本文讨论了LSM-Tree中的Compaction机制，解决了SSTable只增不删的问题。Compaction通过合并多个SSTable文件，回收无效数据，提升读性能。文章介绍了不同层级的设计、Compaction的触发条件、文件选择策略及去重逻辑，确保数据的有序性和一致性，并管理版本信息以支持并发读写操作。

Apple Watch 新增的「房颤历史」功能已在国内上线，适用于 Apple Watch Series 6 及更新机型。该功能可监测房颤迹象，帮助患者早期发现心律失常，提供重要健康数据，便于日常管理与治疗。

澳大利亚医疗系统优秀，但偏远地区心脏病死亡率高达60%。谷歌与健康组织合作，利用AI识别社区健康风险，推动个性化护理，计划在偏远地区进行5万次健康筛查，以改善健康状况。

Google 最近发布了 Pixel 10 系列，搭载台积电代工的 Tensor G5 芯片，采用 Imagination 的 PowerVR GPU 架构。PowerVR 自1992年起发展，曾与世嘉等公司合作，现正寻求在 Android 生态中实现多元化发展。

一款基于.NET 6.0和WPF的开源现代化SCADA系统，解决传统SCADA的痛点，支持多协议PLC数据采集、动态监控、配方管理和权限控制，具备高可用架构，适用于智能制造、水务和新能源领域，提升效率、降低成本。

随着人工智能技术的发展，医疗领域正在发生深刻变革。李栋教授在北京智源大会上指出医疗数据在大模型应用中的重要性，并强调数据治理和算法定制的必要性。尽管面临算力和算法的挑战，AI依然能够提升医疗效率，推动智慧医疗的创新与发展。

李栋教授在2025北京智源大会上指出，智慧医疗时代医疗数据的创新应用依赖于大模型，以提升医疗效率和精准诊断。尽管面临算法局限、算力成本和数据治理等挑战，AI仍是医疗变革的关键。未来需加强医生与数据科学家的合作，推动医疗数据智能化发展。

本研究提出了一种基于机器学习的心脏疾病预测框架，使用303个样本和14个特征的数据集。随机森林模型的准确率达到91%。研究指出数据集规模和普适性有限，呼吁未来需更大规模和多样化的数据集。

机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取服务，简化数据爬取流程。

本研究解决了心脏磁共振图像（CMR）中左、右心室及心肌瘢痕组织的分割问题。提出了一种整合UNet、通道与空间注意力、边缘检测跳接和深度监督学习的模型，显著提高了图像分割的准确性，实现了98%的Dice相似度评分和更低的Hausdorff距离，表现优于其他先进技术。

本研究解决了心脏MRI图像语义分割的精确性问题，提出了一种新模型，通过在U-Net的下采样过程中提取边缘属性和上下文信息，并在上采样过程中注入这些信息，从而能够更准确地定位左心室、右心室和左心肌。结果表明，该模型的Dice相似系数提高了2%-11%，且Hausdorff距离减少了1.6至5.7毫米，显示出其在心脏疾病早期检测中的重要潜力。