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互联网医院研究分析报告

随着国家对分级诊疗的进一步落地实施,并且对医疗资源分配不均的情况进行优化,互联网医院在近几年得到了大力发展;在2020年新冠疫情的影响下,互联网医院更是迎来了新的机遇与挑战。本报告将结合实际案例,对国内互联网医院的发展现状及未来趋势进行分析,深度剖析在目前国内医疗环境及相关政策指导下,互联网医院的建设成果、运营模式及对医院/医生、患者、药企等关联方的影响。

  • 2021-04-16
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DeepSeek+:政务办公创新突围(367页)

生产力:如何吸收前沿科技转化为新核心竞争力? 生产关系:如何遵循中国道路转化为新发展模式? 生产力:如何吸收前沿科技转化为新核心竞争力? 生产关系:如何遵循中国道路转化为新发展模式?

  • 2025-05-09
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科技行业2024年投资策略:AI鼎新,与时偕行报告

我们判断A股的大科技板块在2024年将继续反映全球的科技浪潮。A股的科技板块(TMT)交易热度持久,人工智能超额收益明显。本轮人工智能投资周期过程虽有波折,但时间维度尚未达到历史其他趋势性行业的高点。技术跃迁意味着非线性发展,新技术的供需缺口难以收敛,所以当前科技投资逻辑与经济总量关联度较低,更侧重于科技创新的突破性发展,和公司对科技浪潮的贡献程度。华为已渗透进科技领域的方方面面,覆盖了软硬件的科技创新。建议重点关注国内大科技领导者华为的产业链,以及兼具基本面和性价比的半导体投资机遇。

  • 2024-03-22
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2024年我国安全应急产业发展形势展望

2023年,我国安全应急产业进入一个新发展阶段,在扩内需、增活力、保安全中,发挥了保障经济高质量发展、培育新经济增长点的重要作用。乐观估计,2024年,我国安全应急产业有望保持10%左右的增长率,同时,部分关键装备技术薄弱、装备有效供给有待加强、产业生态有待繁荣等问题仍然存在。为提前谋划,赛迪研究院提出完善顶层架构设计、强化协同创新体系、推动产业集聚发展、促进信息技术应用等建议。

  • 2024-03-19
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Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题,严重影响了互联网的可信度和 质量.目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中,对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少.针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征,将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型; 研究不同类型的web数据不一致特征,建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统;从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上,实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法,并结合这两种方法的特点,基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法.该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验,并与传统架构和其他方法进行了比较,实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性.

  • 2021-06-21
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后疫情时代我国智慧城市发展趋势研究

首先梳理了我国智慧城市的建设现状;其次总结了新冠肺炎疫情肆虐期间我国智慧城市建设成果 在支撑政府管理和服务民生等领域取得的成绩和暴露的短板,分析了短板背后所隐藏的深层次原因;最 后结合“5G+ABCDEI”新一代信息技术 、“新基建”等与城市治理日趋深度融合的背景,提出了后疫情时 代我国智慧城市的发展趋势,以期对未来我国智慧城市的建设有所借鉴。

  • 2021-04-20
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基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法_杨海波

亮度闪烁会造成多焦点图像特征缺失,产生视觉失真效果。为此,提出基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法,修复多焦点图像亮度闪烁问题。根据亮度闪烁离散数学模型展现出的空间域上亮度变化连续性特征,利用位置块估计模型参数。在此基础上,利用亮度闪烁在空间中呈现的连续性特点,检测多焦点图像序列中的运动区域,分别采用基于前向多帧参考、基于运动矢量的闪烁修复算法修复图像静止区域和运动区域,共同实现多焦点图像缺失特征填补。实验结果表明:该算法可有效修复图像亮度闪烁,填补图像的缺失特征,营造良好的视觉效果;该算法可显著改善多焦点图像序列的亮度均值和标准差波动幅度,增强平滑性,且具备较快运行速度。

  • 2021-04-20
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6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展,通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强,并满足新的需求而顺势发展的系统,将在5G基础上全面支持整个世界的数字化,并结合人工智能等技术的发展,实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流,推动我国6G通信技术发展,《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏,论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论,重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域,期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

  • 2021-04-26
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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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