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李昱熙+心血管大数据的临床科研价值

电子病历(EHR)数据是现阶段我国可用性最高的开展真实世界与实效研究的数据来源,构建专科术语标准,疾病注册数据字典标准,疾病诊疗评价标准等标准体系,数据处理流程清晰,便于数据质量评价,机器学习模型更优. 某些研究问题无法设计RCT研究 – 非常规的场景,极端特殊人群, 特殊治疗 – 多数情况只能做意向性治疗 (intent to treat)分析,无法了解药 物在真实临床场景是如何使用的 – 无法给出药物超适应症或某些情 况冒险使用的指导 ? 通常样本量很小 ? 研究的治疗/随访时间相对较短 ? 可能使用了替代终点 ? 很多情况根本无法设计盲法 ? 无法考察效用

  • 2021-06-30
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2020年服务器行业深度分析报告

全球正在经历信息革命,随着5G、云计算、大数据和人工智能等技术应用加快,数字经济蓬勃发展,从我国的数字经济规模变化趋势中可以看到数字经济在GDP中的重要性日益凸显。从底层需求来看,数据经济发展将直接反映为数据流量的增加,根据思科的报告,从2015 年到2020年,全球IP流量年增长率达到了22% ,可见流量爆发势头迅猛。

  • 2021-06-29
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蔡毅.以数据为中心的安全治理实践V1.0.20210421美创蔡毅

唯有完整的安全体系才能应对新时代的网络安全挑战 用自主网络安全体系框架建立完整的网络安全体系 制定自主网络安全体系框架国家标准的四点建议

  • 2021-06-24
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大数据时代下数据犯罪立法问题研究

大数据不是矿藏,而是土壤,开放的数据即为土地上的河流,河流流 过之处,就会孕育起发达的数据文明。1随着大数据时代的到来,数据犯罪 的数量及类别呈现出可怕的加速度增长趋势。这是因为,数据作为一种新 的生产资料和重要的生产要素,具有重塑社会活动空间的巨大能量。与此 同时,大数据时代的安全问题严重威胁着国家安全、社会安全和个人安全, 侵害了现实空间及数据空间的各种法益。为应对这些安全挑战,我国和世 界主要经济体特别是德国和美国,通过从制定专门的网络空间保护法律和 刑法条文对数据领域的违法犯罪进行规制,形成了科学严谨的治理途径。 当前,我国的国家治理能力和治理体系现代化正在加速推进,但基于现行 刑法在对数据犯罪立法问题上仍有部分遗憾,在保护现实空间和数据空间 法益、打击数据犯罪上力有不逮。为此,本文从数据犯罪研究入手,以期 对我国数据犯罪领域的刑事立法有所借鉴。

  • 2021-06-23
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安信证券--工业富联中国智能制造“灯塔”

智能制造+ + 工业互联网旗舰 ,鸿海旗下核心资产 。公司主业分为智能制造 和工业互联网两大板块。智能制造方面,公司是全球领先的通信网络设备、 云服务设备、精密工具及工业机器人专业设计、制造与销售商。同时,公司 为客户提供以工业互联网平台为核心的新形态电子设备产品智能制造服务,探索工业互联网对外赋能模式。公司持有鸿海智能制造核心资产,智能制造业务仍占核心收入来源。根据鸿海三季报,鸿海共直接或间接持有工业富联84.16%的股份。鸿海目前核心业务贡献主要分为富智康、工业富联和鸿腾精密三大上市体系。而 2019 年三季度,工业富联是其旗下最大的上市公司, 营收和净利润分别占鸿海精密的36%和 57%。

  • 2021-06-22
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移动5G工业互联网应用场景白皮书

移动5G工业互联网应用场景白皮书

  • 2021-06-22
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中国互联网金融行业年报告.doc

过去的 2017年注定是不平凡的一年,以网络借贷为代表的互联网金融行业充满着挑战和期待,在市场争议和政府严管的双重压力下砥砺前行,终于迎来了期待已久的上市曙光!

  • 2021-06-22
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物联网基础知识及其发展趋势报告

基于一定标准和交互通信协议的、具有自配置能力的动态全球网络设施,在物联网内物理和虚拟的“物品”具有身份、物理属性、拟人化属性等特征,它们能够通过一个综合的信息网络来连接,是未来互联网的一部分。

  • 2021-06-22
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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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