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2019-全球教育峰会-智慧城市人才计划使能智慧城市建设

沙特2030愿景为行业之间的协同开辟了新的视野,提高竞争力。随着智慧城市建设的不断深入,各类综合系统平台的不断使用,对相应智慧城市人才的需求越来越大,综合能力要求也越来越高,已成为我们当前面临的挑战,同时也可给我们创造了解决这个挑战的宝贵机会

  • 2021-06-15
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医疗机器人行业专题报告:骨科手术机器人迎来发展大时代

医疗机器人的发展可以追溯到 1985 年利用工业机器人辅助定位完成的神经外科 活检手术,首次将机器人技术与医学相结合,自此开启了医疗机器人的新纪元。 医疗机器人属于高端医疗器械,具有高技术壁垒、高准入门槛、高附加值等特点。 根据应用场景可以分为手术机器人、康复机器人、服务机器人、辅助机器人四类。

  • 2021-06-15
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Simcenter医疗行业解决方案

应对不断飙升的临床试验费用,监管机构鼓励使用模拟方法,以减少批准过程中的时间和成本,同时应对医疗保健成本激增的问题。随着可穿戴设备的兴起,成像(MRI,CT,超声扫描)和数据跟踪的使用增加,可获得更多数据:在医疗设备中AI和数据分析的使用正在飞速增长。个性化和全球本地化要求掌握许多新产品,所有设备类型的召回次数都在增加:主要原因-设计失败。

  • 2021-06-14
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面向现代医疗技术的高科技连接器解决方案

我们了解到,医疗应用中的技术设备比其他任何领域都更需要符合最高标准。为了遵守严格的医疗技术法规,您需要一个称职的合作伙伴,他清楚地知道对于医疗应用的高科技连接器而言,什么是重要的。 我们与您合作,为您的日常医疗事业制定精确和个性化的解决方案。这就是建立可靠连接的开始。

  • 2021-06-14
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医院污水处理技术解决方案

北京蓝源恒基环保科技有限公司, 始创于1999 年,是目前国内规模最大的专业医院污水处理工程商及运营商。 下辖一个生产基地,一个研发中心和东北、西北、西南、华南、华东、华中等六个分公司。 可为客户提供医院污水处理领域研发、咨询、设计、投资建设、设备安装、运营等 “一站式”服务,是中国医院污水处理行业的领军企业。 蓝源环保将植根于中国环境保护领域,致力于将企业打造成为具有国际影响力、国内领先的环境生态综合服务商。

  • 2021-06-14
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三甲综合性智慧医院智能化 系统项目 技术解决方案(79页 PPT)

xxx三甲综合性医院将要建成为一个以患者为中心、以亲医患关系为导向的高效、安全、绿色节能的瓣型智能医院。以医院综合运维平台为基础核心,以建筑智能系统为重点,建立一套可持续服务于医院综合运维管理的统一信息平台。

  • 2021-06-14
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人工智能技术的应用方向

当前,我国医疗器械行业已进入快速发展期。为激励企业对医疗器械的研究与创新,2018年,国家药监部门发布新修订的《创新医疗器械特别审查程序》。该程序的实施,有利于促进医疗器械新技术的推广和应用,推动我国医疗器械产业健康快速发展。 目前,我国医疗器械上市前临床评价路径主要有三种:免于进行临床试验、同品种比对、临床试验。其中,免于进行临床试验路径主要适用于成熟度高、风险较低的常见医疗器械,对于创新医疗器械,此路径基本不可行。按照《医疗器械临床评价技术指导原则》要求,采用同品种比对路径上市的医疗器械,必须与已上市的同品种医疗器械临床试验或临床使用获得的数据进行分析评价。但是创新医疗器械具有新颖性,一般不会有已上市的同品种产品,此路径往往也行不通。因此,对于绝大多数创新医疗器械而言,临床试验路径成为必然选择。

  • 2021-06-13
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医疗器械及环境物体表面消毒方法推荐方案

今天分享的内容这是前两日国家卫生健康委官网发布的《医疗机构内新型冠状病毒感染预防与控制技术指南》(第二版)通知中的一个小章节,关于医疗器械及环境物体表面消毒的方法推荐方案; 小编简单整理了一下,整理的过程中顺手把透析室内也涉及的用物进行了标识(消毒对象为蓝色加粗),可能有一些如心电图机、超声探测仪并不是每个中心都配备,我们也标记了出来,总有一天会有的;

  • 2021-06-13
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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