华为质量管理体系解读华为质量管理体系解读 目录 1. 华为质量管理体系概述 2. 华为质量管理体系理论基础 3. 华为质量管理体系应用实践 4. 华为质量文化建设 华为质量管理体系概述 • 华为质量管理体系发展四个阶段: 第一阶段:流程管理: IPD+CMMI 流程管理体 系第二阶段:标准量化:建立明确的质量标准 第三阶段:零缺陷管理:全员参与的质量文化 第四阶段:以客户体验为导向的闭环:以客户为10 积分 | 21 页 | 1.82 MB | 13 天前3
【政策解读】清华大学:新能源全面入市是构建新型电力系统的重要支撑 136号文政策解读10 积分 | 13 页 | 1.29 MB | 5 月前3
中国能建:关于136号文对于新能源投资的影响解读10 积分 | 10 页 | 1.95 MB | 5 月前3
《企业IT数字化能力和运营效果成熟度模型》+和《数字化可信服务》系列标准解读《企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模型》 和《数字化可信服务》系列标准解读 第 五 篇 加 快 数 字 化 发 展 建 设 数 字 中 国 “ 迎 接 数 字 时 代 , 激 活 数 据 要素潜能,推 进 网络 强 国 建 设,加 快建设 数字 经 济、 数字社会、数 字 政府 , 以 数 字 化 转 型 整 体 驱 动 生0 积分 | 21 页 | 2.40 MB | 5 月前3
2025芯片设计行业白皮书2021年 2022年 2023年 2024年 10.4% 9.4% 3.1% 2% 6.5% 4% 1.5% 1.7% 4 涨薪率 - 按行业 人力指标 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 解读: 2021年,「芯片设计」涨薪率最高 2022年,「芯片设计」涨薪率最高 2023年,「芯片设计」涨薪率最高 2024年,「芯片设计」涨薪率最高 5 涨薪率 - 按行业 人力指标 人力资源核心指标 2024年02月 至 2025年01月 2% 2024年1月 至 2024年12月 0% 年1月 至 年12月 6 涨薪率 - 按时间 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 解读: 近12个月,「芯片设计」涨薪率为1.7% 7 涨薪率 - 按时间 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 统计说明:在相同行业、城市组合下,计算各职能月度薪酬的中位数,然后计算月度薪酬的同比 0.6% 8.9% 3.7% 3.5% 9.5% 4.5% 11.7% -0.7% -2.8% -4.4% 8 涨薪率 - 按城市 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 解读: 2021年,「贵阳」涨薪率最高 2022年,「全国」涨薪率最高 2023年,「嘉兴」涨薪率最高 2024年,「大连」涨薪率最高 9 涨薪率 - 按行业 人力指标 芯片设计 人力资源核心指标10 积分 | 52 页 | 10.46 MB | 5 月前3
医疗健康行业-AI应用白皮书(40页 WORD)48%,即模拟医生问诊过程,基于用户 输入的症状与病史等文本信息,为用户提供疾病诊断与 治疗建议; · 健康评估与咨询占比 24%,即根据用户输入的问题文 本,生成医学相关文本答案,为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能; · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%,根据输 入的医生与病人的对话内容,生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告; · 辅助诊断占比 5%,辅助医生诊疗决策,根据用户输 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检 · 个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 趋势篇 应用方向 典型场景 商业化落地情况 投资热度 技术局限性 健康管理 健康监测 各类可穿戴设备和健康监测平台 广泛应用,但数据解读的专业性 和深度不足 高,消费级健康硬件与 软件投资热门 数据准确性、可靠性需进一 步验证,解读结果的专业性 和权威性不足 健康风险评估预测 保险公司和健康管理机构应用 AI 进行风险评估,但模型准确 性和通用性仍需提升 中,移动健康服务投20 积分 | 40 页 | 7.84 MB | 13 天前3
医疗健康大模型伦理与安全白皮书(93页 WORD)但传统 上需要预约并等待医生解读, 这 一 过程可能耗 时数天,甚至更久,导致患者在等待期间承受不必要的心理压力。 此外, 不同地区之间的医疗资源分配不均, 使得一些偏远地区的患者无法获得高质量的诊断服务。 当地医生的经验和设备条件有限, 可能导致诊断不够精准或全面, 影响治疗效果。远程医疗服务虽 然为解决这一问题提供了可能性,但在报告解读方面仍存在不足,无法充分满足患者的需求。 引入医疗健康大模型可以显著改善这一现状。通过一列健康大模型的专业知识储备, 自动化解读 医学报告, 并基于大模型的出色生成能力迅速提供易于理解的解释, 减少患者的等待时间和焦虑感。 同时, 它不受地理位置限制, 无论身处何地, 只要有互联网连接, 患者都可以获得专业的解读服务, 享受更加公平、高效的医疗服务,从而更好地管理自己的健康。 本章节聚焦于三个主流医疗大模型的行业应用, 动态优化沟通策略。对 于需要长期管理的高血压患者, 瑞宝健康将长程监测的血压数据转化为直观的趋势图表, 小瑞可向 用户科普盐摄入量与血压波动的关联, 建议清淡饮食; 针对体检后的健康报告解读, 系统自动识别 异常指标, 并根据个体状况生成针对性的导诊指导和健康管理建议, 进 一 步提升医疗服务的质量和 连续性。融合专业医疗响应能力与人文关怀, 使健康管理从机械化的任务升级为有温度的生命护航,20 积分 | 93 页 | 12.19 MB | 13 天前3
英特尔工业控制白皮书2026版·负载整合特刊-英特尔本地化工业级大模型:MCCoder 采用专门针对工业控制领域优化的中小模型 (SLMs),结合丰富的自动化代码生成示例 与训练数据,能够通过用户的自然语言指令实现高效的控制代码自动生成。系统完成了代码生成-验证-解读的完整闭环流 程,确保生成代码的质量和可靠性。 • RTX 负载整合技术:基于英特尔酷睿 Ultra 系列处理器和 RTX 负载整合方案,MCCoder 实现了运动控制和 AI 推理在同 一处 一处理器上的协同运行。通过先进的负载隔离技术,系统确保了运动控制任务的实时性和确定性,同时为 AI 代码生成提 供充足的计算资源,实现了控制与 AI 的完美融合。 31 智能化代码生成-验证-解读全流程 • 自然语言交互:工程师可直接使用自然语言描述控制需求。MCCoder 能够深度理解用户意图,通过检索高质量代码库, 自动生成匹配的控制代码,从而极大降低编程的复杂度和学习成本。 • 智能验证机制:依托 行结果与轨迹数 据进行分析。这种人-机-AI 协同的多重验证能确保 AI 生成代码的安全与可信,有效规避对设备和人员的潜在风险。 • 智能代码与文档解读:为确保代码的可用性与可信度,系统还能为代码及其背后的控制逻辑,生成图文并茂的多模态 解读。这种方式还原了专业文档的上下文逻辑,能有效帮助开发者深入理解和掌握代码,为后续的交互与改进提供清 晰指引。 • 个性化定制能力:用户可以将自身的代码模板与功能函数接入系统,使20 积分 | 48 页 | 25.02 MB | 13 天前3
华为:2025智能世界的ICT岗位与技能白皮书检测与响应(NDR)解决方案开展主动威胁狩猎 ·行为分析:协调自动化响应与取证系统 ·深入理解攻击者战术、技术与流程(TTPs) ·跨领域协作以满足法律/监管合规要求 ·AI驱动分析:整合并解读AI生成的威胁情报 ·事件响应自动化:通过AI加速威胁检测、遏制与修复流程 核心能力 ·利用AI分析,开展主动威胁狩猎的能力 ·事件响应自动化与协调能力 ·行为与异常检测能力 ·网络威胁情报管理能力 查(2024-2025年)》的数据,为支出重点、技能缺口与企业准备情况提供了纵向分析依据。 为确保区域针对性与背景理解的深度,IDC对不同地区的学术领袖进行了深度访谈,并借鉴了全 球企业行业专家与IT高管的洞见。这些定性洞察对解读定量数据趋势、理解技能培养领域的实际 挑战与创新实践至关重要。 二手研究环节整合了来自主要国际组织的数据,包括世界经济论坛《2025年未来就业报告》、各 国劳工统计数据、政府政策文件及行业报告 结果与更广泛的全球趋势进行基 准对比。 分析过程采用IDC已建立的成熟度模型(尤其是《IDC全球AI驱动型组织成熟度模型基准》)作为 框架,对AI应用阶段及其对员工队伍转型的相应影响进行分类与解读。所有数据均经过分析以识 别关键趋势、挑战与机遇,并根据区域与行业代表性进行权重调整。这一严谨的研究方法,确保 本白皮书包含的洞察与建议既以数据为支撑,又能为应对未来工作挑战的领导者提供贴合实际的10 积分 | 180 页 | 3.30 MB | 1 天前3
德勤:2025年中国智慧医疗行业白皮书针对 用户提出的医学问题以通俗易懂的方式答疑解惑,另 一方面根据用户上传的疾病资料提供全周期个性化管 理方案。论界Scholar电脑端主要提供科研辅助支持功 能,帮助医生、医学生对学术文章进行智能化解读。 • 药物研发案例:AI药物研发平台助力新药研发。英 矽智能自有的人工智能药物发现平台Pharama.AI可 实现靶点发现—药物发现—临床试验预测的整个环 节。Pharama.AI平台由Pan 1038/s41586-023-06127-z 建立覆盖全产业价值链的人工智能代理生态系统 腾讯 互联网头部企业布局智慧医疗案例: • 与润达医疗联合打造了中国首个AI医疗消费产品“良医小慧”。“良医小慧”能够解读医学检验报告,包含对超 4,500个检验项目和2,800种疾病的解释,综合准确性高达87.7%。 • 与东软集团深度合作开发多款智能医疗器械和医疗信息化产品。借助华为昇腾AI模型赋能多款东软医疗器械产品, 与东南大学合作推出肝癌专科AI医生“小肝人”。与东南大学和DeepSeek合作推出中国首个肝癌诊疗智能体“小 肝人”,依托DeepSeek的思考推理能力和YiduCore的垂域医学疾病认知来为患者提供疾病咨询和报告解读等服务。 • 旗下叮当快药提供线上线下一体化智慧药房服务。在一线城市开设多家智慧药房,提供医疗O2O服务,成功建立 了线上线下模式,使其能够将药品从制药公司供应到线下药店,并且现在还扩展到医疗、配送和保险服务。20 积分 | 28 页 | 2.12 MB | 4 月前3
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