今天的新闻资讯内容摘要，今天的新闻资讯内容摘要怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于今天的新闻资讯内容摘要的问题，于是小编就整理了4个相关介绍今天的新闻资讯内容摘要的解答，让我们一起看看吧。

收音机几点有新闻？

看你在那个地方了，一般是早上06:30-07;00,中国之声新闻和报纸摘要节目，当地的省台和市台的新闻频道都会同步转播的，晚上19点的新闻联播也会有频道转播的，另外每个时段的开始几分钟各频道会有相应的新闻资讯节目的

收音机频道FM100.7：

新闻联播的频率每天一次，每晚是在19:00至19:30时间段，频率是FM100.7。新闻联播是中央电视台综合频道推出的晚间新闻节目，节目由郭志坚、康辉等担任主播。

为今日头条内容点赞收费吗？

不收费，点赞是一种用户和媒体人之间的交互，在今日头条中阅读文章、观看视频、评论新闻等操作都是免费的。

点赞是一种心理认同表达方式，在一定程度上反映了用户的态度或认知倾向。不过，点赞与赞同还是不能完全画等号。赞同是对头条内容或头条形式等做出明确的支持态度，赞同作为态度的一种表达方式具有所谓的稳定性、指向性、评判性等，需要更多时间、更多分析后的内化，具有本质上的意义。

扩展资料：

今日头条的产品特色

1、基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐，推荐内容不仅包括狭义上的新闻，还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。

2、根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析，5秒钟计算出用户兴趣；通过用户行为分析，用户每次动作后，10秒内更新用户模型。

3、对每条信息提取几十个到几百个高维特征，并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息；对信息进行机器分类、摘要抽取，LDA主题分析、信息质量识别等处理。

4、根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。

5、实时推荐，0.1秒内计算推荐结果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分类，5秒计算出新用户兴趣分配，10秒内更新用户模型。

6、根据用户所在城市，自动识别本地新闻，精准推荐给当地居民。

7、可根据用户年龄、性别、职业等特征，自动计算并推荐其感兴趣的资讯。

中美研究团队开发的AI工具，对COVID-19重症预测有多高的精度？

尽管大多数新冠病毒感染案例停留在在轻度或中度，但有些人直至恢复都没能表现出 COVID-19 的任何症状。

而那些年事较高或患有基础性疾病的案例，更有可能需要吸氧或用上呼吸机。

为更好地筛查，研究人员将目光瞄向了人工智能（AI）工具，从而找到了三种可以准确预测严重后果的迹象，其中包括两项医院内的常规测试参数。

【研究截图】

鉴于新冠病毒仍在全球大流行，这项研究有着相当重要的参考意义。截至发稿时，仅美国就占据了全球 81.8 万病例中的 17.5 万例。

位于欧洲的意大利，属于本次全球疫情的重灾区，其上报的 COVID-19 死亡人数已超过 1.15 万（死亡率 11.39%）。

在严峻的现实面前，各地纷纷呼吁采取社交疏离和鼓励勤洗手等预防措施，但我们可能要等待几周后才能见到疫情曲线的明显放缓。

这意味着医疗资源的紧张程度有所缓解，让 COVID-19 的重症患者有更好的生存机会，毕竟当前并无可用的疫苗或特效药。

目前正在测试的一些药物和疫苗，已经表现出了潜在的希望，但仍需经历很长一段时间的验证才会向公众投放。

好消息是，一款基于人工智能（AI）的新工具，有望在开发成功后为医生揭示三个有关 COVID-19 并发症状的线索。如果能够将之扩大到更多的患者，则有望在未来几个月挽救更多的生命。

据悉，许多 COVID-19 感染者并无明显的症状，除非出现了发烧、咳嗽或呼吸急促等征兆。即便如此，仍需事先排除流感、喉咙疼痛、以及疲劳等常见问题。

此外，医生观察到一些患者声称自己出现了嗅觉和味觉的障碍。这可能是 COVID-19 较普通流感最特殊的地方，但仍有许多人只会感到轻微的不适。

新研究中，中美研究人员对来自温州两家医院的 53 名新冠病毒感染患者的数据展开了 AI 分析。

结果机器学习算法在其中发现了可能导致重症的三种征兆 —— 包括身体疼痛、丙氨酸氨基转移酶（ALT）酶水平、以及血红蛋白水平的异常。

作为一种肝酶，ALT 可用户肝功能衰竭等疾病的诊断，血红蛋白则是入门标准抽血检验工作流程的一部分。

AI 认为这三项参数能够准确预测 COVID-19 重症病例，该算法在急性呼吸道疾病综合症（ARDS）的风险提示方面有 70~80% 的准确性。

ARDS 则是 COVID-19 的一种并发症，其使肺部充液并导致了大约 50% 的患者死亡。

其它高度可疑的征兆可从肺部成像、发烧、强烈的免疫反应等特定模式中分析得出，但对轻松是否会转化成 ARDS 重症的预测不佳。

模型强调某些可能被医生所忽视的临床数据，例如 ALT 和血红蛋白的轻度升高、以及肌痛。

预测诊断的关键特征，包括了发烧、淋巴细胞减少、以及胸部影像学，但无法预测严重程度、以及年龄和性别等流行病学风险。

需要指出的是，尽管这项新研究中的所有 ARDS 患者均为男性，但大多数男性并未患上 ARDS 。

纽约大学格罗斯曼医学院医师兼教授 Megan Coffee 在接受法新社采访时称：

用机器来帮助涉及大量数据点的决策着实令人着迷，它可能与临床医生通常所见的有所不同。

研究团队仍在寻求进一步完善数据，以期在 4 月份的某个时候做好部署的准备。

有关这项研究的详情，还请移步至《计算机，材料和差异序列》（Computers, Materials & Continua）期刊查看。

原标题为《Towards an Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Prediction of Coronavirus Clinical Severity》。

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到此，以上就是小编对于今天的新闻资讯内容摘要的问题就介绍到这了，希望介绍关于今天的新闻资讯内容摘要的4点解答对大家有用。