.....................................36 58 同城风控平台演进...................................................................................... 59 度小满金融大数据风控模型实践........................................... 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战........................... ..... 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................................................................. 266 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战..

创新项目 作者简介: 郑 凤 (1998-), 女, 四川广安人, 在读硕士研究生, 主要从事基层疾控卫生管理方面的研究。 通信作者: 钱东福 (1973-), 男, 山东临沂人, 博士, 教授, 主要从事卫生体系、 医院管理、 卫生服务等方面的研究。 •软科学研究• 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 郑 凤1, 王萱萱2, 钱东福3 (1. 南京医科大学公共卫生学院, 江苏 南京医科大学公共卫生学院 / 全球健康中心, 江苏 南京 211166; 3. 江苏省健康研究院, 江苏 南京 211166) 摘 要: [目的] 构建基层疾控疫情防控韧性评价指标体系, 为基层疾控疫情防控韧性建设提供参考。 [方法] 运用文献研究和理论分析构建初始评价指标体系, 运用德尔菲法开展 2 轮专家咨询形成最终的指标体系, 采用 层次分析法确定指标体系权重。 [结果] 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 [结论] 本研究构建的指标体系具有较好的科学性和可靠性, 可为基层疾控疫情 防控韧性建设提供参考。 关键词: 基层疾控; 评价指标体系; 疫情防控韧性 中图分类号: R197 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)05-0016-05

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 2025年02月22日 大鹏一日同风起，AI医疗启新篇 医疗AI专题报告（一）：制药篇 行业研究 · 专题报告 医药生物 证券研究报告 | 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 报告摘要 ◼ AI技术快速发展，医疗健康是AI技术最重要的应用领域。医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期，ARK Invest近期所发布的

工业互联网先进应用案例集 1 案 例 1 北控水务 BECloudTM 智慧水务云平台 北控水务集团是北京控股集团有限公司旗下专注于水资源循环利用和水生 态环境保护事业的旗舰企业。北控水务集产业投资、设计、建设、运营、技术服 务与资本运作为一体，是综合性、全产业链、领先的专业化水务环境综合服务商， 业务涵盖市政水、流域水、工业水、村镇水、海淡水及环卫固废、科技服务、金 务 北控水务（中国）投资有限公司 和利时科技集团 工业互联网先进应用案例集 2 运营管理平台、轨道交通综合运维管理平台等多个典型行业和示范性应用。和利 时通过 HolliCube 产品、智能制造解决方案和数字化服务，助力客户打破各种自 动化信息孤岛，实现两化深度融合和数字化转型，引领和满足市场对数字化、智 能化的新需求。在此背景下，和利时与北控水务强强联合，基于和利时 基于和利时 HolliCube 打造了智慧水务运营管理云平台 BECloudTM。 一、项目概况 基于北控水务在行业内专业理论经验及和利时 HolliCube 数字工厂操作系统， 建立智慧水务运营管理平台 BECloudTM，构建海量工业数据采集、处理、存储、 汇聚、分析和服务体系，支持水务企业数字化能力的快速提升，引领水务行业发 展，探索水务行业业务新模式，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进

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DOI: 10.3969/j.issn.1000-6826.2022.03.1002 人工智能在钢铁能源管控 中的应用 Application of Artificial Intelligence Technology in Energy Management and Control of Iron and Steel Industry 供稿|赵耕 1，柳军 1，孙文权 2，张哲 1，刘向国 挑战，本文介绍了钢铁工业能源管控的现 状，分析了驱动人工智能在钢铁工业能源管控领域应用的重要技术，结合钢铁工业人工智能应用实 例讨论了典型人工智能技术应用于钢铁能源管控的可行性和存在的问题，指出钢铁智慧能源的未来 发展趋势为：如何实现机理、数据、知识等多模型合理深度融合；运算结果的可解释性提升。钢铁 企业智能化、绿色化需求必将使人工智能深度融入钢铁能源综合管控。 随着能源管理系统 日趋复杂、个性化产品需求日益强烈，传统的模型 方法与技术体系已遇到瓶颈，无法有效应对大数 据、物联网等新场景、新模式带来的挑战。而人工 智能热潮的到来，为上述问题的解决提供了新的 途径。 钢铁工业能源管控的现状与发展需求 钢铁生产是我国国民经济的重要支柱产业，也 是能源消耗大户。据 2017 年统计数字，我国钢铁协 会会员单位吨钢能耗 (折合标准煤消耗)570.5 kg/t， 较上一年度降低了