研究背景 重症烧伤是一种严重的创伤，其病情凶险，并发症多，治疗难度大。其中脓毒症 （sepsis）和多器官功能不全综合症（multiple orgall dys矗mction s），11drome，MODS）是 重症烧伤患者治疗中最常出现的并发症，也是导致重症烧伤患者死亡的重要原因。近 年研究发现，MODS的本质就是严重脓毒症或脓毒性休克。早期诊断并预警脓毒症休 克或MODS是重症烧伤患者临床救治中的关键问题之一。随着信息技术的发展，大数 据已经开始逐渐进入到医学领域，特别是在临床医学研究中。大数据技术对繁杂临床 数据的分析及处理能力十分出色，有助于深入了解重症烧伤患者的病程变化规律，辅 助临床决策。 研究目的 采用大数据处理的基本思想及技术对重症烧伤患者的临床数据进行挖掘和分析， 探索重症烧伤患者临床数据的模式特征，寻找脓毒症休克的预测模型。 研究方法 通过电子病历系统及纸质病历收集纳入107例重症烧伤患者的临床数据。对数据 进行预处理后，首先采用无监督的算法（如分层聚类、基于主成分分析的分层聚类等） 和机器学习等方法对数据进行分析，探索患者聚类亚组分类和临床结局之间的关系。 而后使用质心算法对数据进行降维处理，提取患者发生脓毒症休克前的特征性数据变 化趋势，建立脓毒症休克的预测模型并进行验证。采用R i386 3．1．2、Matlab 7．0和SPSS 18．O等软件对数据进行数学计算和统计分析。通过比较F值筛选主要变量，使用线性 随机效应模型分析、提取数据变化趋势。最后使用C语言开发能够预测脓毒症休克发 生的通用软件。 结果： 1、本课题采集的重症烧伤患者临床数据时相点共2257个，每个时相点有58个观 察指标，共130906个数据值。 2、重症烧伤患者的临床数据可使用HCPC方法分为10个亚类。 6 万方数据第三军医大学硕士学位论文 3、通过比较不同亚类的组间均值差异，得出：体温（T）、呼吸频率（R）、舒 张压（DP）、收缩压（SP）、尿量（血ne）、血肌酐（CR）、血尿素氮（BUN）、 总胆红素（TBIL）、血小板（PLT）、肌酸激酶（CK）、氧分压（p02）、二氧化碳 分压（pC02）、乳酸（1actate）、碳酸氢根（HC03。）、氧合指数（oxygenation）为差 异性最明显的指标。使用上述15个指标替代原来的58项指标，可对聚类分类的标准 进行简化。 4、重症患者聚类分组与其临床结局关系密切。其中clusterl、cluster2、cluster4、 cluster8、cluSter9和clusterl0分类中患者好转的几率分别为91．00％、89．70％、60．50％、 66．40％、71．70％和80．70％。C1uster3和cluster5分类中患者死亡的几率分别为70．50％ 和82．10％。cluster6和cluster7分类中患者发生脓毒症休克的几率分别为77．90％和 70．40％。 5、通过对患者质心值随时间变化的趋势图分析可知，死亡患者的质心变化大体呈 下降趋势，而存活患者相反，呈总体上升趋势。 6、通过提取重症烧伤患者发生脓毒症休克前的质心值变化特征，建立了脓毒症休 克的预测模型： 少{『=（0．2527280+N（0，6．450e-05））+（-0．0251963+N（0，1．273e-05））x+占i， 其中勺为随机因素，均为第i个患者第j个时相点的质心值，x为住院时间。 （0．2527280+N（0，6．450e．05））为模型的截距部分，（．O．0251963+N（O，1．273e．05）） 为模型的斜率，二者为一组服从正态性分布的数组。 7、对预测模型进行验证得到其：灵敏度为75．8％，特异度为67．3％，总体诊断准 确率为78．5％。 8、在上述研究的基础上，采用计算机C语言开发出相应的重症烧伤患者脓毒症 休克预测分析软件，分为网页版及单机版两种。可在线使用或与医疗系统耦合后直接 提取临床数据进行分析，以方便临床应用。 结论 1、重症烧伤患者的临床数据可使用聚类分析方法进行分类，不同的分类与不同的 临床结局之间关系密切。通过确定患者临床数据的实时分类，可对患者预后进行预测。 2、使用大数据技术可以将重症患者的58项临床数据近似地使用其中的15项数据 进行简化替代。 7 万方数据第三军医大学硕士学位论文 3、重症烧伤患者的临床数据可以使用质心算法进行降维，并且发生脓毒症休克前 重症烧伤患者的质心值会出现特征性变化， 者是否具有发生脓毒症休克的风险。此外， 床结局进行预测。
近几年来，关于大数据的提法越来越多，大数据一词也逐渐成为一个炙手可热的词，各种现象表明，人们已经进入到了大数据时代。大数据时代下，人们运用先进的存储设备将数据保存下来，通过数据挖掘技术，得到海量数据中蕴含的巨大的价值，由此日益改善着人们的生产生活，并为其提供便利。然而，人们在享受大数据带来的各种便利的同时，也对被数据化束缚的生活无能为力，遭到大数据时代的“数据绑架”。
本文对两家案例公司加以研究发现，科大讯飞凭借其人工智能领域的关键技 术在各行业、领域打造人工智能应用产品，将人工智能产业化；而海康威视已经 具备了成熟的产业链条，为了企业产品升级、提高竞争力，将人工智能技术与现 有产品相结合，实现人工智能的产业化。本文归纳了两个企业人工智能产业化的 运行过程，提出了两种人工智能产业化路径，即“人工智能+行业”和“行业+ 人工智能”。并从财务指标和创新指标两方面对科大讯飞和海康威视人工智能产 业化后的绩效进行比较。通过对科大讯飞和海康威视不同的人工智能产业化路径 及其绩效进行比较研究，发现并对它们在人工智能产业化过程中出现的问题进行 归纳，以期为其他准备将人工智能产业化的上市公司提供参考与借鉴。
智能电动车是未来5-10年汽车行业黄金赛道，电动化先行，智能化紧随，将重塑汽车产业链上下游关系和价值分配，也将培养中国一批具备全球竞争力的优秀企业，带动中国汽车产业链全球崛起。华为凭借30年ICT技术积累赋能汽车产业链，将是本轮智能电动变革浪潮的核心推动者，也将带来产业链巨大投资机会。
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本课题研究了可编程控制器（PLC）在太阳能热水器自动控制系统中的应用。重点研究了系统的硬件构成及系统软件的设计过程。指出了PLC 设计的关键主要是能满足基本控制功能，并考虑维护的方便性、系统可扩展性等。在本文中经研究确定出了系统的各个工序，绘制了系统的工艺流程图:进行了系统的1/0分配和PIC的选型:根据系统设计要求设计绘制了系统的控制梯形图:绘制出了控制系统电气原理图和接线图等。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
试图还原真实的训战， 从理念到方法， 从消化到创新， 回答的核心问题如下： ·到底什么是训战？ 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的？ ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的？ ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的？ ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目， 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作？ · 随着技术发展， 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的？
医药集团业财一体化合规管控规划方案，包含需求及现状分析、信息化规划、IT系统的分层架构，实施路线图、投资概算。
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面向企业架构师，讲解价值流的定义，价值流的描述分解和映射，创造价值流的方法，替代价值分析技术的比较，价值流与其他业务概念的关系，价值分析方法
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