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医疗大数据解决方案修订稿

关系数据库理论存在很多很严重的问题,例如,用关系数据库系统所设计出的信息系统都是孤岛型系统,难以实现系统之间的互联互通;在大数据时代,人们发现,对全国97.8万家医疗机构所产生的医疗数据进行挖掘非常困难,当前的大多数医疗信息系统都是用关系数据库系统而设计的。

  • 2021-04-28
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软件与软件工程

软件是逻辑产品,硬件是物理产品。特点:软件开发更依赖于开发人员的业务素质、智力、人员的组织、合作和管理。软件开发、设计几乎都是从头开始,成本和进度很难估计。软件存在潜伏错误,硬件错误-般能排除。软件开发成功后,只需对原版进行复制。

  • 2021-04-28
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物联网、云计算与大数据融合演变

物联网(The Internet of things)的概念是在1999年提出的,它的定义很简单:把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景:当司机出现操作失误时汽车会自动报警;公文包会提醒主人忘带了什么东西;衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。

  • 2021-04-28
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数字城市大数据平台解决方案

数字化城市管理是采用万米单元网格管理法和城市部件、事件管理法相结合的方式,综合运用计算机、网络、通信等现代信息技术,实现精确、高效、科学的城市管理。

  • 2021-04-28
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软件工程之软件开发模型(精选)

软件开发模型是软件开发的全部过程、活动、任务和管理的结构框架。软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程,明确。规定了要完成的主要活动和任务,用来作为软件项目工作的基础。选择合适的开发模型是十分重要的。

  • 2021-04-28
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软件工程的内容和方法

本章提出了“面向过程方法、面向对象方法、面向元数据方法、形式化方法”的软件工程方法论,以及“面向流程分析、面向元数据设计、面向对象实现、面向功能测试、面向过程管理’的“五个面向”软件工程实践论。

  • 2021-04-28
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2018年人工智能行业研究报告

人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人,乃至超越人类智能的综合学科。 人工智能技术可以显著提升人类效率,在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外,面对开放性问题,人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出,AI技术“三起两落”。

  • 2021-04-28
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从图像感应展看人工智能带动工业成像新方案

2019年6月12日至14日,由先进传播媒介有限公司主办、日本图像协会协办的日本横滨第34届图像感应展 “Image Sensing Show 2019” (以下简称ISS)在横滨太平洋(Pacifico Yokohama)会展中心D馆展开。今年的ISS根据主题划分为国际机器视觉标准展位、特别展示区、精密工程博览区、系统集成区等区域。ISS汇聚了来自全球各地众多展商的光学设备和机器视觉前沿产品。其中包括工业镜头,工业光源,以及工业视觉系统等产品。

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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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