近年来我国在区域卫生信息平台中采集存储了大量的居民医疗健康数据。宁波区域卫生信息平台已经从基层医疗机构以及二/三级医院的信息系统中采集了近10年的医疗卫生数据。本文以宁波市鄞州区区域卫生信息平台上汇聚的医疗卫生数据为基础,分析了大数据在医疗卫生领域的应用背景,阐述了医疗卫生大数据关键技术,探索了医疗卫生大数据分析的实施路径,总结了医疗卫生大数据分析应用案例。医疗卫生大数据分析挖掘结果将对居民健康管理、医疗卫生服务、临床科研、管理决策,特别是慢性病管理具有重要的意义。
以智能电网（数字电网）为框架，分析了智能电网（数字电网）的关键功能与要求。结合物联网概念及射频识别技术， 提出了电力物联网（IOTIPS）的概念，并对其应具备的功能、结构以及关键技术和因素做了描述与分析。电力物联网是以网 络技术、数据库技术，通信技术的发展为基础的智能型网络，它的应用将显著提高电力系统的稳定性与安全性，同时亦能满 足保护环境、节能减排的可持续发展要求，促使电网水平进入一个更高的层次．
构建基于大数据的电力工程监理机制,分别从成本、质量、进度、安全等4个方面,将原有工程监理与电力大数据进行巧妙融合,改变人工监理方式,构建同类项目数据库和本项目历史数据库。在进行工程监理过程中,实时采集本项目各项数据,同时分别抽取纵横向数据库中有用信息,与本项目进行实时对比,便于及时发现问题并采取措施补救。大数据与电力工程项目监理进行融合顺应时代发展潮流,是目前解决现存工程监理问题的最优选择。
随着互联网数据信息与技术的兴起与发展,人们从传统的工业化时代进入到数据化时代。数字劳动作为马克思劳动价值论继承和创新的理论成果,与马克思劳动价值论具有内在的统一性,是数据时代社会生产劳动的具体表征和特有体现。准确理解数字劳动,厘清数字劳动与大数据社会条件下马克思劳动价值论继承与创新的关系,对我们正确看待马克思基本原理的指导作用和创新价值,深入开展数字劳动理论的研究具有重要意义。
归纳分析了物联网的系统模型和网络模型、物联网的安全需求，提出了针对物联网的自治安全 适配层模型，指出了物联网中一个新安全问题：在T2ToI中的物体间的匿名T2T认证问题，并给出相 应匿名认证协议．
针对多车道路复杂的车辆行驶状况，文章借助无线传感网络的相关技术来设计车辆运行中的 物联网络（The Intemet of Things，IOT）方案，并分析了运行中车辆间产生的威胁关系，提出一种利用 改进边缘势场函数来描述车辆行驶中动态产生的威胁关系的方法。并在预判威胁发生的估计区域的 基础上，引入微分进化算法，给出了规避路径的规划算法。实验表明，相对于传统势场法，改进的边缘 势场函数更适用于描述道路车辆间相互威胁的动态关系；微分进化算法在路径规划过程中，相对传统 群算法，具有更好的全局优化能力及更短的收敛时间。
泛在电力物联网是建设能源互联网的重要支撑，对促进国家能源结构变革、实现源网荷储的智能协调 优化、提升用户用能体验至关重要。而当前泛在电力物联网刚刚起步，处于初步布局阶段，发展还不够成 熟，相关研究较为零散。基于以上现状，分别从概念、体系架构、关键技术、应用场景以及商业模式等几个 方面对泛在电力物联网展开全面综述。首先简要介绍其基本概念和体系架构，进而细致讨论其中涉及的信息 技术，随后归纳泛在电力物联网的应用场景，并在此基础上分析商业模式，最后总结建设过程中的问题以及 展望其今后的发展方向，以期为后续泛在电力物联网的深入研究提供有益的参考。
基于文献资料法、实地考察法、访谈法等研究方法,对大数据时代构建一个集数据采集、数据分析、个性化方案设计、资源匹配为一体的大开放式体育公共服务移动平台进行了论证；认为该平台的建立,可以促进全民健身运动,推动体育产业的发展,为国家制订体育公共服务政策提供咨询.
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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