人工智能
前所未有！AI+医疗的深度融合：6大方向、42个场景，全面赋能医疗价值链
人工智能（AI）正以前所未有的态势深度融入医疗领域，特别是随着Deepseek的强势崛起，AI+医疗如同一场轰轰烈烈的革命，正在医疗服务的各个环节掀起波澜，为医疗行业带来诸多变革与新的可能。从医疗服务使用方到提供方，从监管方到药物研发、器械研发，再到医疗数据管理与服务࿰
心理学研究方法（12）
中原焦点团队坚持分享第1074天（20230113）
Q技术是以人为分析单元，重点在分析人际的关系，是由斯蒂夫森提出，用以研究所谓人间关系。以Q方法论为基础，通过Q技术基础来说明Q方法的具体程序。适合于小样本或少数被试。运用测量之间的相关信息进行研究分类为R方法论。Q方法是计算人之间的相关，把人分成几种群类，从而分析不同类型的人员。
Q技术运用等级顺序程序对客体分类，客体可以是陈述语句、单词或图片
Apache Pulsar——分层存储
前言
在一些流数据用例场景中，用户希望将数据长时间存储在流中。虽然 Apache Pulsar 对topic backlog的大小没有限制，但将所有数据存储在 Pulsar 中较长时间，存储成本比较大。分层存储支持在不影响终端用户的条件下，将较旧的数据移动到长期存储中。
在推荐服务中，开发者不希望限制 backlog 的大小。以音乐服务为例，终端用户每听一首歌，就向 topic 中添加一条消息。使
AI的提示词专栏：多语言 Prompt，中文、英文、日文混写的实践
AI的提示词专栏：多语言 Prompt，中文、英文、日文混写的实践
本文围绕多语言 Prompt（中文、英文、日文混写）展开全面实践探讨，先阐述其打破跨语言信息壁垒、提升专业场景精准度、适配多语言用户需求的核心价值，再分析中、英、日三种语言特性对 Prompt 编写的影响，接着提出语言标识清晰
Todis 中分布式 Compact 是怎么工作的？
你看到的Todis(外存版 Redis) 性能优势，主要来自底层的ToplingDB存储引擎！
ToplingDBfork 自 RocksDB，增加了很多改进，也修改了不少 bug，其中有几十个修改也给上游 RocksDB 发了 Pull Request。
目前 Todis 仍在邀请内测中，可通过7分钟视频教程快速开始
ToplingDB 相对于 RocksDB 做了很多改进，不过题主问的是分布式
AI驱动的图表生成器Next-AI-Draw.io
简介什么是 Next-AI-Draw.io ？
Next-AI-Draw.io 是一个开源的、支持自托管的在线绘图应用。它结合了传统绘图工具的灵活性和人工智能的强大能力，让你不仅可以自由创作流程图、线框图、思维导图，还能通过 AI 指令一键生成内容，极大地提升了创作效率。
主要特点
LLM 驱动的图表创建：利用大型语
