确定中心任务 n 战略策略结合 n 勇于自我革命 n 学思悟知信行 只有看清楚 才能想明白 才能干到位 学习思考解决问题的方法 6 7 公立医院面临的形势 40~50 个亿 n 设备总值 20~27 个亿 n 每年设备 2.5~3.3 个亿 n 每年维修维保 2~3 千万 设备智慧管理优先建设 把握主要矛盾确定中心任务（做什么） 28 （一）认真思考明确目标 （二）深入调研确定需求 （三）综合研判明确次序 （四）多方确认场景验收 （五）项目管理持续改进 二、战略策略结合（怎么做） 顶层设计 总体规划 分步实施 29 n 医院的高质量发展 智慧医院智慧管理 加强智慧医院顶层设计， 使智慧管理成为提升医院现代化管理水平有效工具 充分利用智慧管理工具， 提升医院管理精细化、智能化水平 建立医院智慧管理持续改进体系 30 （一）认真思考明确目标 n 行业是什 么 n 你能做什 么 n 你做过什 么 n 我该建什 么 n 我要做什 （二）深入调研明确需求 31 序 号 一级 指标 二级 指标 二级指标要点 13

ai/zh/techniques/fewshot 由于 ChatGPT 的训练机制主要专注于“单字 接龙”，其在涉及算术和常识推理的任务中的 精 确性仍有待提升。 自我一致性：由 Wang 等人提出，其核心思想 是 在链式思考的 prompt [1] 基础上，通过采样 适量 的多个不同推理路径，根据这些方案的一 致性 情况得出最合理的结果，从而提高模型的 准确 性和可靠性。 [2] CHIMA 20Pag2 Tsinghua ai/zh/techniques/cot 通过 Prompt engineering ， ChatGPT 能够对 相 关的结果做出一定的事后解释，这样的解释 以 自然语言的形式给出，让人更易理解。 链式思考： Wei 等人引入链式思考（ CoT ）提 示 通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力， 这 样的方法不仅可以提升任务结果的准确性， 同 时也能使得模型的推理过程一定程度上透明 化， 从而平衡其黑箱特性带来的过程不可见性， reasoning." arXiv preprint arXiv:2110.08387 (2021) 背景 生成知识提示：大模型精准性的板块所讲到的 生成式知识大模型提示方法，实际上，这种方 法类似于链式思考方法，它让大模型针对一个 问题生成特定的知识，并以这些知识作为其思 考过程的基础。然后将这些知识进行聚合，最 终得出一个答案。这样的过程也是一种可解释 性。通过生成式知识提示，我们可以了解大模

全球第一 全球最快 性能 单节点超大 算力成果 FP5295 AGX-2 支撑 70 亿参数模型 VS 主流 Bert 提升 20 倍 512 GPU 并行 11 硬件重构：重新思考计算 指令：指令集架构 ISA 芯片： Chiplet 存储：持久内存、 NVMe 语言： DSL 应用软件 计算节点 涉及领域 PCIe 、 Nvlink 、以太网、 FC 、 IB

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