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公司研究正海生物-代理种植体持续深耕景气度高的口腔赛道-21060116页

2011~2019 年间,我国种植牙复合年均增长率 48%,中国已经成为世界上植牙增速最快的国家之一,即使如此,我国在全球种植牙数量的占比仅为 1%;预计 2020 年我国种植牙数量 400 万颗,相当于 29 颗/万人,与邻近的韩国 220 万颗(412 颗/万人)、日本超过 30 颗/万人、美国接近 100 颗/万人,我国的种植牙渗透率还有很大的提升空间。根据 Straumann 数据 2018 年全球种植牙行业上游的种植体的市场格局中前三家公司占据 56%的市场份额,其中 Straumann 市占率第一,高达 25%,欧美和韩国的种植系统在全球占主导地位。而各个国家和地区的种植体,中国占比仅 1%,占比低,而欧美占比 75%,经济发达地区市场种植体的普及率更高。此外,国内种植体市场规模,国内进口品牌占比约 90%以上,国产品牌为 10%左右,中国种植体市场仍以欧美(中高端)和韩国(低端)种植系统为主。

  • 2021-06-07
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图解最常用的10个机器学习算法

在机器学习领域,有种说法叫做“世上没有免费的午餐”,简而言之,它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果,这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

  • 2021-04-16
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数字孪生白皮书2019年

数字孪生的本质是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道,以数据的流动实现物理世界的资源优化。数字孪生的核心是面向物理实体和逻辑对象建立机理模型或数据驱动模型,形成物理空间在赛博空间的虚实交互。数字孪生的关键是将模型代码化、标准化,以软件的形式动态模拟或监测物理空间的真实状态、行为和规则。通过感知、建模、软件等技术,实现物理空间在赛博空间的全面呈现、精准表达和动态监测。未来数字孪生将融合人工智能等技术,实现物理空间和赛博空间的虚实互动、辅助决策和持续优化。

  • 2021-03-29
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一种面向室内导航的通行区域模型及其自动提取算法_游天

面向室内位置服务中路径规划与导航的应用需求,提出一种基于栅格空间的通行区域模型及其自动提取算法。首先,在栅格模型基础上引入了相邻栅格和途经栅格,结合具体示例阐述了通行区域模型的基本原理;然后,根据室内地图数据特征,通过室内栅格模型初始化、通行区域初次提取和邻域融合,设计了通行区域的自动提取算法;最后,选取西单大悦城一楼室内地图数据进行了不同栅格尺度的通行区域自动提取和路径规划试验。结果表明,该算法针对走廊内存在障碍等复杂室内环境具有较好的适用性,并且通行区域模型相比网络模型的路径规划结果更加符合复杂室内环境的路径行走特征。

  • 2021-05-07
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PEIV模型WTLS估计的Fisher_Score算法_赵俊

考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升。

  • 2021-05-07
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国家安全发展示范城市评分标准2019版

安全运营是企业对于网络安全工作的有效管理和高效输出。随着企业规模变大、面临的威胁环境更为复杂,如何通过有限的人员对数量庞大的安全事件进行管理与快速响应,如何更精确的度量当前的关键安全指标,如何将安全工作与业务有效结合更好地赋能业务,这是安全运营不断发展、优化的意义所在。

  • 2021-04-19
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的,或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家,机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而,机器学习领域浩如烟海,各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识,这对于想进入这一领域的工程师而言,无疑是一个比较高的门槛。 今天,我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识,又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
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5G智慧地铁白皮书2019

随着智慧城市的发展,互联网、大数据、物联网等新技术的广泛应用,新一代信息技术驱动下的智慧轨交运营将成为智慧城市的主要标志之一。基于5G 网络高带宽技术,打破现有车地通信鸿沟,建立“车-地、车-车、人-车”之间的高速通路,实时采集地铁列车监控和视频数据,将数据分析和计算能力推送到地铁列车,为地铁线路全专业智能运维、地铁列车无人驾驶等创新应用提供支持。

  • 2021-03-30
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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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