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2020年第八周

这周就在写作业和研究,然后收到一两个OA。

第一次体会Wolfram Alpha的威力

在很久之前,我就知道Wolfram Alpha(WA)这个数学计算工具,但是原来也就以为是个给高初中生用来写作业的玩具。直到昨天,我在赶作业的时候,第一次领会到它的威力。

求导、积分应该是很多工程问题里要用到的计算,这些计算大部分会用各种编程去运算,如MATLAB、各种编程语言的库,如Python的符号运算库Sympy。然而Wolfram Alpha把这一切都包装好,提供一个简单的使用接口,类似google的搜索框一样去搜寻计算答案。

仔细想想,似乎也没有那么神,但是就是它的简单易用性,让工程人员不需要去安装一个软件,去学一个编程语言,就可以完成计算,让我着实佩服。这种直接搜索的感觉比起自己从scratch开始写代码是完全不一样的,你不用去关注这个计算库是不是安装正确,也不需要去关注我的代码是不是写对(毕竟一个符号就影响整个计算结果)

WA最让我觉得舒服的feature就是能够再次显示你要计算的算式,以及分步计算过程,让你能够十分相信它的运算结果。因而让我刮目相看。

说到技术层面,背后应该是用到了一定的NLP技术,虽然还是需要用到比较程序化的语言,如一些比较结构化的表达。再者是与数据库里面的类型进行匹配搜索,因为在此之前我去搜索一个算式的拉普拉斯变换的时候就发现它实际上是和自己的数据库进行匹配,如果此前没有相似的结构,就很可能找不到答案。

CoronaVirus and Robotics

最近,新冠状病毒已经蔓延了两个多月了。

疫情十分严重,让我这个就算在海外的留学狗也时时刻刻盯着微博和推特,因为这个事情真的太大了,任何人都不能置身事外了。

而在这件公共疫情上,除了思考现在出现的一些实际问题,我有一个比较特别的思考——以我们现在的科技,对医疗能够做到怎么的帮助,尤其是我现在所学的领域,机器人技术.

以下纯属胡扯,请不要认真对待。

轻症云治疗

从现有的技术来看,“AI云医疗”是一个比较可行的概念,使得一些轻症患者不需要到达医院就能够得到救治。

运用AI技术对现有疾病进行分类,提取出一些简单易定性的症状,通过简单的分类器或者运用医疗数据做分析判别,大大减少看病时间。

当然这个只是做基本初步判断,毕竟对于大部分人来说,没有什么重大症状都不想去医院,既费钱又费精力,而且平白无故占用医疗资源可能是一个需要系统级待解决的问题。

最近一两年,我有看到新型医疗企业在做一些技术创新,可以做一种轻量的疾病试纸,将一些常见疾病给定量地做测试。 这种类似检查怀孕的微型测试,能够将人体的细胞物质与生物试剂反应,再经过微电子芯片进行信号分析,从而表达出人体状态的0和1。对比中医的”宏观治疗“,西医擅长的就是把人体的数据进行标准化,从而能够更加精细化地做分析和治疗,但由于自身相关知识不足,所以打算当我了解更多的时候,我也想细细总结然后聊聊这方面的技术。

写到这里的时候,虽然我又想到了《Bad Blood》这本书,里面讲述了一个仅仅利用一滴血去做病情分析,最后却发现是个骗局的故事,但这并不妨碍我去欣赏这一种解决方案。而且我认为这是一个将来的趋势,只因这种将复杂高深的医学技术与工程技术进行完美结合的方式,给人们对未来世界提供了一个如魔法般的想象,而这种将fantasy实现出来的快感,应该是很多人心中理想所崇尚的吧!

机器人治疗

除此之外,在美国第一例的确诊案例中,就被报道医疗团队使用远程控制的机器人对病人进行治疗。这个是我以前从来没有想到过的,因为长久以来,我会觉得大部分的医疗防护设备和措施足以抵抗未知的病毒,如负压病房,化学防护服等等,但是直到这次疫情,发现这种一次性的医疗资源应对重大疫情时,将会成为压垮疫情的稻草。

在已有认知里,我觉得远程控制的机器人将会是更好的选择。

如果使用远程控制的机器人,我们将不再担心医生会受病毒感染,而且可以使医生处在一个比较舒适的工作环境,免于长期穿着防护服的闷热状态。面对未知的危害,这样的防护可能是奢侈的,但是从保护医疗人员的角度来看,我觉得是值得的。

我所在的实验室就是在研究如何使用机械臂去做外科微创手术,如达芬奇医疗系统(da Vinci Surgical System),其中就有小伙伴在做远距离操控的手术机器人,这个技术应该是非常牛的,对于医生手术操作能够产生预判,智能化完成手术步骤(如缝合伤口,吸除伤口脓液等等),来减少远程通讯的延迟带来的影响。而如果搭上现今的5g技术,那就锦上添花了。

远程医疗,可以极大地解决医疗资源分布不均的问题,使得异地治疗成为可能。其中实现还有许多细节,我就不一一去讨论了。但在人类发展的这个节骨眼里,我能够有幸去参与并见证这项技术的发展和成熟,感觉到了满满的使命感(中二的样子.jpg)。

最后,希望疫情早日结束!

刷题否?

本周陆续收到几个公司的OA,感觉到了求职季的压力了。

还依稀记得当初本科毕业之后,因为申请学校不顺利,转而去找短时工作过渡,当时的求职恐惧竟在这一刻又出现了。 但对于未知的恐惧,应该也是每个人的本能吧?

还好的是,第一轮OA基本上考的就是简单的编程,问题并不复杂,也还没有难到当年ACM比赛时要二次动归的程度,应付起来还是游刃有余。希望后面的电面也能顺利水过吧。

从注册HackerRank熟悉平台,再到把求职包(interview-prep-kit)刷得七七八八,也就花了不到一周时间,感觉当年状态还是在的。

然后之前也和许多人讨论过刷题的事情,如已经上岸的同学,普遍都是说刷LeetCode刷了不下两遍的。

我当然也知道刷题对找工作十分有用。

但是和以前的我对比起来,现在的我可能更会去想花时间去想如何从系统的角度去把问题解决掉,结合各种约束和需求,从多层次去分析一个具体问题,而不是花时间去想用什么数据结构,去用BFS还是DFS来遍历树这样已经有现成解的问题。

虽然都是在思考问题和分析问题,但是像是这类的问题就好像在研究奥数一样,忽略了数学的本质是宏观体系的,虽然很多题目的trick很精妙,但始终无法判断这个人是否能去写一个系统级别的代码,或者是框架级别的,这些能力可能更多取决于平时对问题的抽象思考,和更多的实战经验吧。

所以最后我还是想把时间更多花在做研究上吧,让自己沉下心去思考问题,分析问题,解决问题。