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扩大健康领域的人工智能应用

人工智能(AI)有潜力改变医疗保健的运营、提供和患者体验方式。自2019年以来,经合组织(OECD)通过发布其AI原则以及创立支持性举措(如OECD.AI政策观察站、专家小组和推广负责任使用AI的出版物)在这方面展现了领导力。2024年,经合组织卫生部长批准了.....宣言:构建更加韧性的卫生体系之更优政策 承认了“优先考虑采用特定行业方法,以制定与人工智能在健康领域的使用相关的适当政策,同时考虑到跨行业背景,从而充分实现如健康系统韧性等领域的益处。"本报告及其政策清单旨在支持这一目标。

  • 2026-05-07
  • 阅读194
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  • 63页
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借力中国创新生态,重塑全球竞争力-外资生物医药企业在中国的战略重构与增长路径白皮书

过去五年,中国已从积极参与全球生物制药生态,蜕变为占据创新与交易市场的关键力量。“中国制造2025”等政府规划,以及生物医药相关创新基础设施的落地,以及资本的加持,共同推动中国向开发“同类首创”(First-in-class)1和“同类最优”(Best-in-class)药物的创新范式转型。与此同时,监管新药审批加速、研发(R&D)政策扶持、跨境临床试验改革同步深化数据互认取得突破。这些举措推动了顶尖人才集聚和研究机构能级提升,叠加成本优势与庞大患者群体带来的多样化疾病谱系1,为全球药企创造了前所未有的战略机遇,深刻重构了其在华布局的风险收益格局。

  • 2026-05-07
  • 阅读188
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  • 14页
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储能行业:构网型储能系统白皮书

全球能源转型的浪潮,正以前所未有的力度重塑电力工业的底层逻辑。“双碳”目标引领下,可再生能源正在从能源系统的“补充力量”转变为主力电源。根据IEA预测,在电力领域,可再生能源的渗透率将从2024年的32%升至2030年的43%,风光发电占比翻倍至28%,“双高”特征凸显。可再生能源的大规模并网,新能源的间歇性与波动性,以及电力电子设备“低惯量、弱支撑”的固有特性,正在深刻改变电力系统的运行机理。电网的稳定性面临着巨大挑战,亟需构网技术的支撑。

  • 2026-05-07
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  • 36页
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知识图谱构建实践

知识图谱构建过程是一个人机结合的不断迭代过程,以机器自动学习为主、专家定义与修正结合。需要人工介入的工作包括Schema定义、部分结构化知识准备、机器学习结果校验,依据用户的反馈、语料的增加与更新,不断进行模型的更新与迭代。

  • 2024-11-25
  • 阅读258

国家数据局局长刘烈宏万字长文谈数据要素

目录 一、数据基础制度 二、数据基础设施 三、公共数据资源开发利用 四、激活数据要素价值 五、人工智能高质量发展 六、加快构建全国一体化算力网 推动建设中国式现代化数字基座

  • 2024-11-21
  • 阅读1296

设备点检SOP培训PPT课件

设备点检SOP培训PPT课件

  • 2024-11-21
  • 阅读339

电磁阀的工作原理

电磁阀里有密闭的腔,在不同位置开有通孔,每个孔连接不同的油管,腔中间是活塞,两面是两块电磁铁,哪面的磁铁线圈通电阀体就会被吸引到哪边,通过控制阀体的移动来开启或关闭不同的排油孔,而进油孔是常开的,液压油就会进入不同的排油管,然后通过油的压力来推动油缸的活塞,活塞又带动活塞杆,活塞杆带动机械装置。这样通过控制电磁铁的电流通断就控制了机械运动。

  • 2024-11-21
  • 阅读303

数字孪生概念体系

本文梳理分析了“digital twin(数字孪生)”这一术语指代不清、边界模糊等现象给标准化和行业实践带来的困扰,指出数字孪生这一技术体系的集成性和跨学科性使得其标准化工作需要以系统化、完备的概念术语体系为基础。在现有术语工作国际标准概念体系开发原则和指南的基础上,提出了开发概念体系的改进方法和流程,包括应用系统思维和系统工程方法,评估候选上位概念的工具和步骤,开发系统完备分类的框架、原则和步骤,以及术语工作的成熟度等级。基于这些方法和流程,确定了将数字孪生体和数字孪生系统与通用术语“数字孪生”区分开来的必要性,分析了数字孪生现有21个定义及其10个上位概念,提出数字孪生体的上位概念最好是一种数字资产,而不选一种数字化表征。在此基础上,构建了包含100个概念和50个定义的系统化的数字孪生概念体系。这项工作解决了“数字孪生”术语的多义问题,验证了概念体系开发改进方法的有效性。所提出的数字孪生概念体系为数字孪生术语工作和数字孪生系统参考架构标准的制定提供了有益的输入,也为其他领域的概念体系开发提供了最佳实践。

  • 2025-01-15
  • 阅读393
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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