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边缘概率密度权威发布_边缘概率密度的几何意义(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

边缘概率密度

2023考研数学一：心态崩了，怎么复盘？这场考研数学一的考试，简直是一场心态的磨练。计算量超大，直接让我心态崩了，最后只考了78分，真是惨淡收场。那两道线代选择题，我花了半小时都没搞定，以后还是得学会跳过难题，别浪费时间。选填部分又花了二十多分钟，80分钟一下就过去了。第一道微分方程怎么算都不对，后来才知道截距不用考虑正负号，完全是自己搞复杂了。第二道拉格朗日乘数法也算了半天，最后看了答案才发现错了，真是得不偿失。到了第三道空间三重积分，完全不知道从哪儿下手，后来才知道忽略了先一后二的计算法，根本没掌握这个。至于证明题，写了个泰勒公式就不知道怎么往下写了，真是寄了。线代部分好不容易做出来，但看答案感觉自己做错了，懒得订正了。最后一道概率题更是惨不忍睹，碰到这种二维面积型，连边缘概率密度都没算。真不知道要是真坐在考场会怎么样，可能直接弃考下面的科目了吧。考研不仅是知识的考验，更是心态的磨砺。锲而不舍，屡败屡战，这张试卷暴露了我很多问题。好好复盘，不要放弃，加油！

肺结节，究竟严不严重？看这五点就够了 1、看大小——微小结节直径小于 5mm 良性可能性大；小结节直径 5 至 10mm 需结合密度考量；1 厘米以上结节恶变可能性较高，大于 3cm 为肺肿块。 2、看密度——磨玻璃结节密度低，恶变概率约 20%；实性肺结节密度最高，恶变概率 7% 左右；混合型磨玻璃结节恶性概率较高。 3、看形态——圆润光滑较好，形状复杂不佳，良性边缘清晰，恶性边界不清、轮廓不规则。 4、看动态——发展过快或过慢相对安全，1 个月到 15 个月慢慢增大问题较大。 5、看人群——吸烟且烟龄超 20 年或戒烟不久、有肺癌等家族史、长期接触化学致癌物、曾患严重肺部疾病的人高危。 #中医# #医学科普# #肺结节#

「每日聊天室」「每日科普」【「3点判断肺结节是否为恶性」】检查出有肺结节怎么办？别慌！医生提示看清这3点：①小于1厘米的肺部结节恶性概率较低；②良性结节边缘清晰，无分叶、毛刺等；③结节的密度影响恶性的概率戳视频↓@央视频「千万IP创科普」央视频的微博视频

肺结节癌变风险评估：四大关键因素解析评估肺结节的癌变风险，关键在于细致观察其四大特性： 1. 形态特征：良性肺结节的边缘往往清晰且光滑，形态规则。相反，若结节边界模糊、形状不规则，则可能暗示较高的癌变风险，需予以重视。 2. 生长速度：肺结节的生长速度也是判断其性质的重要指标。极端快速的增长可能源于炎性结节，而缓慢增长则可能表明结节具有惰性。然而，若结节在1至15个月内逐渐增大，且增幅显著，则需警惕癌变的可能性。 3. 结节大小：肺结节的大小与其癌变风险密切相关。微小结节（小于5毫米）多为良性；5至10毫米的结节需结合其他特征（如形态、密度）进行综合判断；而10至30毫米的结节，其恶变概率显著增加，需加强监测。若结节超过30毫米，则称为肺肿块，若伴有其他恶性手术指征，如血管征、空泡征、分叶征等，需及时处理。 4. 密度特征：肺结节的密度也分为三种类型：磨玻璃状、实性和混合型磨玻璃结节。磨玻璃状结节的恶性概率约为20%；实性结节若无明显变化，则风险相对较低，约为7%；而混合型磨玻璃结节的恶性概率最高，因其密度可能因生长而发生变化，密度由低到高往往意味着恶性风险增加。此外，还需关注肺结节患者是否属于高危人群，如长期吸烟者、有家族肺癌史者、接触过致癌物质者或有慢阻肺等重病史者，其肺结节癌变的风险较高。因此，这些患者应密切留意结节变化，动态观察，并在发现异常时及时就医，寻求专业医生的诊治。我是北京公立三甲医院，芦殿荣医生，如果你困扰于甲状腺结节、肺结节、乳腺结节、肌瘤、囊肿、息肉，可以把详细情况，或者检查报告发过来。具体可以在【百度健康】搜索名字“芦殿荣医生”，点击【在线咨询】，希望能够帮助到您。

当肺结节出现这 10 种状况，恶性可能基本排除，无需担忧！ 1. 结节尺寸微小：肺 CT 显示结节直径小于 5 毫米，临床数据表明恶变几率低，定期复查大小变化即可，无需过虑恶变。 2. 形态规则圆润：结节形态规则，边缘光滑清晰，类似规整形状，无凸起等异常，细胞生长有序，是良性标志。 3. 纯磨玻璃样且稳定：纯磨玻璃结节多年复查无大小、密度等变化，处于静止状态，恶性可能极小，持续观察即可。 4. 密度均匀无杂：内部密度均匀，无混杂影、钙化灶或囊性变，细胞成分单一稳定，大概率为良性。 5. 炎症后遗留结节：有肺部炎症史，炎症治愈后出现结节且逐渐缩小，多是炎症遗留病变，恶性可能排除。 6. 多发结节共存：肺部存在多个结节，整体恶变概率相对低，但需留意各结节动态。 7. 边缘位置安全：结节位于肺叶周边，远离重要结构，变化不易影响呼吸功能，扩散转移受限，恶性风险低。 8. 增长缓慢可控：年直径增长不超 1 - 2 毫米，不符恶性肿瘤生长特性，可保守观察。 9. 周边组织正常：结节周边肺组织无牵拉等异常，与周围和谐，良性可能性大。 10. 低危伴钙化多：无吸烟等高危因素且钙化面积大，多为陈旧性良性病变，恶性可能极低。 #肺结节# #肺部CT报告# #肺部健康# #我要上热门百家号#

北美精算师考试P和FM备考全攻略今天刚考完P，来分享一下我的备考心得：考试证件𐟓„ 如果没有护照，可以申请一张带有你名字拼音的信用卡，然后带上身份证和学生证（以防万一）。备考P𐟓š 备考时间大概一个半月。P考试主要分为分布和计算两大板块。分布篇𐟓Š 分布包括离散型和连续型。P更偏重于保险应用，不同于本科的偏重计算的概率论。建议好好整理常见的分布，如均匀分布、指数分布、正态分布、几何分布等。还要区分超几何和二项分布，记忆它们的分布函数、均值和方差。计算篇𐟧Œ…括联合密度函数、边缘密度函数、条件密度函数、均值、方差、协方差、分位数、众数和矩母函数等。特别是条件均值和重期望的计算，以及方差公式“方差＝条件期望的方差＋条件方差的期望”。联合密度求概率时，画图更清晰明了。备考建议𐟌Ÿ 要有自己的思维框架，对自己有信心。不用担心考试时间不够用，但基本的计算或公式一定要牢记。最后，希望大家都能顺利通过考试，加油！其他注意事项𐟖Š️ 考场会提供草稿纸和笔，记得带计算机。证件一定要带齐，不要遗漏。

肺 CT 报告单上若出现以下十个“暗语”，必须高度重视。一、结节伴分叶征。提示结节生长不均匀，可能是恶性肿瘤表现。二、毛刺征。表明结节边缘有类似毛刺的突起，恶性可能性大。三、胸膜凹陷征。意味着结节与胸膜有牵拉，可能肿瘤侵犯胸膜附近。四、血管集束征。暗示结节血供丰富，常见于恶性疾病。五、结节密度不均匀。可能表示组织成分复杂，恶性肿瘤概率增加。六、空洞形成。可能是肿瘤组织坏死所致，虽良性病变也可出现，但恶性也不少见。七、纵隔淋巴结肿大。可能是肺部恶性肿瘤转移信号或其他疾病表现。八、磨玻璃结节出现实性成分。是不良信号，可能结节向恶性发展。九、结节短期内增大。表明结节活跃生长，恶性可能性高。十、不排除恶性可能。需进一步检查明确结节性质。总之，出现这些“暗语”应及时与医生沟通，进行全面评估和深入检查。#中医肺部专家徐进广#

肺结节CT报告中的10大关键术语解读以下是肺结节 CT 报告中的 10 大关键术语解读： 1. 结节大小：直径小于等于 3cm。较小结节多倾向良性，越大恶性可能越高。 2. 形态：圆形、类圆形较规则者良性居多，不规则、分叶状结节风险增加。 3. 边缘：光滑锐利多为良性，有毛刺、棘状突起则需警惕恶性。 4. 密度：纯磨玻璃密度结节、部分实性结节和实性结节，部分实性恶性概率相对较高。 5. 钙化：爆米花状钙化多为良性，偏心、无定形钙化有恶性可能。 6. 空洞：内壁光滑且薄的空洞良性可能大，厚壁、偏心空洞恶性风险高。 7. 生长速度：短期内快速增大提示恶性，长期不变倾向良性。 8. 血管集束征：血管向结节聚集，恶性时较常见。 9. 胸膜牵拉征：结节与胸膜间有牵拉，恶性肿瘤较易出现。 10. 卫星灶：结节周围有小病灶，多见于结核等良性病变。 #肺部CT报告# #肺结节# #我要上热门百家号#

肺磨玻璃结节最怕的三个现象 1、增大或者进展缓慢：肺磨玻璃结节的大小和形态是区分其性质的关键因素之一，如果肺磨玻璃结节的大小在一年之内增长超过25%，则可能暗示着结节大概率是恶性的。 2、密度增高：如果密度随着时间的推移，而逐渐增高则有可能那是肺部的病理变化，正在逐渐加重。 3、边缘模糊：如果结节的边缘模糊不清，则可能暗示着结节已经侵犯周围的组织，这种情况下通常发生在结节为恶性的情况下。总结一下，肺磨玻璃结节的癌变几率是很低的，在10%左右，即使有癌变的风险，大多也能够通过CT发现，肺磨玻璃结节癌变的速度通常需要5到10年，因此只要及时进行治疗，大多数病情都能够得以稳定。我是广州中医药大学教授罗胜，坚持用中西结合治疗内科各类疾病已经二十多年了，擅长：肺结节，慢阻肺，肺气肿，急慢性支气管炎、顽固性咳嗽、肺炎、鼻炎咽炎，等内科常见病多发病。肺纤维化、支气管扩张，各类的哮喘等呼吸疾病，吃药打针都没治好的咳嗽，积累了丰富的临床经验。我会经常跟大家分享知识，带你走出误区。#肺结节#

LLM在时间序列预测中的潜力与挑战 𐟚€ 利用LLM进行时间序列预测的潜力 𐟌 LLM（大型语言模型）在时间序列预测中展现出了强大的潜力。通过零样本预测，LLM能够直接使用预训练模型进行预测，无需收集特定数据集上的历史数据。这种方法在处理时间序列数据时，表现出了优越的性能。 𐟔砥…𓩔婪䯼šLLM时间序列预测的秘诀 𐟔⠔okenization：传统的LLM tokenizer对时间序列数据不太适用。例如，GPT-3可以通过在数字的每位之间加空格来提高预测效果，而LLaMA则不需要这种处理。 𐟔⠒escaling：为了减少token数量，通常使用MinMaxScaler对数值进行缩放，使其限制在特定范围内，以便模型更好地处理。 𐟔⠆orecasting：通过多次采样取中位数或均值来提高预测的鲁棒性，这也可以作为概率预测的结果。 𐟔⠨🞧𛭦悧Ž‡分布：尽管LLM的概率分布是离散的，但可以通过创建bins将其转换为连续概率密度，形成更加平滑的预测。 𐟒ᠤ𘺤𛀤𙈌LM适合时间序列预测？ 𐟌𑠦—𖩗𔥺列预测的核心是对未来值的条件分布进行建模。LLM作为强大的自回归语言模型，能够很好地拟合复杂的数字数据分布。实验表明，LLM对不同概率分布的拟合效果非常好，这也解释了其在时序预测中的潜力。 𐟓Š 实验与效果：LLM的预测表现 𐟏† 预测效果：实验表明，LLM的预测效果超过了许多传统预测模型。尽管效果未必达到最优，但在zero-shot场景中，无需专门训练数据的情况下已经相当不错。 𐟏† LLM的影响：更强的LLM预测效果更好，且chat版本的LLM（如ChatGPT）预测性能略低于原版模型。这是因为RLHF（基于人类反馈的强化学习）调优并不适合时序预测。 𐟏† 处理缺失数据：对于缺失值，LLM也可以直接处理而无需插值，只需将NaN放入序列中即可，效果优于传统的插值处理。 𐟓œ 文本与时间序列的结合 𐟓– LLM不仅能做时序预测，还能结合文本进行交互。例如，给定一个时间序列，可以问模型其生成函数，LLM也能给出准确的回答。

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