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「PACS+AI」如何更好地解决数字化医院建设难题?

以2011年IBM公司的机器人沃森“入职”Wellpoint为起点,到2016年国内业界公认的医疗AI元年至今,医疗AI已经走过数个年头。中间几度浮沉,被寄予厚望,也曾遭受质疑。 2020年以来,随着多达15款医疗AI产品陆续获批NMPA三类证,笼罩在医疗AI头顶的迷雾终于一点点散去,2021年也被称作医疗AI在中国的商业化元年。 医疗AI从前景迷茫到商业化道路日渐清晰,广州市妇女儿童医疗中心信息中心主任曹晓均是见证者和亲历者之一。

  • 2021-08-31
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城市之眼如何打造数字化城市的视频大基座?

随着城市数字化转型的推进,从城市到产业,打通数据壁垒,有效整合治理资源,形成线上线下联动、跨部门、跨层级、跨区域的数据治理体系成为城市治理部门聚焦的关键重点。 这其中,视频图像数据是辅助城市治理和公共安全保障工作中最直接、最有效的资源之一,在数字化转型工作中发挥不可替代的作用。

  • 2021-08-31
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马士基案例:转向端到端数字化物流公司

2017年以后马士基加速战略转型步伐,构建了海运、物流与运输、码头与拖轮、集装箱制造等四大核心业务,四大板块互为补充,协同发展。2020年公司EBITDA达到82亿美元,同比增长21%,自2016年转型以来,连续四年上升。公司缩减资本开支,优化资产负债表,有息债务削减至92亿美元,同比减少21%,净利润升至29亿美元,自由现金流高达46亿美元,投资资本回报率高达9.4%。

  • 2021-08-30
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数字化大潮下,企业如何部署产业互联网?

当前,全球化宏观图景日益扑朔迷离,经济环境愈发复杂多变,产业供应链稳定可靠的重要性也随之凸显。产业互联网具备产业生态整合、产业服务优化、产业链数据沉淀,以及产业链资源匹配和决策优化等特点,已成为企业积极探索数字化转型从而提升运营效率、对抗不确定风险的新模式。

  • 2021-08-30
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飞机维修行业数字化转型——Ameco先拔头筹

当前,通过数字化转型探索新的发展机遇已成为不少航空公司的着力点。为了更好地保障出行乘客的安全,飞机维修行业也逐步走上了数字化转型的道路。国内首家中外合资飞机维修企业Ameco根据行业及其自身特点,把握业务发展需求,安全有效地实施了数字化转型,实现了组织管理、业务流程、财务系统等方面的根本性转变,进一步提升安全性和可靠性。

  • 2021-08-27
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企业数字化的3大挑战

传统制造业数字化转型是一个很大的题目。我先从保安三问开始今天的讲解:你是谁?你从哪里来?要到哪儿去? 施耐德电气有184年的历史,本身就是从一个非常传统的制造业慢慢转型过来的。 我们最早是做钢铁的,巴黎埃菲尔铁塔上的每一块钢都是施耐德电气制造的;在当时工业产业革命最辉煌的时候,我们逐步转型到电力;70年代,逐步明确两个大方面,一个是能源管理,一个是自动化;现在所谓的第三次工业革命中,通过数字化真正赋能,将能源领域与自动化结合提升效率,产生更多的潜力。

  • 2021-08-26
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企业数字化转型的核心(全)-数据采集、分析思路及方法

传统信息化一般是通过ERP、CRM、MES、PLM等系统的建设,构建覆盖企业完整业务条线的业务平台,从而实现对企业人、财、物等方面的精细化管理。但传统的信息化业务平台只是实现了业务运行过程的规范性和合规性,不能满足数字化时代企业对业务运行的要求。在数字化时代,企业更关注数据的采集、分析和应用。

  • 2021-08-26
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企业数字化转型为什么必须上云

云计算作为企业数字化转型的核心要素,为企业数字化转型提供强大的、可扩展性的算力,使得大数据、即时性处理成为可能。本文作者首先详细介绍了云计算,普及了关于云的基础知识,继而从政府政策、市场潮流及企业自身需求出发分析了企业数字化转型上云的必要性

  • 2021-08-26
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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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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