医疗

成像、诊断和患者监护创新

  • 系统集成商如何找到新的机会

    系统集成商如何找到新的机会

    通过重新考虑如何提供物联网解决方案,系统集成商可以扩展其客户群体。关键是要知道如何定制现成的系统。

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  • 系统集成商的重大改变

    系统集成商的重大改变

    随着物联网覆盖范围的扩展,SI 必须与其客户合作打造复杂的解决方案。在此了解这将如何影响 SI 与分销商之间的关系。

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  • 为什么系统集成商需要发展

    为什么系统集成商需要发展

    客户需要高度集成但开放的物联网解决方案。因此,这将需要我们重新考虑客户、SI 和分销商之间的关系。

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  • 系统集成商如何应对物联网的严峻挑战

    系统集成商如何应对物联网的严峻挑战

    复杂问题需要复杂的解决方案。以下是系统集成商和分销商如何合作以利用物联网发挥创意的方法。

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  • 人工智能和深度学习让机器人在医院工作

    人工智能和深度学习让机器人在医院工作

    机器人在从仓库到手术室运输医院供应的过程中发生了什么事情?医疗工作者可以更有效率。阅读人工智能、计算机视觉和深度学习如何使其成为可能。

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  • 人工智能弥补了医疗数据的缺口

    人工智能弥补了医疗数据的缺口

    当医生利用人工智能分析患者数据时会怎样?他们随时可获得更好的信息。了解创新技术如何使之成为可能。

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  • 人工智能和物联网助力自助健康诊所

    人工智能和物联网助力自助健康诊所

    如果人们不用去看医生就能做身体检查,会怎样?更多人会得到医疗保健建议,有助于改善他们的健康状况。了解人工智能和物联网如何实现自助健康评估。

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  • 团队合作云平台让健康数据不再是“暗数据”

    团队合作云平台让健康数据不再是“暗数据”

    医学诊断成像已经产生的海量数据正在以天文数字的速度增长。医疗保健提供商需要更好的方法来收集和分析这些数据,以改善患者治疗效果。

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  • 借助物联网改善患者护理,减少错误

    借助物联网改善患者护理,减少错误

    手动输入医疗数据有时会导致严重的错误。物联网医疗设备可以自动输入和存储准确的患者数据,从而改善治疗效果。

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  • 通过实时分析将床旁监护仪误报率减少多达 99%

    通过实时分析将床旁监护仪误报率减少多达 99%

    对于医疗保健提供商及其患者而言,报警疲劳可不是小问题。基于边缘的实时分析平台可以大幅减少床旁监护设备的误报率。

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  • 人工智能革命促进医学成像发展

    人工智能革命促进医学成像发展

    人工智能和机器学习可以帮助医生快速、准确地诊断疾病,但是部署一直是个大难题。了解新的边缘解决方案如何简化计算机视觉和数据分析。

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  • 适用于物联网的 DevOps:9 个成功秘诀

    适用于物联网的 DevOps:9 个成功秘诀

    随着开发从面向硬件的方法过渡到软件方法,物联网设备设计人员有机会采用 DevOps 原则。这里列出了 9 个技巧来帮助您进行过渡。

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    医学影像系统包括高速摄像头及复杂的软件,而这些要求有强大的处理器来进行图像呈现、视频加速和处理高数据...

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    第八代智能英特尔® 酷睿™ 处理器大幅提升了性能,将性能功耗比几乎提高了两倍,并且最新集成了英特尔 ® Wire...

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    面向标牌、工业控制、自动化和其他物联网应用的计算解决方案的设计人员具有超出典型消费系统要求的坚固性、...

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    机器学习和人工智能将处理、数据传输和存储推向了极限。为了在包含成本的同时实现高性能和可扩展性,高性能...

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    为了最大限度地提高效率,远程医疗平台需要支持互操作性的技术和安全可靠的通信。目前来看,以上两者的缺乏...

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    按照当前形势推算,人们此前所宣扬的到 2020 年达到 500 亿台设备互联的物联网目标显然无法实现。问题出在哪里?...

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    安全的需求众人皆知,实现安全的途径对于人们来说也至关重要。公司内部在面对缩短上市时间窗口和增加成本的...

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