Invest近期所发布的 《Big Ideas 2025》提到利用人工智能来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗。医疗健康是AI技术最重要的应用领域，医疗保健板块 人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553亿美元，CAGR为35.5%，是人工智能应用最大的领域，具 备广阔前景及想象空间，中国医疗健康产业正迎来自身的“Deepseek时刻”。建议关注：1）AI+制药；2 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 医疗保健板块是人工智能应用最大的领域 5 ◼ 医疗保健板块是人工智能应用最大的领域。医疗保健板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553 亿美元，CAGR为35.5%，是人工智能应用最大的领域。此外，农业板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的54亿美元增至 2030年的560亿美元，CAGR为34 表：医疗保健板块为人工智能的最大应用领域 领域 2022年预估市场规模 （亿美元） 2030年预计市场规模 （亿美元） CAGR （2022-2030年） 医疗保健板块人工智能解决方案 137 1,553 35.5% 农业板块人工智能解决方案 54 560 34.0% 美容及化妆品板块人工智能解决方案 27 281 34.0% 石化板块人工智能解决方案 14 206 39.8% 电池板块人工智能解决方案

Layout Randomization for MultiＧTenant CloudSystems[J]．JournalofParallelandDistributedCompuＧ ting,２０１９,１３７:７７Ｇ９０． [５５]JIANGL．ResearchonMovingTargetDefenseDecisionＧmaking MethodBasedon DynamicAttackＧdefenseGame

FDL 中，通过 BI 呈现出来每个档口的一卡通的销售额数据。 02 餐饮看板通过涨价告警，淘汰预判等经营分析辅助业务人员了解餐厅经营状况， 及时发现异常处理问题。 03 138 数智领导力 137 数智领导力 4、公寓管理 创新点 引入通行管理系统、住宿管理系统、CUMT 微生活系统等多个在线系统以及人脸识别门禁、智能门 锁、视频监控等物联网设备，通过数字化、信息化手段，实现了公寓考勤、住宿管理、服务报修等

135 15.1 项目成果总结..................................................................................137 15.2 未来发展展望..................................................................................139

........ 135 9.2 对公共安全领域的影响 .................................................................... 137 9.3 未来可能的技术创新 ........................................................................139 10. 参考文献

7. 效果评估与优化........................................................................................137 7.1 关键绩效指标（KPI）......................................................................139 7.1.1 效率提升指标

.135 6.2.1 软件更新..................................................................................137 6.2.2 系统优化..................................................................................140 6

..................................................................................................137 13.4 安全审计与监控.....................................................................................

..................................................................................................137 8.2.2 发票与收据识别....................................................................................

横向联邦推荐是有大量相同的物品，但各方有不同的用户。比如不同地区的电 影推荐系统中，内容是一样的，但用户群体不一样。每个参与方都是一个单独 的用户，但推荐的电影是一样的。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 137 那么用户数据不出本地，如何构建推荐系统呢。 横向联邦矩阵分解： DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 138 类似于纵向联邦矩阵分解，横向联邦矩阵分解是 item profile