人工智能數(shù)據(jù)抽樣
基于人工智能的區(qū)間估計(jì)與樣本
容量抽樣算法
網(wǎng)格化數(shù)據(jù)采集
網(wǎng)格化SOP數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)生產(chǎn)
行為智能實(shí)時(shí)管控
分布式邊緣計(jì)算
基于分布式架構(gòu)的實(shí)時(shí)、智能和安全的
邊緣計(jì)算服務(wù)
標(biāo)準(zhǔn)化智能化數(shù)據(jù)清洗
綜合運(yùn)用人臉識別、圖像識別、語音識別、
自然語言理解、邏輯驗(yàn)證、軌跡跟蹤、信效
度校驗(yàn)等數(shù)據(jù)清洗手段,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化360°全
維數(shù)據(jù)清洗、篩查、校驗(yàn)和凈化
全流程多層次質(zhì)量控制
大數(shù)據(jù)架構(gòu)下的全流程多層次數(shù)據(jù)
質(zhì)量控制技術(shù)
據(jù)參與后續(xù)分析應(yīng)用。
價(jià)值數(shù)據(jù)精準(zhǔn)提取
采集數(shù)據(jù)經(jīng)過全流程多層次質(zhì)量控制,完
成價(jià)值數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)提取,最終成為有效數(shù)
據(jù)參與后續(xù)分析應(yīng)用
區(qū)塊鏈賦能體驗(yàn)數(shù)據(jù)
基于企業(yè)級Hyperledger Fabric構(gòu)建分布式
區(qū)塊鏈賬本平臺Zeroad-獲得鏈,實(shí)現(xiàn)價(jià)值
數(shù)據(jù)全流程多節(jié)點(diǎn)上鏈存儲
關(guān)聯(lián)維度立體成像
基于大數(shù)據(jù)的體驗(yàn)聚焦分析,通過動態(tài)本體
解析器把多模態(tài)數(shù)據(jù)映射到一個(gè)數(shù)據(jù)集中,
從而更好地實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)維度數(shù)據(jù)立體分析
相關(guān)性矩陣關(guān)聯(lián)分析
機(jī)器學(xué)習(xí)+皮爾森相關(guān)系數(shù)算法分析醫(yī)
患體驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提取影響
患者滿意度的關(guān)鍵因素
多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析
基于動態(tài)本體技術(shù)完成異構(gòu)數(shù)據(jù)特征
提取,實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)體驗(yàn)數(shù)據(jù)集成融
合與聚焦分析
多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同挖掘
將共存的多模態(tài)信息抽象為實(shí)值向量,同
時(shí)從多個(gè)異質(zhì)信息源提取被研究對象的特
征開展基于深度學(xué)習(xí)的協(xié)同分析挖掘
數(shù)據(jù)融合驅(qū)動下的知識發(fā)現(xiàn)
分級(層)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建
策略優(yōu)化,促進(jìn)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)從傳統(tǒng)型的
技術(shù)算法驅(qū)動向新型的領(lǐng)域知識指導(dǎo)轉(zhuǎn)型,
提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的置信度
醫(yī)療品質(zhì)全息畫像
基于醫(yī)療行為過程管理環(huán)節(jié)和醫(yī)院內(nèi)
涵品質(zhì)管理模塊構(gòu)建雙螺旋架構(gòu)下的
醫(yī)療品質(zhì)全息畫像
全方位立體式安全防御體系
構(gòu)建面向數(shù)據(jù)全流程的全方位立體式安
全防御體系,提供獨(dú)立第三方數(shù)據(jù)安全服
務(wù)。多點(diǎn)布防、以點(diǎn)帶面、多面成體,形
成一個(gè)多層次、立體的全方位防御體系,
保障信息系統(tǒng)的整體安全
大數(shù)據(jù)匿名化隱私保護(hù)
通過部分屏蔽和模糊化處理,在滿足數(shù)
據(jù)安全和隱私保護(hù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的流
動和價(jià)值的最大化與最優(yōu)化
人工智能數(shù)據(jù)抽樣
基于人工智能的區(qū)間估計(jì)與樣本
容量抽樣算法
網(wǎng)格化數(shù)據(jù)采集
網(wǎng)格化SOP數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)生產(chǎn)
行為智能實(shí)時(shí)管控
分布式邊緣計(jì)算
基于分布式架構(gòu)的實(shí)時(shí)、智能和安全的
邊緣計(jì)算服務(wù)
標(biāo)準(zhǔn)化智能化數(shù)據(jù)清洗
綜合運(yùn)用人臉識別、圖像識別、語音識別、
自然語言理解、邏輯驗(yàn)證、軌跡跟蹤、信效
度校驗(yàn)等數(shù)據(jù)清洗手段,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化360°全
維數(shù)據(jù)清洗、篩查、校驗(yàn)和凈化
全流程多層次質(zhì)量控制
大數(shù)據(jù)架構(gòu)下的全流程多層次數(shù)據(jù)
質(zhì)量控制技術(shù)
據(jù)參與后續(xù)分析應(yīng)用。
價(jià)值數(shù)據(jù)精準(zhǔn)提取
采集數(shù)據(jù)經(jīng)過全流程多層次質(zhì)量控制,完
成價(jià)值數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)提取,最終成為有效數(shù)
據(jù)參與后續(xù)分析應(yīng)用
區(qū)塊鏈賦能體驗(yàn)數(shù)據(jù)
基于企業(yè)級Hyperledger Fabric構(gòu)建分布式
區(qū)塊鏈賬本平臺Zeroad-獲得鏈,實(shí)現(xiàn)價(jià)值
數(shù)據(jù)全流程多節(jié)點(diǎn)上鏈存儲
關(guān)聯(lián)維度立體成像
基于大數(shù)據(jù)的體驗(yàn)聚焦分析,通過動態(tài)本體
解析器把多模態(tài)數(shù)據(jù)映射到一個(gè)數(shù)據(jù)集中,
從而更好地實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)維度數(shù)據(jù)立體分析
相關(guān)性矩陣關(guān)聯(lián)分析
機(jī)器學(xué)習(xí)+皮爾森相關(guān)系數(shù)算法分析醫(yī)
患體驗(yàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提取影響
患者滿意度的關(guān)鍵因素
多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析
基于動態(tài)本體技術(shù)完成異構(gòu)數(shù)據(jù)特征
提取,實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)體驗(yàn)數(shù)據(jù)集成融
合與聚焦分析
多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同挖掘
將共存的多模態(tài)信息抽象為實(shí)值向量,同
時(shí)從多個(gè)異質(zhì)信息源提取被研究對象的特
征開展基于深度學(xué)習(xí)的協(xié)同分析挖掘
數(shù)據(jù)融合驅(qū)動下的知識發(fā)現(xiàn)
分級(層)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建
策略優(yōu)化,促進(jìn)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)從傳統(tǒng)型的
技術(shù)算法驅(qū)動向新型的領(lǐng)域知識指導(dǎo)轉(zhuǎn)型,
提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的置信度
醫(yī)療品質(zhì)全息畫像
基于醫(yī)療行為過程管理環(huán)節(jié)和醫(yī)院內(nèi)
涵品質(zhì)管理模塊構(gòu)建雙螺旋架構(gòu)下的
醫(yī)療品質(zhì)全息畫像
全方位立體式安全防御體系
構(gòu)建面向數(shù)據(jù)全流程的全方位立體式安
全防御體系,提供獨(dú)立第三方數(shù)據(jù)安全服
務(wù)。多點(diǎn)布防、以點(diǎn)帶面、多面成體,形
成一個(gè)多層次、立體的全方位防御體系,
保障信息系統(tǒng)的整體安全
大數(shù)據(jù)匿名化隱私保護(hù)
通過部分屏蔽和模糊化處理,在滿足數(shù)
據(jù)安全和隱私保護(hù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的流
動和價(jià)值的最大化與最優(yōu)化