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SOP數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)生產(chǎn)行為智能實(shí)時(shí)管控

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)

基于企業(yè)級Hyperledger Fabric構(gòu)建分布式區(qū)塊鏈賬本平臺(tái)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(chǔ)

基于大數(shù)據(jù)的體驗(yàn)聚焦分析，通過動(dòng)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

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

基于動(dòng)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

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

分級（層）數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)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(dòng)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

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

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

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(dòng)和價(jià)值的最大化與最優(yōu)化