由 Andrew Ng 带头的斯坦福大学研究小组发现，相比专家，机器学习模型能更好地从心电图(ECG)中识别心律失常。应用该模型，不仅能增强心律失常诊断的可靠性，而且能使医学资源稀缺的地区也获得优质的医疗服务。同时，它也标志着机器学习或许将彻底改变医学。近年来，研究人员发现，机器学习技术可以从医学图像中识别多种疾病，包括乳腺癌、皮肤癌和眼睛疾病等。
斯坦福大学研究小组训练的深入学习算法，能够识别不同类型的心律失常。某些心率失常会引发严重后果，甚至猝死，但识别这些心率失常非常困难。患者经常被要求佩戴 ECG 传感器长达数周，但即使这样，医生也难以区分良性的心律失常和需要立即治疗的失常。研究小组与 iRhythm(一家制造便携式 ECG 设备的公司)合作。他们从不同的心律失常患者处收集了30万个30秒的剪辑。深度学习过程中，小组将这些剪辑输入大型模拟神经网络，并对参数进行微调，直到算法能够准确识别出有问题的 ECG 信号。然而，深度学习是一种特别不透明的机器学习形式，说服医生和患者应用算法非常困难。不过，毫无疑问，一场革命即将到来。
衬衫定制公司利用机器视觉系统为顾客“量体裁衣”
创业公司 Original Stitch 利用人工智能来为客户定制衬衫。Original Stitch 承诺为男士提供独一无二的衬衫，它是通过公司的 Bodygram 视觉系统实现的。如果要定制衬衫，用户只要在家里拿出一件自己喜欢的衬衫平放，然后在衬衫上面放一张纸，再用手机对着它拍张照，系统就能生成测量结果。
Bodygram 模型也拓宽了 Original Stitch 的未来业务，比如鞋子和女装。目前 Bodygram 的测量还不是那么精确，如果首次测量有误，Original Stitch 将为客户重新制作衬衫，但是客户需要等待一段时间。公司的目标是使人们能够更容易地定制衬衫，尤其是对那些喜欢线上购物或不愿意为了买一件衬衫而在商场试穿一衣架衬衫的客户。
Github发布新功能“code owner”，在更改代码时代码所有者将接到自动通知
Github 推出新功能“ code owner ”, 它可以在代码被修改时更容易地识别代码所有者，由代码所有者来审阅(review)这些更改。code owner 可以确定某一段代码所属的团队或个人, 用户在更改代码时他们会接到自动通知。要在 Github 中启动 code owner , 用户必须在根目录中创建一个名为 CODEOWNERS 的新文件。Github 承认, 这是受到了谷歌浏览器 Chrome “owners files”功能的启发。
此外, Github 还添加了“protected branches”功能 , 以确保项目协作者无法进行永久性更改。它是一个更严格的 review 过程, 启用此功能后，项目协作者必须经过代码所有者的review , 才能修改目录或文件。对于 Github 这个拥有2000万用户和5700万存储库的平台而言，这些功能非常实用。公司最近还发布了“开源星期五”( Open Source Friday )功能，顾名思义, 该功能鼓励个人和组织每周五抽出一些时间为开源项目做贡献。
