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智慧农业产业园区建设方案-(41页)PPT

现阶段的智慧农业只是停留在环境数据采集与展示、半自动与自动控制的层次上,满足不了整个园区的生产、加工、销售及售后服务上的全面需求,农信通集团结合市场需求与现代化的技术经过多年的经验积累,整合完成了一套完善的智慧生产园区的解决方案。

  • 2021-10-18
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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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联通智慧楼宇解决方案使用

智能楼宇综合管理平台通过先进的数据处理手段和图形处理技术,集中、实时、精准、直观地展示园区(楼宇)各类设备的运行情况。

  • 2021-06-28
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王耀伟智慧医疗与大数据应用-潍坊市人民医院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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2018 5G重塑行业应用 德勤

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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工业互联网企业云图方案ppt

企业现状分析 智能制造企业云图 成功案例介绍

  • 2021-06-22
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华为智慧教育现代解决方案

教育模式----当前的教育大致而言是一种“金字塔型”精英主义教育,是为培养“成功者”而设计,其价值取向枯燥且程式化,究其原因主要在于知识的封闭性、权威性…..;教育不应只是知识的“填鸭式”灌输,而应是“互动式”探究,引导独立思考人格的建立 …… 经济差异——教育鸿沟,教育的不均衡 近一个世纪的全球化发展,促使人力、资源向城市快速得集中,产生的大量 “教育移民”使政府财政教育投资不足、城乡经济差距扩大,造成了教育区域之间、校际之间发展的 “知识鸿沟”。如何促进公平教育,使人才培养与社会需求挂钩、教育更好的服务于社会经济的发展,是目前世界各国所关注的核心问题 信息技术----加速知识结构更替 过去10年里,信息科技的变革对人才的知识结构提出了更大的挑战,知识结构和技能的更新变为5年或更少,入学时的热门专业到毕业时遇到难找工作的尴尬。为适应新的挑战,满足岗位不断变化的需求,人们必须从其它渠道获取更多的知识,以学校为主体的教育已经不能满足人才培养的需求,逐渐显现出疲态。

  • 2021-06-17
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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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