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  • ppt文档 智慧医疗解决方案(56页 PPT)

    络服务 ■ 根据教育医疗行业的业务需求及特点,将单个切片的具体实施方式分为四类: QoS 类切片 / 空口逻辑切片 /E2E 逻辑切片 / 物理切片,从多个维度满 足 行业客户对专属网络服务的差异化需求。 ■ 行业切片需求模板 (CSMF->NSMF) 与子网参数模板设计 (NSMF->NSSMF), 是不同切片技术落地的关键。 ( 第一类切片 )QoS 类切片 是空口资源切片,综合带宽单元 BWP 、 站点、波束方向等多个 维 度的半静态资源分配,保障面 向 垂直行业无线网络的性能。 采用 4.9G 频点部署行业专属网 络,具有最大的空口传输灵活 性,支持差异化的行业需求。 物理隔离,满足最高安全等级。 基 于 QoS 等级调整技术, 利 用 QCI 或 5QI 在 4G 或者 5G 网 络中实现端到端的差 异化业 务保障。 4G 部害网 络 通过 5G, 将院内控制中心 / 急救室,与院外急救车形成无缝配合的整体,大幅提高抢救效率,有效地解决了传统救护车抢救环节手段落后、 效 率低的痛点,用高科技赋能医院外部延展抢救环节,为危重病人提供差异化服务保障,为生命保驾护航。 5G 急救车 ← “A”← 核心网 —“ A”— 控制中心 高带宽、低延时、大链接,实现:上车即入院 物 联 网 卡 云 视
    20 积分 | 56 页 | 14.00 MB | 3 月前
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  • ppt文档 5G智慧发电厂综合解决方案(47页 PPT)

    的大带宽、低时延特性,完美解决了视频监控大流量数据回传需求,赋能智慧厂区安防监控场景 u eMBB 大带宽 mMTC 大连接 uRLLC 超低时延 u u p 从业务需求为着手,实现一张智能化网络提供差异化业务 p 允许在每个网络切片中配置和重用网络元件和功能以满足特定的应用要求 p 网络切片的每个片是隔离的。从而提高可靠性和安全性 网 络 切 片 p p p 针对本地化、低时延和高带宽业务提供优化的服务运行环境 2020.Q2 V3.0 版 工业级室外设备 室内设备 产品功能 p 工业级要求: 防水、防尘、防震、防雷 p 协议适配: 适配多种工业私有协议 p 流量整形: 满足不同类型业务差异化需求 p 云端下发: 业务快速部署、云端管理下发 p 定位: 北斗 + 差分定位,位置溯源 工业级 5G 控制网关产品 云端管理平台( V1.0 ) 方案特点及优势 低时延 控制 大带宽视
    5 积分 | 47 页 | 7.85 MB | 3 月前
    3
  • ppt文档 新一代智慧医院信息系统方案(11页 PPT)

    Confidential MET New Zealand Poland 3 灵活组合配置 拓展业务新篇章 • 全集团数据统一管理、业务无缝衔接,支持 不同院区不同业务流程的差异化发展需求 • 医疗机构可以根据自身需求,配置临床和非 临床工作流程,以及综合和专科的医疗业务 流程 • 基于用户角色使用习惯,配置个性化展示页 面 聚焦临床 助力专科齐鸣
    20 积分 | 11 页 | 1.34 MB | 3 月前
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  • ppt文档 【智慧医疗】社区医养结合服务系统解决方案

    建立统一且高效的沟通平 台 • 对数据进行有效的分析利 用 • 建立统一的多渠道营销策 略 • 标准化管理客服和销售行 为 • 充分利用互联网和社交媒 体 • 建立全面闭环会员服务体系 • 不同患者提供差异化服务 • 充分融合医保和商保的特点 • 建立全面完整的患者 / 客户画 像 “ 全生命周期 ”健康数据全景管理 基于物联网健康中心 院后 让患者感动 院中 让患者满意 院前 让患者信任
    10 积分 | 49 页 | 6.47 MB | 8 月前
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  • ppt文档 智慧幼教解决方案

    我们对学前教育趋势的的解读 家园共育 明确家长在家庭教育中的主体责任 家园密切联系,充分发挥学校在家 庭教育中的重要作用 教育个性化 教育理想:发现孩子喜好,因材施 教,个性化成长 教育内容:差异化满足不同类型的 需求 教学专业化 优质内容是核心:“阅读、数学、 音乐、安全”等特色课程成为强需 教育产品重体验:不仅教育意义 突显,更要有好的感官和应用体 验 师资培训 师资成为教育质量的核心和关键
    10 积分 | 26 页 | 15.11 MB | 9 月前
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  • pdf文档 鲸哨:2025年未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告

    改变单一的升学评价模式。 高等教育:分类卓越打造国家战略力量 高等教育的改革方向是告别同质化竞争,转向分类发展、追求卓越。《纲要》明确了将高校划分为研究型、应用 型、技能型等不同类型,并进行差异化的资源支持与评价。 国家将引导高校根据自身定位办出特色,形成功能互补的高等教育生态系统。资源配置上,通过向中西部地区倾 斜、支持新兴交叉学科发展等方式,优化全国高等教育的整体布局和结构,最终目标是打造一批世界一流大学和 的辅导。这直接催生了对个性化学习工具的巨大需求。 提供自适应练习、智能错题本、AI助教辅导等功能的 平台和设备,将精准切入学校和家庭的痛点,成为市 场刚需。 赛道分化:面向不同学段精准化市场布局 《纲要》对各教育阶段的差异化定位,为企业指明了 精准的市场切入方向,告别了过去一款产品卖所有的 粗放模式。 基础教育——聚焦五育并举与均衡普惠 企业的机遇在于提供支撑德智体美劳全面发展的解决 方案,例如: 体美劳教育: 育强国建设等任务,政策从宏观导向向具体场景、全环节渗透,构建起战略引领、技术赋能、场景落地、生态构 建为主要环节的教育数字化体系。 人工智能( AI+ )教育相关地方层面政策浅析 各地创新 试验田 差异化探索 地方政府在执行国家顶层战略时,并非机械地照搬,而是结合自身区域的 经济基础、产业优势和教育资源,扮演了创新模式试验田的关键角色。它 们通过因地制宜的政策,探索出各具特色的AI教育发展路径。
    20 积分 | 90 页 | 22.08 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025年医药数字化增长报告-以用户为中心,用内容+服务打造第二增长曲线

    大模型赋能,夯实精准营销核心竞争力。以自研开源大模型京医千询为底座,京东健康 在全周期的数字营销中,不断探索创新模式的同时,更是通过 AI 技术的融合,不断提 升精细化管理、高质量服务能力,夯实差异化核心竞争力,促进营销能力快速提升。 26 图表 13 京医千询大模型全面赋能数字营销 资料来源:京东健康 技术驱动,不断探索数字营销赋能边界。目前,京东健康通过数据驱动的精细化管理、 从用户角度出发的高质量服务、基于场景落地的 从用户角度出发的高质量服务、基于场景落地的 AI 应用融合,以及全行业的资源有机 整合,已然打造出围绕医患双中心的、全周期的、区别于传统入院路径的创新数字营销 闭环。未来,京东健康将继续从行业痛点出发、用技术驱动、运用自身差异化能力体系, 不断打造创新数字营销模式,为“医-药-患”搭建更高效、有效的链接。 27 特别鸣谢(按访谈顺序排列): 恒瑞医药肿瘤数字化创新高级经理王剑峰先生;天士力大健康产业投资集团董事局主席
    5 积分 | 37 页 | 4.28 MB | 3 月前
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  • pdf文档 ChatGPT在中医医院智慧化建设中的应用 挑战及对策

    以明确生成式人工智能在中医医院的应用范 围, 包括对其在医学诊断、 治疗辅助等方面的具体应 用进行明确定义, 为相关机构和从业人员提供明确的 指导。 其次, 建议建立分类分级的监管体系, 以对不 同类型的生成式人工智能应用进行差异化管理, 有助 于更精准地调整监管策略, 确保在不同风险程度下的 应用能够得到适当的监管和指导, 保障患者安全。 再 次, 建议建立健全的安全评估和应急机制, 包括院内 的应急机制和技术端口的预警系统等
    10 积分 | 4 页 | 972.27 KB | 3 月前
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  • ppt文档 智慧教育解决方案(42页PPT)

    市、区县、校发布学习任务,选择相关教师进行学习 • 全区所有教师随时随地自主学习 教师自主按照兴趣或学习计划进行选择课程进行学习 • 打分统计,数据分析 根据教师在线学习时长和成绩,对教师进行差异化管 理,督促教师成长,形成教师学习档案。 同步云课堂平台 --- 规范要求 同步云课堂利用多媒体教室或直播间 , 通过同步课堂网页平台及听授课客户端 ,将授课活动进行录制共享或实 时
    40 积分 | 42 页 | 5.85 MB | 8 月前
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  • pdf文档 华为:2025大模型背景下高等教育数智化转型研究报告

    亿个 Tokens,这些数据主要来源于公开数据和 Qwen2.5 系列模型合成的数据。在算法趋同、算力标准化背景 30 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 下,数据质量和规模成为大模型差异化竞争的关键。随着技术进步,大模型展现出整合多模态数据的潜力,有 望实现更接近人类的认知能力。 然而,由于互联网的开放性,虚假或者被人为引导过的数据可被轻而易举地上传到网络,将包含这类数据的少 极作用的同时,也存在诸多风险,其背后 的原因错综复杂,需要采取有效的应对策略来化解。 算法不断升级迭代,能够在不同教育场景应用中发挥积极作用。助教方面,算法依据教学目标与教学分析,自 动生成差异化的教学设计、资源推荐和课堂互动方案,帮助教师提升教学效率与精准度。助学方面,算法精准 识别学生的知识薄弱点和认知风格,动态规划学习路径,提供沉浸式学习环境和即时答疑服务,满足个性化学 习需求。助 上线下教学资源与环节,为教师提供灵 活且基于数据的教学工具和策略。在课前,教育大模型可以分析学生的历史学习数据、预习情况、前测成绩甚 至潜在的学习偏好,帮助教师更科学地设计有针对性的教学内容、差异化练习或个性化预习方案。在课中,教 学大模型可以实时监测学生的在线学习行为、课堂参与度或小测验反馈,为教师提供调整教学节奏、强调关键 概念或进行即时辅导的建议。在课后,教育大模型则根据学生在整个学习过程中的综合表现及掌握情况,自动
    20 积分 | 132 页 | 7.86 MB | 3 月前
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