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医疗大数据在学习型健康医疗系统中的应用

将医疗大数据应用于旨在加快知识生成和临床转化应用的学习型健康医疗系统(LHS)中,满足患者和医疗 决策者的知识需求,有助于推动精准医学的发展。在系统阐述医疗大数据与LHS发展现状的基础上,结合LHS 的典型应用案例,重点分析医疗大数据在LHS中的虚用特点及面临的挑战。最后总结了我国发展LHS面临的 挑战,并对未来进行了展望。

  • 2021-06-22
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海关大数据知识图谱构建技术及应用

业务改革的不断深化对海关管理提出了新的要求。本文结合信息爆炸时代海关管理面临的挑战及业界知 识图谱的应用情况,全面分析了在海关管理中引入知识图谱的必要性,提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用 场景,旨在为智慧海关建设提供参考。

  • 2021-06-21
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基于大数据分析的综合能源系统负荷特性聚类分析_赵莎莎

随着我国综合能源系统的迅速发展,用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷,而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要,它决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此,将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中,建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型,该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据,对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析,以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性,在此基础上,对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后,通过仿真分析,结果表明文中方法能较好的深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力,为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。

  • 2021-06-21
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监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

文从实际金融服务应用场景入手,通过大数据分析技术,借助人工智能等新兴的监管科技手段, 以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析,对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习,挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征,实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别,提升异常情况的精准识别率, 输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中,优化金融服务,提升金融监管效能,最终以实证的形式论证人工智 能技术应用于金融监管的可行性和实效性,认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。

  • 2021-06-19
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基于开源硬件的智能家居系统的设计与实现

随着社会经济的飞速发展,科学技术的不断进步,智能家居行业也逐步发展。目前,智能家居产品有功耗大、安全性不足和价格昂贵的劣势,因此该系统的设计目标是设计低成本、低功耗的智能家居系统。文中主要研究一种基于开源硬件 Arduino的智能家居系统,利用 Arduino UNO 作为主控制器结合基于 ZigBee无线通信技术的 XBee模块、基于 WiFi技术的 esp8266模块来实现对家居环境中的照明设备、家用电器设备以及安防监控设备的控制。文中设计的系统是一种低功耗、低成本、安全可靠的智能家居系统。

  • 2021-06-18
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基于树莓派智能家居远程监控系统的设计与研究

在当前物联网、云计算等高新技术的快速发展下,智能家居远程监控系统作为物联网的重要一环正被越来越多的人关注,视频监控系统已变为智能家居不可忽缺的一部分。但是,当前市场的视频监控系统价格、能耗、实用性以及距离等因素,阻碍了智能监控系统的发展。因此,以树莓派 3B+ 嵌入式处理平台为基础,搭载开源的 MJPG-streamer 项目进行远程视频传输,通过 SSH 反向隧道技术,实现了在 PC 和手机客户端通过 Web 浏览器进行实时监控。实验表明,该效果能较好地满足市场要求。

  • 2021-06-20
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基于大数据的高速公路运营管理

大数据概念的兴起,带动了各行各业的对大数据的讨论和重视,作为一名基层的高速公路从业者,笔者结合实际工作经验和大数据的应用前景对大数据在高速公路运营管理上的应用进行了闸释,分析了发展的难点并对发展的前最进行了展望。

  • 2021-04-29
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多媒体无线传感网络地理路由算法研究

路由是多媒体尤线传感器网络研究的关键技术之-.多媒体信息对传输的延时、抖动、同步和带宽要求严格,能否有效解决多媒体数据的高效传输是多媒体无线传感器网络实用化的关键。在各种路由协议中,地理路由因具有分布式决策、复杂度低、可扩展性强和能量相对高效等优点,被认为是最有希望和可能解决多媒体传感器网络路山问题的技术之一.因此,本文主要围绕多媒体无线传感器网络地理路由方面开展研究。

  • 2021-04-29
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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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