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智慧医院综合性智能化系统规划设计方案

医院人员密集,身份复杂流动性大。医院是公众场所,医院内人员密集,身份复杂,流动性大。因此建议采用安全技术防范、门禁控制、候诊排队、窗口对讲及显示、LED电子信息公告及引导、信息触摸查询等智能化技术手段对人员进行合理有效的管理、疏导、分流、保证医院安全有序高效的运行。

  • 2021-08-02
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消费级物联网安全基线

小米 AIoT 安全实验室根据多年的安全测试经验积累、并结合国内外法律法规和标准规范,制定了本基线指南。本指南意在帮助国内物联网企业,在应对以上安全挑战时,可以有一个开放,便捷,落地的知识库,让企业在设计和开发消费级物联网终端产品时,可以对照此指南,规避一些基本的安全与隐私保护风险,以快速提升产品的安全与隐私保护能力。

  • 2021-07-01
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商业楼宇智能一卡通综合解决方案

智能楼宇也称智能建筑,又称智能大厦。智能楼宇是将建筑技术、通信技术、计算机技术和控制技术等各方面的先进科学技术相互融合、合理集成为最优化的整体,具有工程投资合理、设备高度自动化、信息管理科学、服务高效优质、使用灵活方便和环境安全舒适等特点,是能够适应信息化社会发展需要的现代化新型建筑。

  • 2021-07-01
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数字化视域下高校军事理论课教学改革研究

在数字时代,发展数字化教育是实现教育现代化的新趋势,为高校军事理论课教学提供了更多的智慧支撑。然而,当数字技术应用到军事理论课教学实践中,教师在教学模式转型、教学内容建设上也出现困扰。在新时代,军事理论教师应发挥好关键作用,注重学习、自我赋能和自我革新,善于运用和发挥好数字技术及平台优势,推动军事理论课从丰富教学内容、创新教学方式来提升教学实效,帮助大学生厚植爱国情怀、增强为党和国家服务能力。

  • 2021-06-16
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改良数字化再定位导板和咬合导板辅助Le Fort Ⅰ型截骨上颌骨精准定位

背景:上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨是矫正上颌骨畸形及与颅骨位置关系异常最常见的手术方法,以往采用传统模型外科进行手术设计及手工制作咬合板的方法,人为操作误差大,难以精准地实施手术设计方案。近年来3D打印数字化定位导板在正颌外科中的应用显著提高了手术操作的精准度。目的:探讨改良数字化定位导板在上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨中的应用效果。方法:选择20例因上颌骨发育异常行上颌骨LeFort Ⅰ型截骨的患者,术前行薄层颅颌面CT扫描,将CT数据导入Mimics 20.0软件建立数字化模型,并进行虚拟手术设计。同时设计打印出改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板和咬合定位导板,术中联合应用3种导板行上颌骨的截骨及再定位。术后1周复查颅颌面CT并进行设计方案的术后验证。结果与结论:①上颌骨模拟位置和术后实际位置距离偏差中位数的绝对值小于 1 mm,牙合平面角度偏差中位数的绝对值小于1°;②图像融合偏差分析中,均方根值=(0.789±0.275) mm,其均数小于1 mm;③提示应用改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板及咬合定位导板能够安全、便捷、精准地完成上颌骨Le FortⅠ截骨。

  • 2021-06-16
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2019用友U8+食品行业全面解决方案

《食品安全法》第九十九条 对“食品”的定义如下: 食品,指各种供人食用或者饮用的成品和原料以及按照传统既是食品又是药品的物品,但是不包括以治疗为目的的物品。 《食品工业基本术语》对食品的定义:可供人类食用或饮用的物质,包括加工食品,半成品和未加工食品,不包括烟草或只作药品用的物质。 广义的食品概念还涉及到:所生产食品的原料,食品原料种植,养殖过程接触的物质和环境,食品的添加物质,所有直接或间接接触食品的包装材料,设施以及影响食品原有品质的环境。

  • 2021-04-16
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5G+机器视觉解决方案

利用5G实现机器视觉终端与云端系统对接,将高清图像实时回传至质检云平台,经过图像识别后进行控制指令快速下发,实现视觉质检项目远程运维与数据不出厂,可提高用户体验与保障数据安全。

  • 2021-03-22
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模型算法回归技术全解

回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。

  • 2021-04-18
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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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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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