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5G+大健康服务解决方案

优化医疗流程,医疗数据互联互通:医疗数据互联互通助力传统门诊、住院、检验、治疗等全流程信息化运营,利用信息化数据和模拟医学手段,帮助提升医疗水平,降低医疗风险。 扩大服务范围,医疗资源下沉 提升业务效率,院区管理数字化

  • 2021-07-30
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如何利用教育人工智能技术来推动STEM跨学科融合

STEM教育对于推动学科融合,促进学生能力的发展有重要作用。纵观国内外STEM教育的相关研究,不难发现,STEM教育的发展离不开技术的支持。那么,如何利用教育人工智能支持来推动STEM教育的发展,促进STEM跨学科之间的有效融合呢?

  • 2021-06-01
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重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法_马文姝

基于挣值分析的道路造价成本控制算法,应用到重大自然灾害的造价评估中时,无法适应建筑用料成本与灾害复杂程度的变化关系,存在建筑造价成本控制精度差的弊端。该文提出重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法,设计BIM模型分析影响道路重建工程造价成本控制的主要因素,构建道路重建工程人力、设备资源以及施工材料等成本的变化状态方程,结合设置的道路工程造价成本控制阈值,采用基于等效近似线性模型的造价成本控制方法,模拟自然灾害对成本变化的影响。实验结果表明,所提算法控制自然灾害下道路重建造价成本时,整体均方根误差低于5%,造价成本控制时间变化范围在1.5~2.3 s间,算法平均评分是9.63分,说明该算法适用于自然灾害环境。

  • 2021-05-06
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遗传_深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析_党晚婷

糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局部细致搜索性强的算法与标准遗传算法混合,比较分析各种算法对一维水动力模型糙率的反演精度、效率及调用模型次数,探讨全局优化和局部细致优化混合算法在水动力模型参数优化中的适应性和实用性。研究结果表明,各算法对水动力模型糙率均具有较高的反演精度,但遗传算法在优化过程中存在明显的"阶跃"现象,而引入局部深度搜索算法后可显著减少优化过程中调用水动力程序的次数,提高收敛速度。研究结果可为一、二维水动力模型糙率反演方法选择及改进思路提供参考,亦可为各行业多目标优化问题的效率分析提供借鉴。

  • 2021-05-06
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医院网络安全管理模式的思考

传统局域网生态环境转向“互联网+”生态环境; 医院业务的内涵与开展方式在迅速变化,? 医院应用的信息技术在快速演化,? 信息产业蓬勃发展导致对医院信息化的虹吸效应; 深度融合与连接:产学研医联动,全球通力合作? 底层支撑不可知不可控:运营商的5G、多云

  • 2021-04-24
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联奕科技师生一站式服务大厅智慧校园软件产品

网上办事大厅解决方案为全校师生提供"一站式"的快捷办事服务。线上办事大厅、手机离线接收和线下自助中心的形式, 让用户无论在何时何地均能快速体验极致的办事服务。解决各业务系统日程数据分散,日程管理困难的问题。提供完善的日程服务功能,包括:群发日程管理、自定义个人日程、待办日程安排等。 同时通过与用户手机日历的对接,向用 户发送离线日程信息,帮助用户随时随地查看日程。事务流程在横向和纵向上穿透不同的服务、环节、部门和人员。横向拓展,建立流程之间的关系,充分利用数据资源,打破业务孤岛。 纵向延伸,将流程数据融合在各服务中,发掘流程数据的价值,构建校园事务生态圈。

  • 2021-04-27
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5G下行CoMP技术研究及测试验证

LTE后期国内外对CoMP技术及性能进行了较为广泛的研究,包括下行CoMP[1-4],以及上行多小区联合接收[5-7]。5G NR系统采用同频组网,在密集城区等干扰受限的部署场景下,同频干扰将引起边缘用户性能的下降。由于站址资源协调困难、高站低站共存等原因,5G NR现网存在重叠覆盖问题,尤其在部分满足网络规划RSRP指标的重叠覆盖区域,存在SINR较低、用户吞吐量性能无法满足要求的现象,且无法通过提升发射功率来解决。

  • 2021-04-24
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智慧能源与智能制造专场-深度学习技术与应用分享_戴宇荣

1、深度学习基础 2、不同层学出来的视觉特征 3、基于深度的算法提升

  • 2021-04-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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