基于云计算的医疗设备维修管理系统设计与应用

目的：设计基于云计算的医疗设备维修管理系统，实现医疗设备维修管理的信息化和数据化。方法：采用云计算的 SaaS平台服务、Restful应用服务、RabbitMQ消息中间件和ElasticSearch搜索引擎，构建以云计算为基础的医疗设备维修管理系统。选取医院在用的84台医疗设备，按照管理模式将其分为研究组和对照组，每组42台。研究组采用基于云计算的医疗设备维修管理系统的管理模式，对照组采用常规管理模式。自制医护人员满意度调查问卷，分析比较两组医疗设备故障次数、平均维修时间和医护人员对两种管理模式的满意度。结果：研究组医疗设备故障次数和维修时间均少于对照组，差异有统计学意义（t=9.787，t=4.165；P＜0.05）；研究组医护人员对设备使用流程、维修管理和总体管理满意度评分均高于对照组，差异有统计学意义（t=3.677，t=6.300，t=4.528；P＜0.05）。结论：基于云计算的医疗设备维修管理系统可实现医疗设备维修的信息化和数据化管理，确保临床科室设备安全有效运作。

2021-06-29
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人工智能时代机器人执法的理念、风险与规制

人工智能时代的到来使行政主体运用智能化机器和系统从事行政活动成为可能，其中机器人在行政执法中的运用尤其引人关注。在弱人工智能时代，执法机器人已经广泛运用于行政执法的各个环节，但其仅属于行政机关辅助执法的工具和手段。展望强人工智能时代，人工智能机器人或将具备独立进行行政执法的能力和权力，并能够承担相应的法律责任。机器人执法有利于提高行政效率、保证行政行为的公正性，但也面临着执法结果不公正、机器人算法设定不透明、行政职能弱化等法律风险。只有通过补强法律依据、保障相对人权利、厘清机器人定位、打破机器人算法歧视等方式，才能对机器人执法行为进行有效规制。

2021-06-29
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人工智能时代面临的伦理困境及对策

人工智能科学兴起于2（）世纪BO年代，是当今世界最炙手可热的科学之‘。虽然只有60多年的历史，但其应用领域却十分广泛，给人类的经济、文化、生态、生活等方而都产生了深远影响。但科学是把双刃剑，上世纪未，随着人：r智能的彳i断进步，人工智能所刊’来的一系列伦理问题也引起了当今学者的重视。虽然，H前人_r：爷7能的确能够帮助人们在生活中取得一些便利，但是其高度智能的特性也决定了人工智能在一定情境中拥有白、E的道德决策能力以及思考ijr．；,0。凶此，人jr智能是否能够以道德}三体参加人类生活是同…I J＇J‘!”T7-术界探讨的课题，人类 Ij人工智能之问的存在关系存伦理方面也应该加以思索。

2021-06-29
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中药提取车间智能制造系统设计及关键技术研究

本文以某制药公司的K药品在提取车间的生产工艺过程为研究对象，通过新一代信患技术与K药品制造生产过程的深度融合，构建由虚拟的网络世界与现实的物理世界所构成的、具有真正“智能决策”能力的智能制造系统。

2021-06-29
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人工智能快速全基因组自动分析系统在新生儿_儿童重症监护室的应用

新生儿重症监护室及儿童重症监护室患儿是遗传性疾病的高发人群，对遗传性疾病早期快速的病因诊断并针对性给予干预措施可以降低患儿病死率或不同程度改善预后。全基因组测序（whole exome sequencing, WGS）因涵盖点突变、拷贝数、内含子区域的各种结构及重组变异等更为全面的信息，已成为遗传性疾病有力的诊断工具之一。但测序数据获取后需要极高专业性的判读和解释，数周才能返回为临床所用，无法满足病情快速进展的儿童遗传性疾病的诊治需求。该文拟针对快速 WGS 在新生儿 / 儿童重症监护室的临床应用进行介绍，并对 1 个快速、高吞吐量、自动提供遗传疾病诊断的平台，即人工智能快速全基因组自动分析诊断系统的相关技术进行简述。该诊断系统将人工智能引入 WGS 后数据的处理，从时间上和功能上解决了常规基因组测序解读周期长及解读专业性依赖的现状，可在 24 h 内为疑似遗传病重症患儿提供快速的诊断方案，值得临床应用推广。

2021-06-29
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人工智能在基层医疗卫生领域应用的利益相关者分析

人工智能在基层医疗卫生领域的应用能有效提高医生诊疗水平，规避过度检查与过度用药，弥补基层医疗卫生机构优质医疗资源先天短缺问题。本文以人工智能在基层医疗卫生领域的应用为出发点，分析现有应用模式及典型案例，研究其主要利益相关者、利益诉求与面临问题，为人工智能在基层医疗卫生领域的应用提供对策建议。

2021-06-29
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基于移动物联消息驱动的实训执行系统工作流关键技术

随着我国对应用型人才培养的推进，各高校加大了对工程训练中心的建设力度。但是，当前工程训练中心的实训管理系统已经不能适应新的实训需求。实训生产非常关注生产数据的实时响应和传输、实训业务的处理能力。而传统的实训车间生产管理信息化一直是最薄弱的环节，系统缺乏与实训车间进行有效信息交流的技术手段。随着信息技术的飞速发展，工程训练管理的信息化、网络化和移动化是一个必然的发展趋势

2021-06-29
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S公司传统工业向工业4.0商业模式转型研究

随着世界经济全球化、区域经济一体化的发展以及全球经济危机给世界带来的教训，各国都把制造业发展放在更为重要的地位，企业商业模式战略转型越来越被制造企业提上议事日程，然而我国境内制造企业的商业模式战略转型还处于初级阶段，经验积累还略显不足，智能制造和智能工厂还远远未达到符合外界的期待。因此，如何转型转变企业商业模式，使之更契合发展产业升级的新要求，更符合我国与世界其他国家在以智能制造为主导的第四次工业革命背景下的合作共赢需求，也是工业4．0时代政府供给侧改革中的重要一环。本文通过问卷调查法、模糊德尔菲法、模糊层级分析法来探究传统工业向工业4．0商业模式战略转型的关键成功因素，完整地提出了S公司在华商业模式工业4．0转型的关键成功因素的框架。在S公司在华商业模式转型关键成功因素的分析和论述过程中，找出适用于S公司在华商业模式转型的规律，进一步挖掘出普适的关键成功因素，帮助工业企业在进行商业模式工业4．0战略转型时更好地满足客户需求和自身发展的目标。

2021-06-29
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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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