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达摩院医疗智能实践与探索

以AI技术为基础,结合医疗影像、病理信息、结构化病历等多维医疗数据,输出辅助诊断信息,帮助医生快速高效的对患者病情进行诊断和安排治疗方案 多器官多病种支持 多模态数据联合筛查支持对肺、肝、骨科、心脏等多器官的辅助诊疗,同时对单一器官病灶可以同时实现多种不同疾病的诊疗判断。 多模态数据联合筛查 实现医疗影像、病理信息、患者病历等多维数据的联合诊断,输出更加精准的诊断结果,提升整体诊疗水平。 多维诊疗信息输出 对病灶的检测结果,会返回多维诊断信息,包括病灶的精确分割、病灶大小、良恶性判断、病灶跟踪等。

  • 2021-03-22
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锂离子动力电池用高容量氧化亚硅复合负极材料制备研究广东省稀有金属研究所

通过冻干-煅烧合成了一氧化锰/石墨烯(MnO/rGO)复合材料,并将其用作锂离子电池负极材料.在500 mA·g-1的电流密度下,MnO/rGO复合材料表现出高达830 mAh·g-1的可逆容量,且在充放电循环160圈后,其可逆容量依然高达805 mAh·g-1.倍率测试结果显示,循环225圈后,在2.0 A·g-1的电流密度下,其可逆容量高达412 mAh·g-1.复合材料中的石墨烯在提高材料导电性的同时有效地缓解了一氧化锰充放电过程中的体积膨胀.通过对比容量-电压的微分分析,发现复合材料超出一氧化锰理论容量的部分是由形成了更高价态的锰引起的.MnO/rGO复合材料比纯一氧化锰(p-MnO)更容易出现高价态的锰,可能是因为rGO上残留的氧为电极反应提供了额外所需的氧源.该一氧化锰/石墨烯复合材料因其简单绿色的合成过程及优异的电化学性质,有望在未来的锂电负极中得到广泛的实际应用

  • 2021-03-22
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国家电投换电重卡港口矿山场景应用

以新能源汽车和电动船舶为主要业务载体,业务领域涵盖出行、物流、客运、充电设施、驾培、重卡、船舶等细分领域,客户遍布全国。 我们的使命: 让交通更绿色,让生活更美好 我们的愿景: 绿色交通和科技产融的引领者

  • 2021-03-22
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地上铁数字化新能源运营服务赋能绿色城市

管车还是在管能源? 改变整个城市能源布局的分布式能源和能效提升的深入应用场景是什么? 管车还是在管人? 数字化对安全本身的优化和影响,对城市的管理者带来哪些影响? 技术和社会问题怎么更好融合? 管车还是在管作业场景? 基于快速交付中的ELV高质量交互界面到底是什么?

  • 2021-03-22
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思略特都市农业体验经济时代下传统农业的新玩法

城市之中,步履不停,田园生活是否遥不可及?都市农业让梦想照进现实。 普华永道思略特将“都市农业”定义为:发展于城市中或城乡边界地区,为城镇居民提供日常农副产品需求以及良好生态环境的多功能农业形态。随着产业链的发展成熟,以合理价格提供更高质量产品与服务成为可能。与此同时,消费升级的趋势下,主流消费者的消费意愿与能力逐渐增强。随着供给端与需求端条件的逐步成熟,以卓越产品与体验为核心的都市农业,成为农业发展的新机遇。

  • 2021-03-22
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5G智慧港口白皮书

港口作为交通运输的枢纽,在促进国际贸易和地区发展中起着举足轻重的作用,全球贸易中的90%的贸易由海运业承载,作业效率对于港口至关重要。在中工4.0、互联网+大发展的时代背景下,港口也在进行数字、全自动的转型升级。随着全球5G技术浪潮的到来,华为、振重工将携手全球领先运营商,共同帮助港口自动化、智能化的持续升级

  • 2021-03-22
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工业企业能源管理平台解决方案

安科瑞工业企业能源管理平台采用自动化、信息化技术和集中管理模式,对企业的生产、输配和消耗环节实行集中扁平化的动态监控和数据化管理,监测企业电、水、燃气、蒸汽及压缩空气等各类能源的消耗情况,通过数据分析、挖掘和趋势分析,帮助企业针对各种能源需求及用能情况、能源质量、产品能源单耗、各工序能耗、工艺、车间、产线、班组、重大能耗设备等的能源利用情况等进行能耗统计、同环比分析、能源成本分析、用能预测、碳排分析,为企业加强能源管理,提高能源利用效率、挖掘节能潜力、节能评估提供基础数据和支持。

  • 2021-03-22
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5G基站综合能源服务系统解决方案

2018年12月,中央经济工作会议在北京举行,会议重新定义了基础设施建设,把5G、人工智能工业互联网、物联网定义为“新型基础设施建设”。2019年是5G规模部署的元年, “加强新一代信息基础设施建设”被列为2019年政府工作报告。2020年3月,中共中央政治局常务委员会召开会议提出,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。总体而言,中国5G商用提速,建设周期有望压缩,预计2020年5G将全面覆盖所有地级市城区,2020年新增建设的5G基站规模约为68万站。

  • 2021-03-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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