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沙利文:2024肿瘤分子诊断产业发展蓝皮书

在人类基因组计划、基因测序技术和大数据技术的快速发展之下,人们对肿瘤的研究日益全面且系统。肿瘤精准诊疗的时代来临之际,分子诊断的临床应用价值逐渐渗透至肿瘤全生命周期的干预与管理。从成为肿瘤高风险人群和健康人群的早筛早诊工具,到肿瘤分子分型、肿瘤患者的精准用药指导,再到检测肿瘤患者微小残留病灶以评估复发风险,以及推动新药研发挖掘全新的生物标志物,分子诊断技术为人们提供全生命周期的解决方案。

  • 2024-05-10
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华为算力产业链深度系列研究:华为昇腾服务器研究框架

站在当前科技重大转折点——ChatGPT时刻,科技企业的竞争日益聚焦于AIGC领域,大模型成为核心竞争力的重要体现。华为作为国内科技龙头,2021年发布的盘古大模型有望在AIGC时代中引领潮流。其中,昇腾全栈AI软硬件平台构筑智能世界的基石,昇腾计算产业生态不断发展完善,为盘古大模型提供了底层算力支撑

  • 2023-09-19
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基于机器学习和智能优化算法的压力传感器补偿技术研究

基于机器学习和智能优化算法的压力传感器补偿技术研究

  • 2022-06-14
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工业互联网应用案例——电工装备智慧物联平台,现代化智慧供应链体系

电工装备智慧物联平台定位是:对外延伸到供应商生产环节的质量、进度管控作业,对内与 ERP、ECP 进行贯通,为供需双方质量管控、服务协同、数据挖 掘、价值创造提供平台支撑。

  • 2022-03-24
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方案16:公路治超非现场执法系统建设方案66页

公路货运车辆超限超载运输问题已成为危害公路交通可持续发展的“痼疾”,近些年来,全国各级政府不断加大治理公路车辆超限超载运输的力度,取得了重要的阶段性成果。但是应该看到,由于复杂的社会经济因素,全国治超形势仍很严竣,反弹的隐患并未消除,巩固治理成果,持久推进治超工作压力依然很大。因此治理车辆超限超载运输是一项长期性、日常性工作,必须持之以恒,把治理超限超载工作纳入长效机制至关重要。建立全国性车辆超限超载检测网络,是治理超限超载长效机制的重要组成部分。

  • 2021-10-26
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广东省高速公路联网监控、通信系统技术要求

为了实现各级监控中心之间数据的传输,提高数据的实用性和有效性,需对数据编码进行统一规定 联网监控数据编码的基本原则是:实用、有效、简练、完备。在遵循有关国际和国内标准的基础上,联网监控数据编码建议采用二进制编码方式 监控设备编码需包含设备所属省份、区域、路段的信息,以及设备在本路段的编码信息

  • 2023-09-20
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通用EIV平差模型的线性化估计算法_曾文宪

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-21
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数字化转型知识方法系列之一:架构、价值和路径

为进一步宣传推广国有企业数字化转型的政策布局、先进理念、方法路径和典型模式,营造国有企业数字化转型良好氛围,国务院国资委官网正式推出“国有企业数字化转型专题”,现对其中“知识方法”板块的文章进行系列转载,这为第一篇

  • 2021-02-17
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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