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严静东 医院信息平台规划与建设

? “1对1” 于联接口众多:医院系统众多,建设时间、数据结构丌同; ? 跨系统工作流集成:难实现 ? 数据持续性留存难度大:丌通过系统的数据特点。 HIS、电子病历、物资管理系统是数据库型业务系统,影像系统、病理系统是大文件型系统

  • 2021-10-15
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谢颖夫 医院信息系统建设规划

医院信息化确实本身就是复杂的,他几乎包含了我们常见的所有信息系统的形态,财务、金融、物通、客户服务、过程、经办的、智能 辅助的;也包含的我们要求信息系统的严肃性,他是高度实时的、连续的、不可间断的、极度强调数据安全;各种技术要素都高度青睐的, 医疗云、医疗大数据、物联网、互联网+医疗等等。正因为这样,这是一个杂音与主旋律共存的环境,真相就在浮躁的背后。但有一点 医疗信息化在细节、技术的层面多复杂,站在医疗业务的角度都应该主线清晰明了的,离开主线来看,容易迷失和找不到头绪。

  • 2021-10-15
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卫荣 大数据背景下的临床科研平台建设V7

数据接入层通过ESB获取医院信息平台结构化数据的基础上;通过ETL的方式,获取业务系统中非结构化数据,存储在ODS备仹库中,通过机器学习等技术,从中获取有价值的信息。 数据库层采用分片+复制集模式部署,满足高可用+海量数据的要求,幵提供快速(毫秒级别)的查询服务MongoDB + Greenplum>>Storm web计算框架 业务层以医学知识库为依托,采用Restful API服务及API网 关,方便功能扩展和权限管理。 前端采用D3.js技术框架,完美解决医院大数据量展示的需求

  • 2021-10-15
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王晓哲 人工智能技术在医学领域的应用与前景

1. 优化目标定义 2. 可用数据 3. 因果性 / 可解释性;部分临床问题缺乏共识定义,难以借力机器学习 (1) 标注数据缺乏 (2) 临床数据结构化问题 (3) 跨时间维度数据跟踪 (1) 弱监督学习 & 迁移学习 (2) 规范流程 & 数据结构化 (3) 建立临床数据跟踪体系 (1) 机器学习的本质是对自变量(X)和因变量(Y)之间关联性的学习 (2) 非线性关系的映射因其复杂性,难以建立因果关系的映射 (1) 模型分层,在不同粒度上与已知的医学概念进行映射 (2) 模型可视化

  • 2021-10-15
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土方智慧工地V220160312(43页)

? 与传统方法相结合,为传统方法提供决策辅助: ? 指示压实过程信息,如:压实遍数、区域、振幅、行驶速度及方向、高程等; ? 指示薄弱区域的空间及时间信息; ? 在一定程度上提高传统方法的效率: ? 优化测点的选择,如在薄弱区域选择或减少测点; ? 现场实时指示压实质量; ? 使用数字化连续压实施工工艺,辅以传统方法进行质量验收: ? 在工艺试验段上确认连续压实施工工艺; ? 进行多个循环的工艺验证; ? 利用连续压实施工工艺进行施工,减少碾压次数;

  • 2021-10-15
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全生命周期智慧工厂建设方案(77页)

智慧工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,它的出现给基础制造业注入了新的活力,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。

  • 2021-10-15
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【定稿】智慧城市数字工地管理系统技术解决方案(64页)

随着社会的不断进步,安全生产的概念已经深入人心,人们对安全生产的要求也越来越高。在事故多发的建筑行业,如何保证建筑质量,以及工地的建筑材料、设备等财产的保全和建筑工人的人身安全是施工单位关心的头等大事。

  • 2021-10-15
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智慧工地解决方案(37页)PDF

? 施工企业数量和规模得到发展,而企业自身管理特别是生产安全管理手段落后。 ? 建筑市场规模不断扩大但安全预防技术手段尚未得到发展。 ? 安全监管和安全预防感知设备单一,智能化预防措施不足。 ? 事故发生后,很难追溯事故原因,事故纠纷不断,影响社会稳定。 ? 现代工地的规模大型化对安全监管的效率和覆盖提出需求。 ? 工地上设备的大型化,复杂化和规模化对监管系统提出了新的需求。

  • 2021-10-15
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