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2021年中国人工智能+医疗与生命科学行业研究报告

行业发展阶段:人工智能+医疗与生命科学即AI医疗已从起步期迈入发展期,AI医疗应用已从早 期浮现阶段过渡为深入探索阶段。在该时期与阶段内,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互 通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像向多疾病横向拓展与纵向深挖,NLP技术产品领先于 KG、ML技术产品,如CDSS领先于AI制药,个别赛道竞争加剧,可行的商业模式浮出水面。 IPO冲刺情况:AI医疗影像与医学数据智能的领跑玩家已进入IPO冲刺前夜,且鹰瞳、医渡云均 已冲刺成功,取得了AI医疗企业在港股上市的历史性胜利。在AI医疗器械三类证红利的释放效应 下,AI医疗企业“先获证后上市“已演变为一股发展潮流。未来,IPO梯队的AI医疗企业将会扩 大销售及服务成本,将已研发成功的产品加速投放到院内外市场,以提升企业的自主造血能力。 整体市场规模:2020年中国AI医疗核心软件市场规模为29亿元,加上带有重资产性质的AI医疗 机器人,总体规模为59亿元,而到2025年,AI医疗核心软件市场规模将达到179亿元,同样加 上AI医疗机器人,总体规模将达到385亿元,2020-2025年CAGR=45.7%,总体市场呈繁荣增 长态势

  • 2021-12-15
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政府数据开放生态系统构建_以数据安全为视角

为构建安全和谐、可持续的政府数据开放生态系统,提出了政府数据开放的基本指导原则:数据安全 依托于所有利益相关方的良性互动。并且,政府在保障数据安全的同时开放更多数量、更高质量的政府数据; 数据开发者在创新利用的同时承担数据安全利用的责任;公众在积极分享数据开放创新成果的同时保持对个人 数据的绝对掌控权。最后,提出了建立数据管理专门机构,负责数据开放安全审查;对政府数据进行分层分级 分类管理;制定个人数据保护法;加强政府、数据利用者与公众之间的互动与反馈等建议。

  • 2021-06-23
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政府大数据治理_政府管理的新形态

政府大数据治理成为政府关心的一个重要议题。采用文献调研等方法,对当前主要的国家政府大数据实践进行 了分析,认为政府大数据应用仍处于早期阶段。对政府大数据治理的概念进行了溯源,认为政府大数据治理一 方面继承了公共和行政管理领域的治理理论和行政管理手段,另一方面也借鉴了公司治理中IT治理、数据治理 和大数据治理的框架和方法。对政府大数据治理的概念、特征进行了阐释,提出了政府大数据治理的新挑战、 新目标和新机制,最后指出大数据治理是政府管理的新形态。

  • 2021-06-21
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物联网:5G热潮下衍生的新焦点

物与物的连接实现了智能化与自动化,可以控制各种物品自动解决问题,因此解放了大量劳动力。 而人与物的连接极大地拓宽了人们接触和使用信息的渠道,因此人可以远程感知和操控很多事物。

  • 2021-04-24
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IBM+IT基础架构护航的_混合云_之旅

疫情带来的不确定性加速了数字化转型进程,使得数字化更必要、更紧迫。原本要花数年才能完成的数字化转型进程,可能要被压缩到一年,甚至几个月来完成。这个时候很多企业最关注的不是节流,不是业绩增长,而是“创新”与“速度”。

  • 2021-04-25
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绘制互联网视域下初中语文线上教学的新样态

互联网视域下线上教学如何更好地开展?本文以“初中语文线上教学”为例,从教师、教学、学习、作业和检测五个维度,对线上教学的新样态作了勾勒。云端学习时间的延续性、学习空间的延展性、学习方式的多样性、学习内容的综合性,向我们发出召唤和挑战。每一位教师都要将“全面育人”作为核心任务,努力实现角色转变,增强信息素养,提升学科教学能力,寻求更好的理论思考与实践方案,以设计者的新身份、项目化的新方法、参与式的新学习、研究型的新作业、协作型的新检测,打造线上教学的新样态,做好学生学科学习的引路人和辅助者。

  • 2021-04-25
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第四次工业革命带给世界的深刻变革

第四次工业革命和技术革新蕴含着巨大的技术红利和发展契机,主要体现在新一轮工业革命彻底改变了人类原有的技术和生产体系,颠覆或创新了几乎所有行业的产品和服务,深刻改变了经济社会资源的配置方式和使用效率,蕴含着人类生产方式和经济组织形态发生根本性变革的创新动能。但同时,新技术的广泛深度应用也产生广泛的负面外部性,表现为创新科技与经济的融合发展加剧了经济不平等现象,新技术企业发展与互联网经济出现了明显的“头部固化”趋势,以及技术在社会领域带来一系列新型“创造性破坏”等问题。

  • 2021-04-20
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B5人工智能技术赋能媒体融合发展

2020年5月,科大讯飞在多步推理阅读理解评测HotpotQA干扰项赛道和全维基赛道中先后分别夺冠将需要阅读和理解的文本范围由单篇章扩展到了多个篇章,并对事物的逻辑关系构建至少两步的推理链

  • 2021-04-19
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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