一、cnns是什么

CNNS是全球资产价值交换网络CryptoNeo-valueNeuralSystem的简称。CNNS项目意图构建一个基于区块链的信息和价值交换全球生态圈，帮助用户有效发掘、投资和交换数字资产，打通链上链下和区块链大生态之间的价值交换通路。CNNS全球生态圈包含4个主要模块：CNNS信息终端（CIT）、CNNS资产管理平台（CAMP）、CNNS价值交换平台（CVEP）和CNNS全球社区（CGC）。

作为CNNS平台的生态代币，可以用于购买和享受平台的各种服务，奖励社群贡献者，内容、策略和资源贡献者等等。随着CNNS系统不断成熟，代币的获取方式和消耗方式将不断丰富，并且提出了代币抵押获取服务的模式。

二、cnns网络是什么意思

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）是一种常用于图像识别、视觉分类和人工智能等领域的深度学习算法。与传统神经网络不同，CNNs的核心是卷积层，通过卷积操作提取出图像中的局部特征，再通过池化层压缩特征图，最终将全局特征送入全连接层进行分类或回归等任务，因此在训练速度和准确率上都具有优异的表现。

CNNs的优越性不仅在于前文提到的特点，还在于其在图像识别与分类等领域中的应用。例如，在医疗影像诊断中，CNNs可以通过对大量数据的训练，准确地诊断出病例中的肿瘤位置，帮助医生提前发现疾病。同时，CNNs在自动驾驶、智能语音识别、虚拟现实等领域也有着广泛的应用，且其应用场景仍在不断扩展中。

虽然CNNs存在着优秀的性能和广泛的应用场景，但是它也同时存在着一些缺点。例如，CNNs的训练需要消耗大量的计算资源，导致处理速度变慢。同时，对于维度较高的数据，如视频和3D模型等，CNNs也存在着局限性。因此，在未来的发展中，需要针对这些问题，进一步提升 CNNs的效率和性能，扩大其应用范围，使其在人工智能领域发挥更加丰富的作用。

三、Gate推出代币优选平台Startup并首发上线CNNS–不是币世界

Gate已经公告正式推出1E0平台 Startup，并首发上线CNNS，这是这两天大家讨论的热点，相关解读文章很多，我就试着从一些边角料下手，谈一些自己的观点吧。

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重点，敲黑板：CNNS不是币世界，虽然币世界积分能够1比1兑换CNNS。

双方目前是战略合作关系，币世界可以看作是CNNS全球战略合作伙伴中，在信息终端布局的一个分支。一个分支。一个分支。

CNNS，即全球资产价值交换网络Crypto Neo-value Neural，其方向是构建基于区块链的信息和价值交换全球生态圈，为用户发掘、投资和交换数字资产服务。

价值交换这个方向大家要重点关注。

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CNNS是 Gate继发行平台币GT，宣布推出优选平台Startup，之后的首期上线项目。

优选平台的首期项目在一定程度上体现了交易所能力和形象，首期项目的选择及上线交易后的表现对售卖平台未来发展有着重大影响。以币安和火币为例，其首期推出的项目在开盘之后都暴涨10倍以上，最高的的火币Top开盘更是暴涨27.7倍。

所以，CNNS本次认购值得关注，CNNS上线交易后的表现值得期待。

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CNNS项目基本信息：

代币符号：CNNS

代币总量：100亿

上线交易所流通量：13%

私募价格：1 CNNS=0.0150 USDT

Startup释放比例：6%（6亿），其中以USDT计价数量1.5亿枚CNNS，以GT计价数量4.5亿枚CNNS

Startup首发价格：以usdt价格计，1 CNNS=0.006 USDT，以GT计价 1 CNNS=0.01GT（因GT尚未上线交易，暂定价格为 1GT= 0.60USDT)

代币分配比例及释放规则：

Startup 6%：无锁定，表示我们申购成功，即可上线交易。

私募 14%：上交易所3个月后开始解锁，每天解锁私募总额的0.3%，333天解锁完毕。

基金会运作 20%：不设锁定期，用于早期运营，上交易所后每年解锁该部分剩余的10%

团队激励 10%：上交易所后每年解锁2%，5年解锁完毕

生态建设 50%：5%不设锁定期，用于早期建设，上交易所后每年解锁该部分剩余的10%

大家重点关注一下思慕价格及解锁期限，可以看到私募占比较高，占总发行量的14％，且有明确的解锁期限。私募价格0.015USDT相对于IEO价格0.006USDT要高出1.5倍，所以，CNNS后市具有一定想像空间。

大家可能会说破发的情况，我觉得在如今的市场情况下，开盘破发很难了，大家现在开始要走出熊市思维，多一点积极的心态。

另外包括基金会，团队激励，生态建设等方面的代币用途都有相应的锁定期，所以来自于项目方的抛盘压力不大。

另外，Gate在代币售卖阶段给自己的GT初始定价为 0.6USDT，按照Gate第三阶段点卡售卖计划，一个GT价格至少要在2USDT至5USDT之间，所以GT上线交易后还会有按GT市场价补差价的措施跟进。

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认购时间：4月22日 12：00-14:00时段，两小时内有效下单同等对待。同样是阳光普照，少是少点，总比抢不到要强。

认购额度，同时统计两个币种下单，支持USDT或GT认购，每个账户认购最不低于20,000 CNNS，不超过500,000 CNNS。

另外，记得下单后到16点之前，务必保证现货交易账户中有不低于认购金额的足够金额，即你认购了多少，就要至少保留相对应的资金，否则将成为无效订单。

再就是对于国内用户的问题能否参与的问题，大家不用担心，具体的到时候看吧。

本文这是个人观点，不构成投资建议，市场有风险，投资须谨慎。

四、什么是“影像组学”

影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征,最初译为放射组学。

放射组学应用大量的自动化数据持征化法将感兴趣区域的影像数据转化为具有高分辨率的可发的特征空间数据。数据分析是对大量的影像数据进行数字化的定量高通量分析，得到高保真的目标信息来综合评价肿瘤的各种表型，包括组织形态、细胞分子、基因遗传等各个层次。

其核心理论基础是放射组学模型，包含有病灶的生物学或医学数据信息，借此能为疾病的诊断、预后及预测提供有价值的信息。不同患者的肿瘤之间、同一患者的不同肿瘤组织间或同一肿瘤内部都存在基因异质性，目基因状态也会因时而异。

扩展资料：

影像组学的应用：

1、CT纹理在肺癌鉴别、治疗、生存期预测的应用；

2、采用深度学习（基于分割和分类的卷积神经网络CNNs）检测膝关节磁共振中软骨病变；

3、深度卷积神经网络（DCNN）在MR成像进行肝纤维化分期；

4、MR成像的放射组学分析鉴别良恶性乳腺病变；

5、利用影像组学分类心机梗塞；

6、CT图像纹理特征预测治疗的肝癌晚期。

参考资料来源：中国知网—采用影像组学的肾肿瘤组织学亚型分类

五、什么是深度学习

随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世，“人工智能”这个已经存在60多年的词语，仿佛一夜之间重新成为热词。同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”……但事实是，如此喧嚣热烈的气氛之下，大部分人对这一领域仍是一知半解。

如果要说谁有资格谈论目前正在进行的“人工智能革命”，特伦斯·谢诺夫斯基（Terry Sejnowski）必然是其中一个。

在智能翻译、无人驾驶、阿尔法狗、微软小冰还被认为是远在天边的愿景时，谢诺夫斯基就已经在为深度学习领域奠定基础了。

Professor Terry Sejnowski.

Image: Salk Institute

谢诺夫斯基是20世纪80年代挑战构建人工智能主流方法的一小撮研究人员之一。他们认为，受大脑生物学启发的、那些被称为“神经网络”“连接主义”和“并行分布处理”的AI实现方法，会最终解决困扰基于逻辑的AI研究的难题，从而提出了使用可以从数据中学习技能的数学模型。正是这一小群研究人员，证明了基于大脑式的计算的全新方法是可行的，从而为“深度学习”的发展奠定了基础。

借由《深度学习：智能时代的核心驱动力量》一书出版机会，美国科技媒体《The Verge》采访了特伦斯·谢诺夫斯基，与他讨论了“人工智能”“神经网络”“深度学习”“机器学习”究竟有何区别？为何“深度学习”突然变得无处不在，它能做什么？不能做什么？以下是采访全文：

《深度学习：智能时代的核心驱动力量》

中信出版集团 2019.2

Q：首先，我想问一下定义。人们几乎可以互换地使用“人工智能”，“神经网络”，“深度学习”和“机器学习”等词语。但这些是不同的东西。你能解释一下吗？

人工智能可以追溯到1956年的美国，那时工程师们决定编写一个试图仿效智能的计算机程序。

在人工智能中，一个新领域成长起来，称为机器学习。不是编写一个按部就班的程序来做某事——这是人工智能中的传统方法——而是你收集了大量关于你试图理解的事物的数据。例如，设想您正在尝试识别对象，因此您可以收集大量它们的图像。然后，通过机器学习，这是一个可以剖析各种特征的自动化过程，就可以确定一个物体是汽车，而另一个是订书机。

机器学习是一个非常大的领域，其历史可以追溯到更久远的时期。最初，人们称之为“模式识别”。后来算法在数学上变得更加广泛和复杂。

在机器学习中有受大脑启发的神经网络，然后是深度学习。深度学习算法具有特定的体系结构，其中有许多层数据流经的网络。

基本上，深度学习是机器学习的一部分，机器学习是人工智能的一部分。

Q:有什么“深度学习”能做而其他程序不能做的吗？

编写程序非常耗费人力。在过去，计算机是如此之慢，内存非常昂贵，以至于人们采用逻辑，也就是计算机的工作原理，来编写程序。他们通过基础机器语言来操纵信息。计算机太慢了，计算太贵了。

但现在，计算力越来越便宜，劳动力也越来越昂贵。而且计算力变得如此便宜，以至于慢慢地，让计算机学习会比让人类编写程序更有效。在那时，深度学习会开始解决以前没有人编写过程序的问题，比如在计算机视觉和翻译等领域。

机器学习是计算密集型的，但你只需编写一个程序，通过给它不同的数据集，你可以解决不同的问题。并且你不需要是领域专家。因此，对于存在大量数据的任何事物，都有对应的大量应用程序。

Q：“深度学习”现在似乎无处不在。它是如何变得如此主导潮流？

我可以在历史上精确地找到这一特定时刻：2012年12月在NIPS会议（这是最大的AI会议）上。在那里，计算机科学家Geoff Hinton和他的两个研究生表明你可以使用一个名为ImageNet的非常大的数据集，包含10,000个类别和1000万个图像，并使用深度学习将分类错误减少20％。

通常，在该数据集上，错误在一年内减少不到1％。在一年内，20年的研究被跨越了。

这真的打开了潮水的闸门。

Q：深度学习的灵感来自大脑。那么计算机科学和神经科学这些领域如何协同工作呢？

深度学习的灵感来自神经科学。最成功的深度学习网络是由Yann LeCun开发的卷积神经网络（CNN）。

如果你看一下CNN的架构，它不仅仅是很多单元，它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统，在对视觉皮层的基础研究工作中，表明那里存在简单和复杂细胞。如果你看一下CNN架构，会发现有简单细胞和复杂细胞的等价物，这直接来自我们对视觉系统的理解。

Yann没有盲目地试图复制皮质。他尝试了许多不同的变种，但他最终收敛到的方式和那些自然收敛到的方式相同。这是一个重要的观察。自然与人工智能的趋同可以教给我们很多东西，而且还有更多的东西要去探索。

Q：我们对计算机科学的理解有多少取决于我们对大脑的理解程度？

我们现在的大部分AI都是基于我们对大脑在60年代的了解。我们现在知道的更多，并且更多的知识被融入到架构中。

AlphaGo，这个击败围棋冠军的程序不仅包括皮质模型，还包括大脑的一部分被称为“基底神经节”的模型，这对于制定一系列决策来实现目标非常重要。有一种称为时间差分的算法，由Richard Sutton在80年代开发，当与深度学习相结合时，能够进行人类以前从未见过的非常复杂的玩法。

当我们了解大脑的结构，并且当我们开始了解如何将它们集成到人工系统中时，它将提供越来越多的功能，超越我们现在所拥有的。

Q：人工智能也会影响神经科学吗？

它们是并行的工作。创新神经技术已经取得了巨大的进步，从一次记录一个神经元到同时记录数千个神经元，并且同时涉及大脑的许多部分，这完全开辟了一个全新的世界。

我说人工智能与人类智能之间存在着一种趋同。随着我们越来越多地了解大脑如何工作，这些认识将反映到AI中。但与此同时，他们实际上创造了一整套学习理论，可用于理解大脑，让我们分析成千上万的神经元以及他们的活动是如何产生的。所以神经科学和人工智能之间存在这种反馈循环，我认为这更令人兴奋和重要。

Q：你的书讨论了许多不同的深度学习应用，从自动驾驶汽车到金融交易。你觉得哪个特定领域最有趣？

我完全被震撼到的一个应用是生成对抗网络，或称GANS。使用传统的神经网络，你给出一个输入，你得到一个输出。 GAN能够在没有输入的情况下开展活动-产生输出。

是的，我在这些网络创建假视频的故事背景下听说过这个。他们真的会产生看似真实的新事物，对吧？

从某种意义上说，它们会产生内部活动。事实证明这是大脑运作的方式。你可以看某处并看到一些东西，然后你可以闭上眼睛，你可以开始想象出那里没有的东西。你有一个视觉想象，当周围安静时，你闹钟声会浮现想法。那是因为你的大脑是生成性的。现在，这种新型网络可以生成从未存在过的新模式。所以你可以给它，例如，数百张汽车图像，它会创建一个内部结构，可以生成从未存在的汽车的新图像，并且它们看起来完全像汽车。

Q：另一方面，您认为哪些想法可能是过度炒作？

没有人可以预测或想象这种新技术的引入会对未来的事物组织方式产生什么影响。当然这其中有炒作。我们还没有解决真正困难的问题。我们还没有通用智能，就有人说机器人将不久后会取代我们，其实机器人远远落后于人工智能，因为复制身体被发现比复制大脑更复杂。

让我们看一下这一种技术进步：激光。它是在大约50年前发明的，当时占据了整个房间。从占据整个房间到我现在演讲时使用的激光笔需要50年的技术商业化。它必须被推进到体积足够小并可以用五美元购买它的程度。同样的事情将发生在像自动驾驶汽车这样的被炒作的技术上。它并不被期望在明年或者未来10年，就变得无处不在。这过程可能需要花费50年，但重点是，在此过程中会有逐步推进，使它越来越灵活，更安全，更兼容我们组织运输网络的方式。炒作的错误在于人们的时标设定错了。他们期待太多事情太快发生，其实事物只在适当的时候。

关于深度学习的问题可以看下这个网页的视频讲解：AI深度学习---中科院公开课。