区域医疗大数据白皮书

医疗行业大数据医疗大数据的应用，关键是整合所有的数据集，为机构和政策制定者来找到如何刺激经济并降低共享数据的技术门槛。制药行业科研数据数据拥有者-制药企业，学术界数据集-临床试验，高通量药物筛选库（HTS 特点-数据的采集是数字化的:集合了来自个体或临床的基因或蛋白数据，它可以帮助识别药品不良反应和新功效活动（报销）和成本数据数据拥有者-支付方，医疗服务提供方数据集一服务的使用，成本估算特点一数据获取不标准，分散，老系统，不兼容格式

2021-04-17
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5G关键技术及在精准农业中的应用前景

5G是继第4代移动通信系统（4G）之后的新-代移动通信系统，预计2020年将投入商用。5G将拥有比4G更高的频谱利用率和传输速度，能满足未来十年信息海量传输、机器间通信、网络智能化等要求。物联网是使用信息传感设备，把物品和互联网相互连接，进行信息交互和通信，以实现识别、跟踪、定位、监控。

2021-04-17
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大数据及其关键技术的教育应用实证分析

大数据作为信息技术发展的新趋势，已经渗透到各行各业，成为重要的生成因素。在数据分析驱动教育，变革教学的大数据时代，教育领域同样蕴藏着具有广泛应用价值的海量数据，在对教育数据挖掘和学习分析技术等教育大数据关键技术分析的基础上，结合共词分析和教育博客等社会化网络教育数据，构建教育领域的相关学习分析和数据挖掘模型，探索教育变量之间的相关关系，实践大数据的教育应用，为教育教学提供有效的决策支持服务，促进教育教学的变革与创新。

2021-04-17
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智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展，高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务，首先分析智能配用电大数据的特征；然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景，其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景，提出大数据环境下的研究思路和方法；接着分析业务应用中的大数据关键技术；最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。

2021-04-17
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？分析在石油化工领域的研究进展

？分析法是建立在热力学第一、第二定律上的能量的量与质统一的分析方法，能够全面揭示工艺系统及单元设备有效能损失的环节及大小，更加针对性的进行节能优化与改造。阐述了？的概念、分类、计算、？损失及？分析法的步骤等基本理论，着重介绍了？分析法在评价分离方案及指导节能工作方面的研究进展。同时，将？分析法应用于重整装置，调优后，装置的瓦斯气用量降低了19.51%，总体？损失降低了13.32%。最后指出了目前？分析法存在的问题及今后的研究方向。

2021-04-15
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智能制造系统IMS

智能制造技术是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动，并将这些智能活动与智能机器有机地融合起来，将其贯穿应用于整个制造企业的各个子系统（如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等）,以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。

2021-04-15
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大数据中的信息安全与安全的大数据

大数据已经成为时代的潮流，开始冲去我们所处的信息时代。数据谭炸式增长已经成为当前信息化时代的重要特征，掌握和利周大数据资源的能力正成为组织竞争力的战略制高点。大数据必将重构信息技术体系和产业格局，影响各个应用领域，也将深刻影响国家网络与信息安全全局，利用大数据技术解决网络安全问题成为必然趋势，大数据安全性也是大数据技术应用的关注重点。以此将从大数据中的信息安全和安全的大数据两个方面对大数据技术进行阐述。

2021-04-15
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工业互联网驱动下的数字资产优化配置

从数据管理到数据资产运营，其实质是通过数据资源的价值获取实现企业资源的高效优化配置。数据的治理、数据的增长、数据资产的运营，需要通过扶持生态赋能者，形成行业协同和数据资产管理模式协同。在工业互联网应用驱动下，企业智能制造内循环与工业互联网的外循环必然会催生一批新工具、新的商业模式以及基于数据资产运营的第三方生态平台，将成为产业数字化专业化分工的关键，从而推动生产力与生产关系的良性发展。

2021-04-11
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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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