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您很忙。CHR AI 功能可以为您提供帮助。
医疗机构面临着海量信息。数字化记录和通信给医护人员和诊所工作人员带来了巨大的管理负担。幸运的是，人工智能 (AI) 工具可以帮助缓解这一关键问题。
人工智能与估值：可能性与挑战
数据驱动的商业格局很难想象一个没有数据的世界。如今有这样的想法听起来甚至有点不现实。我们日常生活中所做的几乎每件事都会产生大量信息。以前，公司从未能够访问如今存储的海量数据，从客户和财务数据到运营和生态系统数据。公司在试图报告长期价值时面临的挑战之一是可用的海量数据以及如何从中提取意义。要理解这一挑战的规模，请考虑一下全球数字世界中的数据量每两年翻一番。在这种背景下，人工智能 (AI) 可能成为游戏规则的改变者，它能够理解这些数据并识别有意义的指标。
法律人工智能平台 Contractly 介绍
● 法律助理利用海量知识库，用简单的语言向非专业用户解释技术语言，知识库包含 130 万个合同相关问答对和 70 万个一般法律问答对。● 系统能够回答
引入链接预测人工智能来发现数据之间的隐藏联系
链接预测AI将预测依据的可解释性与融入用户知识的能力相结合，提供了一种发现隐藏在海量数据中的未知价值的手段。为实现个人和企业能够最大限度发挥潜力的社会做出贡献。
战术边缘的数据管理
信息技术现代化是美国联邦政府的首要任务，而作为最大的机构之一，国防部 (DOD) 对此尤为关注。现代化带来的好处包括更好的客户参与度、成本节约和效率——这与总统管理议程的跨机构优先目标不谋而合。所有这些要素都有一个共同点：数据。无论目标是增加远程办公和远程访问，还是优化人工智能等下一代技术，国防部都需要一个统一的数据管理平台。挑战在于，被称为海量数据碎片化的字面脱节往往会阻碍国防部走向现代化的道路。海量数据碎片化的根本原因包括数据资产的扩散，这些数据资产存储在不同的地方。在过去十年中，创新为云、托管服务提供商和企业数据中心提供了可选性，但也加剧了碎片化问题。拥有超过 10,000 个操作系统，数千个
从商业智能到人工智能...
摘要 随着当今信息的增长和基于海量数据（增长到大数据级别）的超载，商业智能 (BI) 已不足以处理任何企业的日常业务运营。分析包含信息的海量数据变得极其困难，并且引入一种足够快的、可以被视为实时的决策方法（我们过去称之为 BI）变得非常费力和不便。对实时处理结构化和非结构化信息和相关数据的需求正在增加，因此，在企业层面实施由 BI 驱动的正确决策变得越来越困难，以保持组织在人为威胁或自然灾害面前的稳健性和弹性。随着现代计算世界中智能恶意软件的出现以及物联网 (IoT) 的必要性，我们需要一个更好的智能系统，即我们今天所熟知的人工智能 (AI)。人工智能及其另外两个子集，即机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，让我们有更好的机会抵御任何网络攻击，并使我们组织内的日常运营更加稳健，也使我们作为利益相关者的决策更加值得信赖。
白皮书：5G、AI 和 IoT 如何塑造存储的未来
增强移动宽带 (eMBB)：峰值数据速率将达到数十 Gbps。重要的是，eMBB 还具有三个不同的属性：1) 更高容量 - 可在人口密集的室内/室外区域使用；2) 增强连接性 - 可在任何地方使用；3) 更高用户移动性 - 可在从汽车到飞机的移动交通工具中使用。典型的物联网用例包括需要更高容量和更低延迟的视频和数据流设备，以及基于 AR/VR 的数字孪生的工业应用。 海量机器类型通信 (mMTC)：它支持海量网络容量，可以可靠地连接数千个物联网端点和边缘设备，而不会出现拥塞问题。典型的端点是低成本、电池供电的设备，它们定期通过 mMTC 物联网网关将少量存储数据传输到核心或其他本地设备。 超可靠和低延迟通信 (URLLC)：它为自动驾驶、工业自动化无线控制和机器人手术等关键任务应用提供低延迟和高可靠性。
人工智能在妇产科中的作用的全面回顾
人工智能 (AI) 的迅猛发展吸引了人们对其在各个领域的应用的兴趣，医疗保健领域也不例外。理论和学习算法的技术进步以及通过海量数据集进行处理的可用性，使计算系统在医学领域取得了突破。人工智能可以潜在地指导临床医生和从业者在处理病例和做出诊断时做出适当的决定，因此其应用在医学领域得到了广泛的传播。因此，计算机算法使预测变得如此简单和准确。这是因为人工智能甚至可以向许多患者准确提供信息。此外，人工智能的子集，即机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，有助于从海量数据集中检测复杂模式并使用这些模式进行预测。尽管面临诸多挑战，但人工智能在妇产科的应用仍取得了令人瞩目的发展。因此，本综述提出探索在妇产科中实施人工智能，以改善结果和临床经验。在此背景下，本综述阐明了人工智能的演变和进展、人工智能在妊娠不同阶段超声诊断中的作用、临床益处、产后早产以及人工智能在妇科中的应用，并提出了未来的建议。