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医学的未来不是反应性的，而是预测性的。Avio Health 正在通过推出其专有的 Agentic AI 引领这一未来——这是一种突破性的深度学习平台，旨在预测您的健康寿命，而不仅仅是在疾病出现后进行治疗。 “多数医疗系统仍然在出现问题后才采取行动，”Avio Health 的创始人 Elvin Siew 博士表示。“您只有在出现症状后才会看专家。您会进行血液检测，这些检测只显示孤立的数字，而无法展现未来可能出现的更大图景。” Avio Health 的 Agentic AI 改变了这一叙述。 该先进系统利用数十年的医疗记录、实验室测试、症状模式和生活方式数据，在任何健康恶化发生之前预测您的健康未来。它为医生和患者提供了一种强大的新视角，不仅可以理解当前的健康状态，还能预见潜在的未来健康状况。 “Avio 的 Agentic AI 利用多模态深度学习将分散的健康数据转化为预测性、精准的诊断——使得在临床发作之前进行预防性干预成为可能。” 这项技术的核心是临床关联，这是一个专有的人工智能引擎，像数字健康侦探一样运作。它分析激素波动、炎症标志物、心血管指标，甚至是早已被遗忘的检测结果，将这些信息编织成您生物老化和功能能力的时间线。 系统提供的不是诸如“您的胆固醇偏高”这样的通用警告，而是提供上下文洞察，例如： “您的心血管老化风险正在增加。这里是触发因素——这是您的个性化干预计划。” 通过使用人工智能连接分散的数据源，Agentic AI 为长寿护理带来了真正的精准，使个性化、主动的医疗保健最终得以规模化。 “活得更久是好的，”Siew 博士说。“但活得好——充满活力、清晰和精力充沛——才是真正的胜利。这就是我们帮助全球医生和诊所实现的目标。” Avio Health 正在积极改变医疗保健格局，提供企业级的人工智能基础设施。它使医疗机构、临床实验室和诊断网络能够将数据过载转化为有价值的、可操作的洞察。通过整合先进的多模态机器学习，包括光学字符识别（OCR）、大语言模型（LLMs）和视觉语言模型，Avio 使这些组织能够快速处理和解读大量复杂的医疗数据，实现临床关联的自动化，并在规模上提供预测性和精准的洞察。

嗨，HN， 我是Ben，一名独立开发者。我刚刚推出了ELI5 GPT：<a href="https://explaintome.netlify.app" rel="nofollow">https://explaintome.netlify.app</a>，这是一个简单的工具，利用GPT以非常简单的术语解释任何事物——就像你只有5岁一样。 我之所以开发这个工具，是因为我厌倦了在谷歌上搜索那些过于复杂或充满行话的技术主题的解释。我想要一个简洁、快速且有趣的工具——无需登录，无需冗余。 这个工具是用纯HTML、CSS和JavaScript构建的，托管在Netlify上。你可以输入任何概念（例如“量子物理”或“通货膨胀”），它会用AI以儿童的理解水平进行解释。 使用这个工具是免费的，并且欢迎反馈。如果有人想要自托管或在此基础上进行开发，我也在出售源代码。 非常希望能听到大家的反馈或想法。 感谢你的关注！ —— Ben

嗨，Hacker News， 我很高兴与大家分享我一直在热情打造的项目。这个项目源于我个人的挫折：网上大多数健身和营养建议都很泛泛。我希望有一个工具，能够根据我具体的身体成分和目标提供真正个性化的起点。 这就是我创建的 <a href="https://mybodytype.net" rel="nofollow">https://mybodytype.net</a> 的原因。 它不仅仅是一个计划生成器；它是一个指导您健身之旅的工具套件。 以下是功能的详细介绍： - **身体类型计算器（免费）**：这是入门工具。回答几个问题后，它会确定您的身体类型（例如，外胚型、中胚型、内胚型）。这个结果将为后续的建议提供依据。 - **进度追踪器（免费）**：一个强大的工具，用于记录您的锻炼、测量数据，并跟踪您的进展。保持一致性是关键，而这个工具可以帮助您做到这一点。 - **AI餐饮计划生成器（高级）**：根据您的身体类型、目标（减重、增肌）和饮食偏好，生成完整的每日餐饮计划，包括营养成分和食谱。 - **AI锻炼计划生成器（高级）**：创建一个结构化的每周锻炼计划，针对您的经验水平和目标，包含具体的锻炼项目。 - **PDF导出（高级）**：对于喜欢拥有纸质副本或离线保存计划的人，您可以将餐饮和锻炼计划导出为PDF格式。 - **风格推荐（即将推出/高级）**：这是我目前正在开发的功能，旨在提供最适合您身体类型的服装和风格建议。 **“为什么”**： 我的目标是弥合通用建议与昂贵私人教练之间的差距。这个应用程序为任何认真想改善健康的人提供了数据驱动的科学基础，消除了初期最困难步骤的猜测。 **技术栈**： 对于技术爱好者，整个应用程序是基于 Next.js（应用路由）和 TypeScript 构建的。后端逻辑由 Next.js API 路由处理，前端则使用 React、Tailwind CSS 和 Shadcn UI 组件构建。我专注于保持应用快速，并尽可能进行服务器渲染。 **反馈与 Hacker News 优惠**： 我今天正式上线，非常感激您能提供诚实的反馈。身体类型计算器对您准确吗？AI生成的计划有帮助吗？有什么可以改进的地方？ 核心工具（计算器、追踪器）是免费的。AI生成和PDF导出是基于积分系统的高级功能。对于 Hacker News 社区，注册并使用代码 HACKERNEWS，您将获得足够的免费积分，以生成您的第一套完整餐饮和锻炼计划，并测试高级功能。 请在这里查看：<a href="https://mybodytype.net" rel="nofollow">https://mybodytype.net</a> 我会在这里全天候回答问题。感谢您的关注！

我们已经为SQLite模式构建了自动迁移功能。<p>您可以定义所需的SQLite数据库模式文件，命令行工具将为您生成所需的迁移文件。<p>这项功能是为BaaS（后端即服务）设计的，但在本地使用时可以免费，无任何附加条件。<p>https://github.com/Calljmp/calljmp-cli

大家好， 这里有一个库，可以实现对所有已知小行星和彗星的高精度轨道预测。它的设计目的是能够在笔记本电脑上一次性计算整个已知天体目录。 核心数学部分是用Rust编写的，并且有一个Python封装。 我在加州理工学院参与NEO Surveyor项目时开始编写这个库。之后我将其开源，并离开加州理工学院开始攻读彗星研究的博士学位。 我已经使用它准确预测了WISE/NEOWISE和ZTF望远镜在14年数据中观察到的每一条小行星和彗星的观测结果。这涉及数千万次观测。我实际上是用它来验证观测数据的，因为多年来存在一些提交错误，绝大部分已经得到纠正。 这个代码的早期版本正在用于识别SphereX望远镜拍摄的图像中的已知天体，并将在NEO Surveyor项目中继续使用。 你可以用它做一些有趣的事情： 有人给我一张70年前从帕洛马天文台拍摄的幻灯片，上面记录了一颗小行星，但当时没人知道它是什么。我用这个代码识别了它： [https://dahlend.github.io/kete/tutorials/palomar.html](https://dahlend.github.io/kete/tutorials/palomar.html) 给定一张天空的图像，标记已知小行星的位置： [https://dahlend.github.io/kete/tutorials/kona.html](https://dahlend.github.io/kete/tutorials/kona.html) 计算彗星尘埃的运动方向： [https://dahlend.github.io/kete/auto_examples/plot_comet.html](https://dahlend.github.io/kete/auto_examples/plot_comet.html) 这是我发布的第一个版本，构建了一个适用于所有Python 3.9+版本的单一二进制文件。如果有人在安装pip时遇到问题，请告诉我！