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侯佩岑和老公3月4日，侯佩岑微博发文称：“蚊子啊蚊子~你? 肯定很饿? 连耳朵也不放过。”并晒出儿子被蚊子咬得满脸是包的照片。侯佩岑的儿子侯佩岑的儿子照片中侯佩岑的儿子被蚊子咬的满是红疙瘩，但小家伙还不忘手舞足蹈，表情十分的搞怪可爱。他身穿一件画着蝙蝠的家居服，头发微微卷起，十分帅气。网友表示：“长得好帅气哦和妈妈长得很像。”侯佩岑，被誉为台湾最美的主播、甜心主播。2011年4月侯佩岑将在巴厘岛办婚礼，准新郎黄伯俊是金融圈35岁的黄金单身汉，证券公司副总裁，男方家境优渥，曾有说法指出公公黄进春是迪化街的大地主，台北市有不少土地在其名下。近日传出黄进春从2013年起，结识赌场中介业者，多次往返澳门赌场，没想到某次踢到铁板，欠下3600万台币（约778万人民币），当中1600万（约345万人民币）至今尚未偿还。抖音透明头像
周杰伦与昆凌游欧洲据台湾媒体报道，五月天“人生无限公司”欧洲巡演法国巴黎首埸，恰巧周杰伦（周董）和老婆昆凌也在欧洲巴黎、阿姆斯特丹和布鲁塞尔等地度假，特地现身五月天后台，并送上甜蜜探班，周董听闻玛莎将升格为人父，凭直觉大胆猜测“是男孩”。玛莎笑而不答，但也未明确否认。五月天巴黎开唱周董还极力推荐五月天去逛法国知名古物跳蚤市场，可惜的是，五月天隔天就要动身前往英国开唱，让周董感到遗憾，但仍不放弃希望诱惑说：“跳蚤市场比电玩主联盟还要厉害”。抖音透明头像
原标题:90后副院长，谁是她开挂人生的最大背景？撰文|田闻之20多岁的你，正在干什么？可能还是职场新人，可能还在学校深造，但有一位90后却已经是高校副院长。“她是不是有背景”、“背景肯定不一般”……种种质疑声中，电子科技大学材料与能源学院副院长刘明侦上了微博热搜。然而，在一些人充满义愤大揭底后，大家却发现了一个“真学霸”：22岁获得英国剑桥大学硕士，23岁在《自然》正刊发表论文，25岁拿下英国牛津大学博士，26岁入选国家“千人计划青年项目”。扎实的学术成果、亮眼的人生履历，迅速扭转舆论风向，网友们纷纷怒怼“键盘侠“。是什么让她成长得如此之快？刘明侦在2017年新生开学典礼上给出了她的答案：很多人说我运气好，是的，我运气非常好，一路走来遇到了好父母、好老师，遇到了好领导、好同事、好团队，但更重要的是，我遇上了一个好的时代。在这个时代，我相信只要足够努力，便有机会成功。诚然如是！一个人的成功因子有很多，优越的家庭出身、深厚的教育背景都是人生加持的力量，但一个人最终能否取得成功，在多大意义上成功，又有多少人能收获一份成功，最大的背景则是身处一个怎样的时代。现代社会科学的研究已经表明，个体成功很大程度上与他所拥有抖音透明头像
原标题：新闻汇：三星S9于MWC发布，华为发布5G商用芯片
【PConline 资讯】一周新闻汇，带你回顾手机行业热点事件。手机界“春晚”MWC2018于本周一在巴塞罗拉开帷幕，并于本周四落下帷幕，在MWC上，包含三星、索尼、华硕在内的各大手机厂商百花齐放，争奇斗艳。在MWC上也可以预见本年手机的发展趋势，那么在MWC上发布了哪些亮眼的手机新品呢，不妨通过下面5分钟视频快速预览。
5分钟看MWC新品：
苹果没有来MWC上凑热闹，但却透露了新iPhone X Plus消息，据说会上A12处理器。另外值得一提的是，华为在MWC上发布了全球首款3GPP标准的5G商用芯片与终端。MWC各大厂商热热闹闹的同时，也有厂商黯然失色，黑莓手机可能真的再见了，官方3月底移除所有付费应用。具体消息以及更多热点，往下一起看本周新闻汇总。
三星S9/S9+发布：旗舰再生，定义手机拍照新高度！（2月26日）
北京时间2月26日凌晨1点，三星在MWC 2018展会上正式发布三星Galaxy S9/S9+手机。作为三星Galaxy S系列的最新力作，三星S9/S9+主打全新拍照理念（The Camera Reimagined），其摄像头配备了超疾速全双核传感器，并辅以拍摄专用的独立动态存储器，可以将最高12帧的画面合一，支持抖音透明头像
原标题：谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件
雷锋网 AI科技评论按：在上月26日，谷歌在arXiv上发表的一篇论文《Scalable and accurate deep learning for electronic health records》（ Alvin Rajkomar et al.）。文中他们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者EHR原始记录表示，利用深度学习的方法，准确预测了多起医疗事件的发生。
论文摘要如下：
使用电子健康记录（EHR）数据的预测建模预计将推动个人化医疗并提高医疗质量。构建预测性统计模型通常需要从规范化的EHR数据中提取策略预测变量，这是一种劳动密集型过程，且放弃了患者记录中绝大多数信息。我们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者全部EHR原始记录的表示。我们证明使用这种表示方法的深度学习方法能够准确预测来自多个中心的多个医疗事件，而无需特定地点的数据协调。我们使用来自两个美国学术医疗中心的去识别的EHR数据验证了我们的方法，其中216,221位成年患者住院至少24小时。在我们提出的序列格式中，这一块EHR数据总计包含了46,864,534,945个数据点，包括临床说明。深度学习模型对预测院内死亡率（AUROC跨站点0.93-0.94抖音透明头像