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医疗器械UDI和兽药二维码追溯-嘉华汇诚

兽药二维码追溯定义 兽药二维码追溯是结合编码和信息化技术,把物联、二维码技术应用在原材料采购、生产、批发、零售、物流配送、使用和政府监管等生命周期的全过程,通过全过程信息化手段,实现兽用药品全过程追溯和流通跟踪监控。其特点如下: ? 一件一码,全程追溯,实现政府监管、企业结算、物流应用、终端查询功能的统一 ? 数据集中存储,闭环管理,支持监管、生产、流通和消费信息实时采集,多方动态共享

  • 2021-03-18
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出口药品序列化-嘉华汇诚

嘉华已经获得美国GS1 DSCSA服务商认证、欧盟EMVO服务商授权,作为领先、专业、合规的序列化系统建设供应商,为全球药企提供专业合规的追溯与序列化系统建设一站式服务,提供L1-L4系统建设整体解决方案。 药品序列化全球背景 根据世界卫生组织(WHO)估算,全球售出药品中的10%是假冒药,在有些国家,假冒药品甚至高达50%。为对日益增加的药品流通问题,全球已经有几十个国家已经出台或正在计划出台相关药品追溯和序列化要求的法规,以求在供应链各个环节管理药品。如:欧美法规已经生效,印尼、俄罗斯法规已颁布,中国更新的追溯体系建设标准和法规陆续颁布

  • 2021-03-18
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中国药品追溯-嘉华汇诚

药品上市许可持有人、生产企业、经营企业、使用单位通过信息化手段建立药品追溯系统,及时准确记录、保存药品追溯数据,形成互联互通药品追溯数据链,实现药品生产、流通和使用全过程来源可查、去向可追;有效防范非法药品进入合法渠道;确保发生质量安全风险的药品可召回、责任可追究。

  • 2021-03-18
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研报医药生物行业2020年血液制品批签发数据梳理

疫情短期带来静丙的快速增长,中期看疫情消化渠道库存,补库存将带动产品增长,长期看疫情对医生与患者进行了市场教育,将带动品种长期加速增长;疫情对国外血液制品采浆带来影响,2021年进口白蛋白或出现小幅下滑,国内白蛋白供需格局或出现变化。同时考虑血液制品企业的集中度进一步提升,国内企业白蛋白各企业市占率将进一步变化,带来结构性机会。

  • 2021-03-18
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中国医院协会信息专业委员会20192020年度中国医院信息化状况调查

中国医院信息化状况调查报告的数据来源于医院信息化一线主管,调查内容既包括医院信息化建设与应用工作情况的客观数据,也包括调查对象对存在问题和发展预判的主观洞见。调查数据来源可靠,方法严谨,内容和观点真实可信,是我国医院信息化调查研究工作开展最为长久,内容最为全面,能客观展现我国医疗行业信息化进展与趋势的专业研究报告。多年来,中国医院信息化状况调查报告一直作为政府部门开展宏观政策研究和规划制订的循证依据,同时也满足医院和HIT厂商微观层面上,开展项目建设、方案设计和产品研发等工作要求。

  • 2021-03-18
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艾瑞咨询汽车行业2020年中国智能互联汽车产业变革研究报告探讨汽车智能化互联化发展对汽车产业影响

智能网联汽车产业发展包括单车自动化和车联网两大发展领域。其中单车自动化预 计在未来两年将会迎来L3级产品的量产落地,L4级将会在未来5-10年实现落地。L3 级及以上产品的落地这将会相继带动包括:毫米波雷达、激光雷达、智能芯片等产 业链上游环节的发展机会;

  • 2021-03-18
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亿欧智库2020全球汽车出行科技创新TOP50

随着市场全球化(Globalization of market),国外龙头进入中国,东方品牌全面出海,国际化人才汇集产业链各个环节产业数字化(Digitalization of industry)不止体现在生产环节,营销方式与供应链管理也在转型动力系统更加清洁,汽车属性更加智能,产品科技化(Technological products)趋势来临车企品牌形象与销售模式“变轻”,品牌轻型化(Lightened brands)并瞄准消费主力“Z时代”

  • 2021-03-18
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头豹研究院2020年中国高级驾驶辅助系统市场研究报告

高级驾驶辅助系统可借助安装在汽车上的毫米波雷达、激光雷达、摄像头、超声波雷达等传感器设备来感知车身周围环境并收集数据,在进行静、动态物体辨识、侦测与追踪后通过系统的运算与分析,使司乘人员预先察觉可能发生的情况与危险,从而有效增加汽车驾驶的舒适性与安全性,减 少交通事故出现的可能性。随着新型传感器技术的开发和突破,高级驾驶辅助系统应用将在中低端汽车市场开始推广,而规模经济优势助力厂商降低成本,进一步推动 其市场规模(按配置销售收入计)由2015年的11.3亿元人民币增长至2019年的274.7亿元人民币,年均复合增长率达到122.0%。同时,在政策、互联网跨界竞争、消费者内在需求等因素驱动下,高级驾驶辅助系统渗透率将快速提升,市场空间巨大。预计未来五年中国高级驾驶辅助系统市场规模将继续保持增长态势,到2024年有望突破1,091.2亿元人民币,年均复合增长率达到31.8%。

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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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