TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 5 слични објави

Пребарај: #digitalhealth

当前筛选 #digitalhealth清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #807 · 15.04.2026 г., 07:05

📖Fake Disease Experiment Exposes AI Misinformation Risks Researchers led by Almira Osmanovic Thunström at the University of Gothenburg created a fictional medical condition, “bixonimania,” and supported it with fabricated academic papers uploaded to a preprint server. The experiment aimed to test whether large language models would reproduce false information as credible medical knowledge. AI systems subsequently presented the non-existent disease as real, and the fake studies were later cited in peer-reviewed literature, including a journal published by Springer Nature. The case demonstrates how AI-generated or AI-amplified misinformation can propagate beyond initial sources into scientific and medical contexts. #AIRegulation#AIethics#Misinformation#AIsafety#DigitalHealth

የኢትዮጵያ ዲጂታል ሽግግር እና የጠቅላይ ሚኒስትር ዐቢይ አሕመድ (ዶ/ር) አፍሪካዊ ራዕይ ********************** ኢትዮጵያ ባለፉት ጥቂት ዓመታት በቴክኖሎጂው ዘርፍ የጀመረቻቸው ሰፋፊ የለውጥ እንቅስቃሴዎች ለሀገር በቀል ዕድገት ብቻ ሳይሆን ለአህጉራዊ መነቃቃት ፋና ወጊ ሆነው ተገኝተዋል። ጠቅላይ ሚኒስትር ዐቢይ አሕመድ (ዶ/ር) በአፍሪካ ሕብረት ጉባኤ የሰው ሠራሽ አስተውሎት (AI) እና የዲጂታል ጤና መሪ ሆነው መሾማቸው፣ ሀገራችን በዘርፉ የደረሰችበትን ደረጃ የሚያሳይ ትልቅ አህጉራዊ ዕውቅና ነው። ይህ ሽግግር ኢትዮጵያን የቴክኖሎጂ ተጠቃሚ ብቻ ሳይሆን የአፍሪካ የፈጠራ ማዕከል እያደረጋት የሚገኝ ሲሆን፣ የዲጂታል ሽግግርን ለሥራ ቅልጥፍና፣ ለአካታች ዕድገት እና ለሉዓላዊነት ቁልፍ መሣሪያ አድርጋ መጠቀሟንም ያረጋግጣል። በለሚ ታደሰ #Ethiopia#digitalethiopia#AU#AbiyAhmed#AI#digitalhealth#EBC ለሙሉ ዘገባው፦ https://web.facebook.com/share/p/1Gkx6KKWpw/

Осторожно: как ошибки ИИ в медицине могут стоить здоровья (и почему «нейросеть сказала» — не аргумент) Привет! Мы часто пишем о прорывах ИИ, но сегодня — важное предупреждение. Когда генеративный ИИ ошибается в развлекательном контенте — это досадно. Когда он ошибается в медицине — это опасно для жизни. Всего за последние месяцы произошла целая серия тревожных инцидентов: ➡️Google удалила AI-сниппеты с анализами крови. Расследование The Guardian показало, что ИИ-ответы по запросу «нормальный диапазон показателей печени» давали неточные числовые значения, не учитывали пол, возраст и могли создать у пациента с серьезным заболеванием ложное ощущение благополучия. Это назвали «опасным и тревожным». ➡️Perplexity ошиблась в онкодиагностике. В эксперименте нейросеть сравнила два КТ-снимка пациента с метастазами. Первый ответ гласил, что опухоль уменьшилась. После уточнения ИИ выдал *противоположный* вердикт — прогрессирование. Только врач смог дать верное заключение. ➡️Проблемы в московских поликлиниках. Пациенты жалуются, что врачи, работая с системой поддержки решений «ТОП-3», иногда некритично соглашаются с её предварительным диагнозом. Описаны случаи ложноположительных диагнозов (например, ишемическая болезнь сердца), которые позже не подтверждались. Почему так происходит? Главные причины ошибок 1. «Галлюцинации» и уверенная ложь. ИИ, особенно общего назначения, может генерировать убедительно звучащий, но полностью выдуманный ответ, особенно если в запросе есть неточность. 2. Проблемы с данными для обучения. Качество ИИ зависит от данных. Если выборка неполная, нерепрезентативная или содержит искажения (например, публикуются в основном «положительные» исследования), алгоритм унаследует эти ошибки. 3. Эффект «чёрного ящика». Даже разработчикам не всегда понятно, как сложная нейросеть пришла к конкретному выводу, что затрудняет поиск и исправление системных сбоев. 4. Человеческий фактор. ИИ может повторять и даже усиливать когнитивные искажения, свойственные людям (например, эффект формулировки). А врачи, перегруженные работой, могут чрезмерно доверять алгоритму, отключая своё клиническое мышление. Что делать? Простые правила безопасности ➡️Для всех: Любой ИИ-совет по здоровью — лишь отправная точка для разговора с врачом, не руководство к самолечению. ➡️Для медиков: ИИ — инструмент поддержки, но не замена экспертизе. Окончательное решение и ответственность всегда остаются за специалистом. ➡️Для разработчиков: Нужна максимальная прозрачность, валидация на реальных клинических сценариях и чёткое указание на ограничения продукта. Вывод: ИИ — мощный помощник в медицине, способный анализировать огромные массивы данных. Но слепая вера в него так же рискованна, как и его полное игнорирование. Ключ — в разумном сочетании технологий и человеческого опыта, критического мышления и проверок. А Вы сталкивались с явными ошибками ИИ в вопросах здоровья? Доверяете ли вы таким сервисам? Обсудим в комментариях. #ИИ#искусственныйинтеллект#медицина#здоровье#безопасность#диагностика#DigitalHealth https://t.me/semasci

ИИ-доктор в кармане: как стартапы вроде Death Clock меняют превентивную медицину (и что с этим не так) Пока одни ИИ-модели соревнуются в генерации картинок, другие нацелены на самую ценную область — наше здоровье. Яркий пример — американский стартап Death Clock с их сервисом Life Lab. В чем суть? Life Lab — это персональный ИИ-консультант по долголетию, встроенный в приложение. Система: 1. Агрегирует данные: подключается к тысячам лабораторий, импортирует медкарты, учитывает образ жизни. 2. Считает возраст и риски: на основе исследований вычисляет биологический возраст и прогнозируемую дату смерти (да, именно это и есть их «визитная карточка» — Death Clock). 3. Дает рекомендации: формирует персонализированный план по питанию, добавкам и привычкам для снижения рисков и продления здоровой жизни. Их цель — сделать превентивную медицину максимально простой и доступной. Другие примеры на подходе: * ChatGPT Health (от OpenAI): Пока только в тестировании у врачей, но это шаг к тому, чтобы ИИ-ассистент стал первым пунктом консультации. Модель должна уметь анализировать симптомы, расшифровывать анализы и диалогом вести к диагнозу. * K Health: Использует ИИ на основе данных миллионов медкарт для первичной оценки состояния. * Your.MD: AI-симптомчекер и навигатор по системе здравоохранения. Что важно помнить?🔍 За кажущейся простотой и технологичностью скрываются серьезные вопросы: ➡️Качество данных и исследований: На чем именно основаны прогнозы и советы? Многие методики расчета биовозраста и рекомендаций по долголетию все еще являются областью активных (и коммерциализированных) споров. ➡️Юридическая и этическая ответственность: Кто виноват, если совет ИИ приведет к проблемам? Пока это серая зона. ➡️Риск гипердиагностики и тревожности: Постоянный мониторинг и «цифры смерти» могут скорее навредить ментальному здоровью, чем помочь. Контекст и важные ссылки: ➡️Я уже подробно разбирал риски слепого доверия медицинскому ИИ в этом посте: Осторожно: как ошибки ИИ в медицине могут стоить здоровья ➡️А здесь анализировали другой подход — мощную специализированную модель от Google для профессионалов, которая работает оффлайн и точнее: Google выпустила MedGemma 1.5 Вывод: Такие сервисы, как Death Clock, — это мощный драйвер для осознанности и перехода от «медицины лечения» к «медицине предупреждения». Но они остаются инструментами для информирования, а не для постановки диагноза. Их рекомендации — это гипотезы, которые должен проверять и одобрять ваш лечащий врач. Главное правило: Data-Driven, но Doctor-Approved. Полезные ссылки по теме (англ.): ➡️Анонс Life Lab от Death Clock ➡️Исследование о возможностях и ограничениях ИИ в предиктивной медицине (Nature) #ИИ_в_медицине#DigitalHealth#превентивная_медицина#HealthTech#DeathClock#ChatGPT#MedGemma#долголетие https://t.me/semasci