妻子怀孕八个月丈夫提离婚金牌调解 (妻子怀孕八个月却查出患有艾滋病 aae吧)

aae吧，妻子怀孕八个月却查出患有艾滋病？

艾滋病是感染人类免疫缺陷病毒所导致的传染性病毒，其潜伏期通常情况在2-3年，有的更长。典型症状表现为持续发烧、虚弱、盗汗，凌八杰肿大，体重下降，消瘦明显，长期发展会导致呼吸道症状，如咳嗽、胸痛、呼吸困难等。

据疾病预防局发布的数据显示，2021年艾滋病死亡人数19623人，排在首位。因此，一旦感染艾滋病，是一个很危险的信号，死亡的原因主要肺孢子虫肺炎或者中枢神经系统感染。目前尚无有效的治愈方法。

目前，公认的艾滋病病毒传播途径有性接触传播、血液传播和母婴传播三种方式。其中母婴传播是指艾滋病女性感染者在怀孕、分娩和哺乳时，将艾滋病毒传播给婴儿，在没有任何干预措施的情况下，母婴传播概率为百分之三十左右。

从上述情况看，怀孕8月的妻子在确认感染艾滋病毒后，不宜继续孕期，以终止怀孕为最佳选择。一是继续怀孕的话，胎儿的发育必然会受到影响，比如营养是否跟得上，会不会给孕妇带来更多的痛苦、不便。二是母婴传播概率那么大，能够完全避免婴儿被传播的几率是很小的，这对于新生儿来说是很不公平。三是即使婴儿顺利生产，其后期的生命质量也会因此受到影响，无论是婴儿本身还是父母都于心不忍。

当然，目前医学科技很发达，建议根据临床医生的建议采取科学合理的方式。在能够保证婴儿避免感染、不影响婴儿健康成长的情况，在医生的指导下科学决策是非常必要的。

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对于孕妇来说，定期的孕检报告收整一直以来都是一件头疼的事，毕竟资料也是不少的。方便便携的孕检报告单收纳册可以方便各种产检单的收纳，在使用的时候也方便取拿，也是孩子出生后的一个很意义的资料。收纳册有粉色、蓝色、绿色等，设计精致，防水耐磨，有效保护收纳册中的各种纸质材料，无异味，款式新颖。怀孕中期，孕妇会出现干燥脱皮等现象，来自澳洲的羊毛脂很适合孕妇使用，能持久呵护肌肤，不含添加剂、防腐剂、香料等。

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无论是否是艾滋病感染者，都能够体会到作为一名女性对孩子的那么母爱，放弃妊娠对任何一个女性来说都是残酷的。但是，这样的现实也要理性决策，不能意气用事。

生成对抗网络GAN的基本原理是什么？

生成对抗网络由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出。GAN 不是神经网络应用在无监督学习中的唯一途径，还有玻尔兹曼机（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自动解码器（Dana H. Ballard，1987）。三者皆致力于通过学习恒等函数 f（x）= x 从数据中提取特征，且都依赖马尔可夫链来训练或生成样本。

GAN 设计之初衷就是避免使用马尔可夫链，因为后者的计算成本很高。相对于玻尔兹曼机的另一个优点是 GAN 的限制要少得多（只有几个概率分布适用于马尔可夫链抽样）。

在本文中，我们将讲述 GAN 的基本原理及最流行的现实应用。

GAN 原理

让我们用一个比喻解释 GAN 的原理吧。

假设你想买块好表。但是从未买过表的你很可能难辨真假；买表的经验可以免被奸商欺骗。当你开始将大多数手表标记为假表（当然是被骗之后），卖家将开始「生产」更逼真的山寨表。这个例子形象地解释了 GAN 的基本原理：判别器网络（手表买家）和生成器网络（生产假表的卖家）。

两个网络相互博弈。GAN 允许生成逼真的物体（例如图像）。生成器出于压力被迫生成看似真实的样本，判别器学习分辨生成样本和真实样本。

判别算法和生成算法有何不同？简单地说：判别算法学习类之间的边界（如判别器做的那样），而生成算法学习类的分布（如生成器做的那样）。

如果你准备深入了解 GAN

想要学习生成器的分布，应该定义数据 x 的参数 p_g，以及输入噪声变量 p_z（z）的分布。然后 G（z，θ_g）将 z 从潜在空间 Z 映射到数据空间，D（x，θ_d）输出单个标量——一个 x 来自真实数据而不是 p_g 的概率。

训练判别器以最大化正确标注实际数据和生成样本的概率。训练生成器用于最小化 log（1-D（G（z）））。换句话说，尽量减少判别器得出正确答案的概率。

可以将这样的训练任务看作具有值函数 V（G，D）的极大极小博弈：

换句话说，生成器努力生成判别器难以辨认的图像，判别器也愈加聪明，以免被生成器欺骗。

「对抗训练是继切片面包之后最酷的事情。」- Yann LeCun

当判别器不能区分 p_g 和 p_data，即 D（x，θ_d）= 1/2 时，训练过程停止。达成生成器与判别器之间判定误差的平衡。

历史档案图像检索

一个有趣的 GAN 应用实例是在「Prize Papers」中检索相似标记，Prize Papers 是海洋史上最具价值的档案之一。对抗网络使得处理这些具有历史意义的文件更加容易，这些文件还包括海上扣留船只是否合法的信息。

每个查询到的记录都包含商家标记的样例——商家属性的唯一标识，类似于象形文字的草图样符号。

我们应该获得每个标记的特征表示，但是应用常规机器学习和深度学习方法（包括卷积神经网络）存在一些问题：

它们需要大量标注图像;

商标没有标注;

标记无法从数据集分割出去。

这种新方法显示了如何使用 GAN 从商标的图像中提取和学习特征。在学习每个标记的表征之后，就可以在扫描文档上按图形搜索。

将文本翻译成图像

其他研究人员表明，使用自然语言的描述属性生成相应的图像是可行的。文本转换成图像的方法可以说明生成模型模拟真实数据样本的性能。

图片生成的主要问题在于图像分布是多模态的。例如，有太多的例子完美契合文本描述的内容。GAN 有助于解决这一问题。

我们来考虑以下任务：将蓝色输入点映射到绿色输出点（绿点可能是蓝点的输出）。这个红色箭头表示预测的误差，也意味着经过一段时间后，蓝点将被映射到绿点的平均值——这一精确映射将会模糊我们试图预测的图像。

GAN 不直接使用输入和输出对。相反，它们学习如何给输入和输出配对。

下面是从文本描述中生成图像的示例：

用于训练 GAN 的数据集：

Caltech-UCSD-200-2011 是一个具有 200 种鸟类照片、总数为 11,788 的图像数据集。

Oxford-102 花数据集由 102 个花的类别组成，每个类别包含 40 到 258 张图片不等。

药物匹配

当其它研究员应用 GAN 处理图片和视频时，Insilico Medicine 的研究人员提出了一种运用 GAN 进行药物匹配的方法。

我们的目标是训练生成器，以尽可能精确地从一个药物数据库中对现有药物进行按病取药的操作。

经过训练后，可以使用生成器获得一种以前不可治愈的疾病的药方，并使用判别器确定生成的药方是否治愈了特定疾病。

肿瘤分子生物学的应用

Insilico Medicine 另一个研究表明，产生一组按参数定义的新抗癌分子的管道。其目的是预测具有抗癌作用的药物反应和化合物。

研究人员提出了一个基于现有生化数据的用于识别和生成新化合物的对抗自编码器（AAE）模型。

「据我们所知，这是 GAN 技术在挖掘癌症药物领域的首个应用。」- 研究人员说。

数据库中有许多可用的生物化学数据，如癌细胞系百科全书（CCLE）、肿瘤药物敏感基因学（GDSC）和 NCI-60 癌细胞系。所有这些都包含针对癌症的不同药物实验的筛选数据。

对抗自编码器以药物浓度和指纹作为输入并使用生长抑制率数据进行训练（GI，显示治疗后癌细胞的数量减少情况）。

分子指纹在计算机中有一个固定的位数表示，每一位代表某些特征的保留状态。

隐藏层由 5 个神经元组成，其中一个负责 GI（癌细胞抑制率），另外 4 个由正态分布判别。因此，一个回归项被添加到编码器代价函数中。此外，编码器只能将相同的指纹映射到相同的潜在向量，这一过程独立于通过额外的流形代价集中输入。

经过训练，网络可以从期望的分布中生成分子，并使用 GI 神经元作为输出化合物的微调器。

这项工作的成果如下：已训练 AAE 模型预测得到的化合物已被证明是抗癌药物，和需接受抗癌活性化合物实验验证的新药物。

「我们的研究结果表明，本文提出的 AAE 模型使用深度生成模型显著提高了特定抗癌能力和新分子的开发效率。」

结论

无监督学习是人工智能的下一个蓝海，我们正朝着这一方向迈进。

生成对抗网络可以应用于许多领域，从生成图像到预测药物，所以不要害怕失败。我们相信 GAN 有助于建立一个更好的机器学习的未来。

下面，我们将提供一些有用的资源来了解更多有关对抗网络的信息。

实体店被互联网冲击的很厉害？

实体店未来会成为线下重要的体验店，线上购物和直播购物会成为人们购物的主流，这是重要的趋势，特别是直播时代正式开启，线下实体店可以转型为直播的场地，实体店天然就是最好的直播场地，未来实体店会成为产品展示的窗口，购物环节会在线上实现，这是不可阻挡的趋势！加油，顺势而为

银行如何做好团队建设？

做为一个高层管理者，都有一个共识那就是时时面临着企业管理的困惑，最头痛的首先是员工都很聪明，但是对组织的决策总是持怀疑态度，总是在寻找决策不完美的借口，遇到困难，不寻找解决问题的方法而是后退，像一盘散沙，没有战斗力。其次，没有责任心，只要不是自已的职责，就不去做，经常埋怨组织的制度不完善，总觉得自已是受害者，把责任全部都归罪于环境和别人，部门之间相互推脱。缺乏专业技能，缺乏创新与激情，不愿学习，不思上进，观念难以改变，固有的思维方式难以打破，应变速度慢，对改革持消极态度，再e69da5e887aae799bee5baa631333332636433其次就是员工缺乏主动性，得过且过，常说：我不能，我不会，我们一直都这样做，这不公平，差不多就行了------

一、缺乏对核心文化认知，企业远景规划轮廓不够清晰，个别管理者存在盲目自大倾向，拥兵自重，似乎企业的生存与发展与自已没有多大关系，再加上管理者的频繁调动让员工看不到希望，没有明确的职业生涯规划。

二、团队建设的好与坏首先看团队的经营管理者的能力和水平，有些具备了领导的职位却缺少管理者的才能，缺乏企业管理的知识。人员的选择也是团队建设中一个至关重要的因素，只有找对人，才能做对事。有什么的决策人就有什么样的团队精神，高层管理者的能力和水平，高层管理者之间，管理者与员工之间的协同关系是一个团队精神形成的动力和源泉。

三、管理得对角色认知不清，对员工的专业知识、性格特点等缺乏足够的了解，对角色没有准确定位。领导人要学会用人之长，容人之短，尊重角色差异，发挥个性特征，合力才能迷补能力的不足。我们都知道，再好的母鸡也不能把石头孵成小鸡，一定要找好苗子。

对加强团队建设的几点看法：

一、管理者要协调好个体与个体，个体与团队之间的利益关系。营造一个和谐有序、积极向上、具有核心竞争力的集体。记得我们小时候每到春天，看到一群大雁排成行，站成列，集体迁徙，一会变成“一字型”，一会又变成“人字型”，只觉得好看又好玩，其实在大雁的飞行中，有更深的内涵在里面，从大雁的飞行中我们应该受到很大的启示。摘录几条与大家共勉。启示一、大雁按队行飞行的距离比独自飞行的距离至少可以增加71%；启示二、某只大雁脱离了队形，它会突然感到增大了飞行阻力，这使它立即返回原位以借助团队的力量；启示三、当头雁体力不支时，它将退到队尾，另一只大雁担当头雁；启示四、当某只大雁生病或因枪伤而掉队时，就会有两只大雁离开队型来帮助或保护这只伤雁，它们会跟随其它的大雁一同飞行直至赶上它们的队伍；启示五、后面大雁的叫声是在鼓励前面大雁要保持速度。看完这些，我们就知道了小小的雁儿是怎样凭借毅力、凭借团队的凝聚力、团队的合作意识飞过长江、黄河，飞向适合它们生长的地方。近而想到我们自已，做为个体，不管能力再强，只有融入团队组织才有价值。一个人不可能完美，但团队可以。

二、建立学习型团队。据中国教育部中国科所调查分析得出的结论：1976年毕业的大学生，10年后知识基本老化；1986年毕业的大学生8年后知识基本老化；1996年毕业的大学生，5年后知识基本老化。从以上的几组数据可以看出，一个人的知识需要不断的更新，学习是我们生命的源泉，是我们生存发展的不竭动力，只有不断的学习，才能超越自我，提升价值，与时俱进。我们要解放思想，建立终身学习的理念和机制，开创多种学习途径，不能骄傲自满，建设学习型团队，融入学习型团队是我们的必然选择。

三、要改变心智模式。成年人都活在自已的经验里，每个人都干自认为正确的事，每个人都不爱反思自已，最需要改变的就是中年人。罗曼罗兰说：“成年人逐渐被时代淘汰的原因不是年齡的增长，而是学习热忱的减退。”竹子疯长之前要耐得住寂寞，人没有选择自由是我们能力太低，占有的可用资源太少。改善心智模式，要也敢于把镜子对准自已，倒掉壶中之水，让我们以新的视野，占胜只说不做这个恶习，从头学起。

四、团队建设的最高境界是营造环境，树立工作和生活的新理念。每天多做一点点，就是成功的开始，每天创新一点点，就是领先的开始，每天进步一点点，就是卓越的开始，每天谦虚一点点，就是被接纳的开始――――

轻装上阵吧，让我们都以鹰的姿态，融入雁的队伍。