大家都知道实现多线程的2种方式，今天来讲讲Future实现具有返回值的线程。应用场景：前端调用时无需等待线程结束返回，线程结束后需进行其它操作如更新状态、通知kafuka等。

The dataset contains Number of Air passengers of each month from the year 1949 to 1960. We can use this data to forecast the future values and help the business. https://www.kaggle.com/datasets/abhishekmamidi/air-passengers

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本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理工具。在传统的自然语言处理中，为了执行机器学习任务，必须标记大量数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据来微调预训练语言模型，因为它已经获得了语言处理所需的大量知识。 本文从计算机科学的发展历史和未来趋势的角度简要介绍语言建模，特别是预训练语言模型，对 NLP 领域的基本概念、直观解释、技术成就和面临的挑战展开了综述，为初学者提供了关于预训练语言模型的参考文献。 自然语言处理是计算机科学（CS）、人工智能（AI）和语言学的一个交叉领域，包括机器翻译、阅读理解、对话系统、文本摘要、文本生成等应用。近年来，深度学习已成为自然语言处理的基础技术。 借助数学知识

因果关系的深度学习 建模功能的关系 学习图上的分布 表征是学习特征的丰富组成 潜在的因果变量 深度学习的因果关系 为什么DL有因果关系 DL中因果学习的基准 DL中因果学习的目标和架构 利用因果关系的概念来帮助DL

人工智能(AI)和精准医疗的融合有望给医疗健康带来一场革命。精准医学方法识别出对治疗不太常见的反应或有独特医疗需求的患者表型。人工智能利用复杂的计算和推理来产生见解，使系统能够推理和学习，并通过增强智能使临床医生做出决策。最近的文献表明，探索这种融合的转化研究将有助于解决精准医疗面临的最困难的挑战，尤其是那些非基因组和基因组决定因素，结合来自患者症状、临床历史和生活方式的信息，将有助于个性化诊断和预后。 在美国国家医学院(National Academy of Medicine)最近发布的一份关于人工智能(AI)在医疗保健领域当前和未来状态的报告中，作者指出，人工智能在应对人类现实(包括疲劳和注意力不集中)和机器出错风险方面提供了“前所未有的机会”，以增强专家的护理和人工智能提供的帮助。重要的是，报告指出，尽管在使用这些技术时必须谨慎，但仍有很大的希望。健康相关数据的数字化和技术的快速吸收正在推动医疗领域AI开发和使用的变革和进步。然而，多模态数据集成、安全、联邦学习(这需要在隐私、大规模机器学习和分布式优化等领域取得根本性进展)、模型性能和偏差可能会对人工智能在医疗保健中的使用构成

Marvin Minsky - The Emotion Machine - Common Sense Thinking, Artificial Intelligence And The Future Of Human Mind (Simon & Schuster, 380, 2006).pdf

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数据驱动的推荐系统在各种Web应用程序中表现出了巨大的成功，这归功于机器学习模型从大量的历史用户行为中识别模式(即相关性)的非凡能力。然而，这些模型仍然存在一些问题，如由于虚假相关性而产生的偏差和不公平。考虑数据背后的因果机制可以避免非因果关系带来的伪相关的影响。在这种情况下，采用因果推荐建模是一个令人兴奋和有前途的方向。因此，因果推荐越来越受到我们推荐界的关注。然而，由于缺乏对这一课题的系统概述，导致研究者和实践者难以理解和跟上这一方向。 在本教程中，我们将介绍因果关系的关键概念，并对因果推荐方面的现有工作进行系统回顾。我们将介绍来自两种不同因果框架的现有方法——潜在结果框架和结构性因果模型。我们将举例并讨论如何在这两个框架下利用不同的因果工具来建模和解决推荐中的问题。将对这两种工作进行比较，以便理解它们之间的区别和联系。此外，我们确定了一些开放的挑战和潜在的未来发展方向。我们希望本教程可以激发更多关于这个主题的想法，并促进因果关系感知推荐系统的发展。

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