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。
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
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
？ 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；
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。
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。
？ 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。
如今,自动驾驶正成为汽车行业的热议话题。奥迪、宝马和戴姆勒等高端汽车制造商均已在测试道路和选定路线上进行了原型车实验，由此展示其独有技术。特斯拉也宣布，其S型轿车客户有望在未来三年内,获得自动驾驶的功能。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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