一位老板开发了H5手机租赁计算器，支持输入价格、首付比例和分期数以自动计算还款。使用Vue重写代码并增加管理后台以便调整参数。H5版本需备案域名和服务器，老板已有资源，节省时间和费用，优势明显。

本研究探讨了大型语言模型在胰腺癌分期中的应用，比较了NotebookLM与Gemini 2.0 Flash的表现。结果显示，NotebookLM的分期准确率为70%，显著优于Gemini 2.0 Flash，表明检索增强生成技术能有效提升分期准确性，具有临床应用潜力。

通过深度学习技术生成的自动化睡眠分期和睡眠障碍分类模型结合了有效通道关注机制以及双向状态空间模型，显著提高了诊断准确性和效率。

本文介绍了一种基于卷积神经网络的乳腺癌转移检测方法，取得了0.9203的加权Kappa得分，超越了Camelyon17挑战的前几名。同时，研究评估了GPT-4等大型语言模型在临床进展笔记中的信息提取能力，发现GPT-4表现最佳。此外，PathologyBERT模型通过347,173个病理报告进行预训练，提升了肿瘤识别和自然语言理解的性能，表明大型语言模型在医学领域的复杂任务中具有潜在应用价值。

本研究提出了一种基于自我监督学习的自动睡眠分期方法，利用脑电图信号和深度学习技术，显著提高了睡眠阶段分类的准确性。模型通过多标签谱分析和新颖的损失函数，在多个数据集上表现优异，并提供可解释性，帮助睡眠专家进行更精确的诊断。

利用影像综合数据增强和半监督学习的方法，提高判断直肠癌的分割准确性和结直肠 T 分期预测算法的特异性和敏感性。

本研究提出了一种基于神经网络的自动睡眠分期模型（DREAM），解决了睡眠分期研究中的关键问题，并在三个数据集上胜过现有方法。案例研究证明模型可以学习到广义的决策函数，利用未标记的脑电数据也有益处。DREAM提供了预测的不确定性，使模型可靠，并有助于实际应用中的睡眠专家。

该文介绍了一种新的摊销变分推断方案，用于处理实证贝叶斯元学习模型。该方法在有限的训练数据上学习模型参数的先验分布，并在模型参数的条件先验和变分后验分布之间共享相同的摊销推断网络。该方法避免了条件先验的崩溃并保留了模型参数的不确定性。该方法在三个数据集上进行了评估，证明了它比以前的方法具有更好的性能。

Google宣布为Android启用新版品牌标识，带来多项功能更新。微信推出“微信分期”消费信贷产品。微软不再强制欧盟地区Windows 11用户使用Edge浏览器。WPS AI正式开放，首先应用于WPS智能文档。任天堂和Niantic发布基于浏览器的免费AR游戏《找找皮克敏》。

肝癌领域使用得最多的分期系统不是 TNM 分期，而是巴塞罗那临床肝癌分期（BCLC）。BCLC 分期系统在1999 年提出，很快成为了肝癌领域最受认可的分期系统，因为其不光考虑到了肿瘤情况，还兼顾了肝功能和全身状况，并且基于循证医学证据，给每个分期清晰地推荐了对应的治疗方案。BCLC 分期也是美国肝病学会（AASLD）和欧洲肝脏病学会（EASL）的推荐分期系统。在中国，对 BCLC...