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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)

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

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。

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

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

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

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