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《建材工业发展规划（2016-2020年）》

“十三五”时期是全面建成小康社会决胜阶段，也是加快从制造大国向制造强国转变的重要阶段，我国经济发展将保持中高速，迈向中高端。建材工业是国民经济重要基础产业，正处于转型升级、由大变强的关键时期，机遇和挑战并存。新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化的同步推进，为建材工业提供持续中高速增长空间，需求结构变化和有效供给不足，迫使建材工业优化调整产业体系，生态文明建设不断推进，倒逼建材工业转变发展方式、转换发展动能，推进国际产能合作，要求建材工业加快培育竞争新优势。

  • 2021-04-25
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互联网+可行性报告分析

在当今中国经济增长放缓，传统行业转型，互联网时代的到来改变了传统行业的地位。尤其是电商，把所有人拉到一个平台上,这样好处是，让金子发光，也让一些蟑螂企业淘汰。 当然竞争也变的更激烈。大家除了拼产品质量和服务，还能拼哪些?在竞争那么激烈的企业中如何脱颖而出呢?这就是我今天要讲的，把动漫和企业营销结合。

  • 2021-04-25
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县域医共体互联网医院解决方案

建立以平台为载体、依托各级医疗机构、面向全省服务的新型互联网医院模式，加快建立健全建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式。建立一个服务全省各级医疗机构（医共体集团）的综合性互联网医疗服务管理平台，在各级医疗机构（医共体集团）在各自统筹、独立运营的基础上增加院际协同服务。通过建立全省医疗健康大数据中心，整合村医、乡镇卫生院、县、市级医疗机构基础数据，为患者就医、医生就诊、院际协同建立数据基础，为村医、乡镇卫生院提供专家诊疗资源，为市级医疗机构提供互联网服务平台，为省级监管机构提供决策监管及数据分析服务。

  • 2021-04-25
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展，以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型（三大常规模型、浅层学习算法）难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息，即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成，能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象，但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题，本文总结安全监控大数据特性，引入长短期记忆深层网络（Long Short-Term Memory，LSTM），提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型，并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心，采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略，从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进，并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景，通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明，与常规、浅层模型相比，多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理，以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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AI数据服务，标注AI的未来

近年来，随着深度学习技术的不断进步，AI在加速落地。在这个过程中，作为人工智能技术的底层支撑，以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

  • 2021-04-25
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谁发明了物联网？

2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》。这份报告，算是从官方层面正式给“物联网（IoT）”授予了一个合法的身份。

  • 2021-04-25
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制药工业对密封解决方案

制药工业几乎所有领域都会用到密封解决方案，例如，体内诊断、疫苗、酶、蛋白质和经血液分离的制备产品。制药行业的法律准则对纯度要求极为严格，因此，制药行业的密封件必须具有良好的化学抗性，并能有效地防止制造流程中出现污染。制药行业密封件制造的另一个挑战是工艺的多样性，密封件材料配方需要满足许多不同的要求。科德宝集团开发了70硬度EPDM 291、85硬度EPDM 292和Fluoroprene？ XP等材料，以及多种洁净设计密封件，既能满足制药业对操作环境的要求，又能满足制药业对这类特殊应用的高纯度和洁净要求（USP第VI级）。

  • 2021-04-25
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基于ANN贡献分析及GEP算法的地铁车站土建造价预测模型_王杰

科学地选取工程特征因素及预测方法对于构建一个好的造价预测模型十分关键。在选取的14个影响地铁车站土建造价特征因素中,利用神经网络贡献分析的变量选取方法,筛选出12个主要特征因素。并针对这选定的14个全部特征因素和12个主要特征因素分别组合BP神经网络和GEP 2种预测方法构建4个不同的造价预测模型,应用18组地铁车站土建造价和特征因素的历史数据进行实例探究,通过R2,MSE,RMSE和MaxRE 4个指标的评价,结果表明:用主要特征因素为模型输入变量能显著提高模型的预测精度,且和GEP算法组合建立的造价预测模型为最优。将主要特征因素选取和预测方法选取相结合构建求解的最优模型很好地解决了已有相关研究中选取特征因素主观性多科学性不足及未考虑特征因素选取对预测方法选取的影响问题。

  • 2021-04-25
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