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康艾注射液联合DP方案治疗老年中晚期非小细胞肺癌近期效果及对患者免疫功能影响

目的 探讨康艾注射液联合 DP 方案治疗老年中晚期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)的近期效果及对免疫功能的影响。 方法 选取老年中晚期 NSCLC 94 例,根据治疗方法不同将其分 为观察组(49 例)和对照组(45 例)两组。 观察组采用康艾注射液联合 DP 方案(顺铂联合吉西他滨)治疗,对 照组采用 DP 方案治疗,均连续治疗 4 个周期。 观察比较两组治疗后近期效果,治疗前后血清免疫指标和可 溶性白细胞介素-2 受体(SIL-2R),以及治疗期间毒副反应发生情况。

  • 2021-04-23
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木材干燥模型优化及智能控制方法研究

木材干燥模型优化及智能控制方法研究成果。

  • 2022-05-13
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我国的物联网技术标准编制工作将进一步加强

我国的物联网技术标准编制工作将进一步加强

  • 2021-09-23
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浅谈5G网络智能运维模式的构建_崔景

5G商用时代到来,为社会的发展带来了极大推动作用,在为人们的生活与工作带来更多便利和优质服务的同时,也为相关工作者提出了更高的要求。就运维层面而言,现阶段所采用的运维方式仍然以人工运维方式为主,具有无法满足新技术需要、无法适应新业务敏捷需求等各种问题,有可能在很大程度上限制5G网络的运行效果。因此,在5G商用时代中,应重视对运维模式的转变升级,提高运维模式的智能化水平,提升客户的满意度。基于此,将结合运维模式中存在的问题,对5G智能运维模式的构建进行简单说明。

  • 2021-06-07
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把握智能家居发展机遇,推进城市数字化转型

智能家居又被称作智慧家庭,是以用户为载体,以内容为中心,融合自动控制、计算机、物联网、人工智能等技术,实现家电控制、环境监控、影音娱乐、信息管理等功能集中管理的系统性产品。

  • 2021-04-19
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面向5G移动通信的多频基站天线设计与阵列优化_祝聪聪

面向5G移动通信的多频基站天线设计与阵列优化

  • 2022-03-03
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中国人工智能企业技术效率及其影响因素研究

本文基于中国人工智能上市公司的面板数据, 采用随机前沿分析方法构建超越对数生产 函数模型, 实证测度了中国人工智能企业技术效率及其影响因素。 研究发现: (1) 人工智能企业技术效 率保持了缓慢的增长态势, 技术效率水平还比较低下, 存在较大的增长空间; (2) 人工智能企业技术效 率的变动存在显著的差异, 但这种差距有进一步缩小的趋势; (3) 税收负担和获利能力不足对人工智能 企业技术效率起到了明显的抑制作用, 政府补贴对人工智能企业技术效率的作用效果尚不理想; (4) 资 本结构、 运营能力和企业规模均对提升人工智能企业技术效率产生了积极影响。 最后, 本文提出了促进中 国人工智能企业技术效率提升的政策建议。

  • 2021-06-22
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西部大开发二十年政策效果评估 ——基于面板数据政策效应评估法

文章基于面板数据政策效应评估法,以 1978 -2018 年的省际样本数据为基础,评估了西部大开发对西 部各省市自治区的政策效果,并分别通过静态和动态效应模型研究了西部大开发政策效果的影响因素,研究发 现:(1)西部大开发显著推动了西部地区的经济增长,且政策效果存在时间和空间上的异质性;西部大开发政策 效果随时间成倒“U”型变化趋势;西部大开发政策效果的区域差异初期较大,后趋于稳定;(2)随着经济发展水 平的提高和经济结构的不断优化,西部大开发的政策效果愈难以发挥;(3)固定资产投资、政府规模、对外开放 度和人力资本水平的不断提高,能够促进西部大开发的政策效果,同时对政策效果的影响具有滞后性。

  • 2021-06-22
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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