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7.医保开发进阶培训

HSAF框架使用了Spring Cache框架作为缓存层的抽象框架 。 Spring Cache不是一个具体的缓存实现方案,而是一个对缓存使 用的抽象。 HSAF框架提供了基于Redis的接口实现,兼容了开源( Redis)、阿里版和腾讯版缓存方案。

  • 2021-12-03
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5.配置管理-GitFlow工作流

Git 是一个开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目 ? Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件 ? Git 与常用的版本控制工具 CC、CVS 等不同,它采用了分布式版本库的方式 ? GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目,使用Git作为代码管理工具,并在此基础上搭 建起来的web服务。

  • 2021-12-03
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4.医保开发入门-3-前端Vue基础开发

针对浏览器开发,浏览器呈现出来的页面就是前端。其实质是前端代码在浏览器上编译、 运行、渲染 主要包括三部分: ? Html: 超文本标记语言 ? Css: 级联样式表 ? Java:轻量级脚本语言

  • 2021-12-03
  • 阅读230
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西宁国家农业科技园区智慧农业管理与服务示范平台建设与实践

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  • 2021-12-03
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3-2医疗保障应用框架-模板工程环境开发说明

高速服务框架 HSF (High-speed Service Framework),是一个分 布式 RPC 服务框架。 HSF 联通不同的业务系统,解耦系统间的实现依 赖。 HSF 从分布式应用的层面,统一了服务的发布/调用方式,从而实现 方便、快速的开发分布式应用,以及提供或使用公共功能模块,并屏蔽 了分布式领域中的各种复杂技术细节,如:远程通讯、序列化实现、性 能损耗、同步/异步调用方式的实现等。

  • 2021-12-03
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3-1医疗保障应用框架-简介与开发规范规范

国家或地方在开展医疗保障信息平台建设时,应依托“基于统一 的技术框架”的原则。

  • 2021-12-03
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2.医保开发入门-1-开发环境准备

开发环境部署对于开发来说是比较重要的,是一切软件开发的基础,本文指导开发环境的部署方法

  • 2021-12-03
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1.医保技术框架(HSAF)

框架需要满足技术扩展性要求,同时需要满足后端可扩展性和分布式要求。

  • 2021-12-03
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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