今天去山东药监局做技术支持了

最新推荐文章于 2025-07-11 14:30:18 发布
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博主前往山东药监局提供技术支持，所需时长不确定，可能1 - 2天，也可能一周，具体要看商谈情况。

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 不知道需要几天，也许1-2天，也许一周，看谈得情况了。

中国医疗信息化行业发展规模及投资方向研究报告2021～2027年
hsiti的博客
11-03 988
第1章：中国医疗信息化行业发展背景1.1 医疗信息化行业发展背景及意义 1.1.1 医疗信息化行业定义 1.1.2 医疗信息化行业发展背景 （1）信息技术促进医疗行业变革 （2）医疗卫生改革推动医疗信息化行业发展 （3）我国医疗信息化处于临床信息化应用阶段，发展空间较大 1.1.3 医疗信息化行业发展意义 （1）挖掘医疗潜能 （2）提高服务质量 （3）保障医疗安全 （4）方便地区调配资源 1.1.4 医疗信息化行业产业链 1.2 中国医疗信息化行业的政策环境 1.2.1 ...
攻略指南|2024年互联网医院牌照如何办理？
众森企服
08-12 3164
前段时间，我们发了几篇互联网医疗行业需要办理哪些资质，里面提到了，如果你要开展问诊业务，需要开处方药，需要办理一个资质，那就是互联网医院的牌照。
大话适航（三）行政管理
心流汇聚之地
03-19 4711
在中国，适航领域的政府部门管理链条从上往下是这样的：国务院、交通运输部、民航局 适航审定司、地区管理局、适航审定中心、针对每个项目在民航局体系内抽调人员组建的型号合格审定委员会和审查组。
AI早班车2024.6.19
奇点
06-19 915
例如，一家家居消费品公司的服务代理首次与大型零售商互动时，可以使用 Einstein Copilot 客户总结功能在几秒钟内了解最近的互动、下达的订单、客户满意度得分，直至零售商的具体促销销售点位置。在视觉语言方面，NVIDIA 与麻省理工学院合作开发了VILA，这是一系列新的视觉语言模型，在理解图像、视频和文本方面取得了最先进的性能。世界各地的城市开始测试可以分析汽车和地图应用程序数据的新平台，以促进“绿波”的出现，保持交通畅通。它创下了新的性能记录，并可能解锁新的 AR 和机器人应用。
近期EI收录的国际会议汇总（AI/CV/深度学习等领域）
3D视觉工坊
05-27 3963
鉴于一些小伙伴正在为找不到投稿渠道而苦恼本期小编为大家推荐三则国际会议信息了解领域前沿，分享研究成果启发科研思路，尽在学术会议近期EI收录的国际会议汇总，相信总有一个适合你！01第二届图像、视觉与智能系统国际学术会议The 2nd International Conference onImage,Vision and Intelligent Systems会议重要信息...
7月6日一周国内：其他行业使用3D打印技术情况
AmReference的博客
07-06 36
汇纳科技拟借助新实际控制人变更及本次发行募集资金的相关际遇，充分融合资金、人才、技术、客群、政府等多方面有益资源，把握增材制造行业快速增长的市场机遇，利用上市公司平台择机、逐步开展增材制造相关业务，优化现有产品结构，提升公司销售规模及市场份额，实现业务横向扩展并提高公司综合竞争力。经过多年发展，金石三维成长为国内技术路线最广、产品系列最全的工业级3D打印科技公司，近几年年复合增长率超过50%，净利润规模在全国排名前三，其中SLA光固化打印机出货量位列行业第一。公司利用生物增材制造技术平台已开发出。
如何防止基因编辑技术突破底线：警惕科学狂人再现
人工智能学家
01-14 702
作者：胡丹萍 吴跃伟 刘楚来源：澎湃新闻从前隅于学界的基因编辑一词，在2018年，有如一声惊雷传入寻常百姓家。DNA和基因是生物体的核心代码，使用一组生物分子像剪刀或橡皮...
药品监管系统架构揭秘：海量溯源数据存储与查询
数据库技术
05-16 704
前言 在刚刚过去的2018年，“毒疫苗”事件再次触及了大众的敏感神经，因为十年前的“毒奶粉”事件还历历在目。我们急需创建一个全国性的药品(食品)监控追踪体系。与此同时，近年来随着国家对医药行业的大力支持，中国的医疗事业也出现了跨越式的发展，大量的新型药品上市，极大的丰富了患者和消费者的选择范围。大量的药品在市面上流通，产生了大量的状态数据，且这类数据在爆发式的增长。如何高效的存储和溯源药品状态数...
第五届中国药品监管科学大会观点 囯食药监·大健康医药产业论坛
gyzq0623mdld的博客
10-13 863
第五届中国药品监管科学大会观点 囯食药监·大健康医药产业论坛
揭秘广州AI医疗圈！南方创新高地藏着哪些独角兽？
m0_65555479的博客
07-11 716
广州，作为中国南方科技创新的核心城市，正迅速崛起为人工智能（AI）医疗领域的领导者。依托粤港澳大湾区的政策支持、丰富的科技资源和创业生态，广州吸引了众多AI医疗公司，涵盖病理诊断、辅助影像分析、健康管理、AI病理智能体、AI手术机器人、AI电子病历、AI在线问诊、AI中医和AI医疗大模型等多个领域。根据《Dao Insights》报道，广州拥有超过1500家AI相关企业，其中医疗领域的创新尤为突出。广州的AI医疗生态系统不仅服务于国内庞大的医疗需求，还通过国际化合作拓展全球市场影响力。
解读2021年智源 AI 前沿报告：医疗领域最新进展
BAAIBeijing的博客
01-04 3067
导读：2021年对于人工智能技术和产业，依旧是不平凡的一年。而在智能医疗赛道上，更是持续火热，各大医疗AI企业纷纷冲刺IPO。政策方面，国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证。而与此同...
2021图像识别领域最具商业合作价值企业盘点
数据猿
11-24 9987
数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智· 改变商业6月19日，数据猿携手上海大数据联盟，依托双方优势资源与力量，共同以媒体+联盟的方式推动产业的发展与行业的进步，特以“聚焦数智价值 引领产...
《2022中国数据智能产业图谱2.0版》重磅发布
数据猿
12-01 3115
数据猿出品本次“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国数据智能产业图谱2.0版》”为2022年度图谱版本的升级更新版，本年度内还将再次迭代推出年终3.0版，敬请期待，欢迎报名。数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智· 改变商业自2022年3月初，数据猿正式推出以“数智力·新格局”为主题的“2022行业盘点季大型主题策划活动”以来，此次涵盖❶访谈调研+❷企业盘点&内容选题合作+❸...
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
05PCweChat资源
最新发布
08-09
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基于东芝TCD1501D线阵CCD的USB接口驱动板及FPGA控制电路板开发与直径测量应用 核心版
08-08
基于东芝TCD1501D线阵CCD的直径测量系统的设计与实现。该系统采用自制的USB接口线阵CCD驱动板和四层单板核心控制电路板，集成了FPGA线阵CCD驱动程序和STM32单片机程序。系统能够精确测量直径范围为30mm的物体，像元尺寸为7μm，像元数为5000。文中深入探讨了线阵CCD的工作原理及其在工业自动化中的应用，重点讲解了FPGA在数据处理和控制中的关键角色。此外，还提到了上位机图像数据接收软件的开发情况。 适用人群：从事工业自动化、精密测量领域的工程师和技术人员，对CCD技术和FPGA开发感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度直径测量的应用场合，如制造业的质量检测环节。目标是提高测量精度和效率，推动工业自动化的进一步发展。 其他说明：本文不仅展示了硬件设计和软件开发的具体细节，还展望了该技术在未来的发展前景，强调了团队将继续致力于技术创新，为更多行业提供高效解决方案。
python 药监局
01-26
### 使用 Python 处理药监局数据 #### Fiddler4 和 Selenium 结合使用获取药监局网站数据 为了从国家药监局网站上获取数据，可以采用两种方法：一种是通过抓包工具Fiddler4配合安卓模拟器来捕获请求链接；另一种则是利用Selenium WebDriver直接操作浏览器自动化流程并提取所需的数据[^1]。 对于前者而言，在配置好环境之后启动Fiddler4监听HTTP/HTTPS流量，并设置Android设备或其仿真器信任该代理服务器证书以便能够解密SSL通信。接着打开目标网页执行查询动作，则可以在软件界面内观察到所有进出站的消息记录从而定位至实际API接口地址。 而后者主要依赖于`webdriver.Chrome()`实例化对象加载页面元素直至完成交互过程中的动态渲染部分后再读取DOM树结构中包含的信息片段作为最终输出结果： ```python from selenium import webdriver import time options = webdriver.ChromeOptions() driver = webdriver.Chrome(options=options) try: driver.get('https://www.nmpa.gov.cn/') # 假设这里有一些针对特定控件的操作比如输入框填值按钮点击等事件触发 search_box = driver.find_element_by_id("searchValue") # 替换成真实的ID名称 submit_button = driver.find_element_by_class_name("submit-button-class") search_box.send_keys("2023") submit_button.click() time.sleep(5) # 等待页面加载完毕 finally: html_content = driver.page_source with open('./nmpa_data.html', 'w+', encoding='utf-8') as f: f.write(html_content) driver.quit() ``` 上述脚本展示了如何创建Chrome驱动程序并通过它访问指定URL以及模拟用户行为向搜索栏发送关键词后提交表单等待响应返回再保存整个HTML文档供后续解析处理。 #### 利用明文链接直接发起 HTTP 请求 如果已经掌握了确切的服务端点形式如：“https://www.nmpa.gov.cn/datasearch/data/nmpadata/search?...”，那么可以直接借助第三方库例如 `requests` 来简化网络层面上的工作量而不必绕远路去模仿真实用户的浏览习惯。下面给出一段简单的代码示例说明怎样构造参数字典并向远程服务器发出GET方式的询问进而接收JSON格式的回答体： ```python import requests url = "https://www.nmpa.gov.cn/datasearch/data/nmpadata/search" params = { "itemId": "ff80808183cad75001840881f848179f", "isSenior": "N", "searchValue": "2023", "pageNum": 1, "pageSize": 10, "timestamp": int(time.time() * 1000), } response = requests.get(url, params=params).json() print(response['data']) # 输出具体的结果集列表项 ``` 这段逻辑同样适用于其他任何开放式的RESTful风格Web服务只要明确了各个字段含义即可灵活调整以适应不同场景下的需求[^2]。
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