为什么医疗行业也通过直播来实现线上转型呢?

受到疫情防控常态的需求和互联网快速发展的趋势,近几年,人们在生活的方方面面都呈现了线上化的发展,譬如消费、学习、办公等,都可以在线上实现。其实医疗行业也同样开始应用直播来进行营销和学习,那么直播有什么优势使得传统的医疗行业也在线上化的路上“狂奔”呢?

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1、打破区域性的信息差距

虽然随着社会经济的发展,人们的收入水平也得到大幅提高,但是人们健康、保养的需求也随之增长,然而目前的医疗资源不足以满足这些需求。

通过直播,人们健康、保养的需求能在医生主播的解答下得到满足,不仅能够足不出户就得到健康知识,还能提高咨询效率。同时,通过直播共享医疗企业的内容,既能缩小不同区域的信息差距,还能减少医院的宣传成本。

2、解决信息不对等现状

过去,企业基本以单向的宣传为主,企业与客户之间存在着很大的信息差,这种信息差很容易导致客户的不信任最终无法达成一致的意见。

但现在,通过直播,医美、医药等医疗企业可以更为直观地展示自己的产品,同时还可以与用户互动,解答他们的疑问,消除信息壁垒,从而促成更高的转化率。

目前,别说是医疗行业,就连金融行业、零售行业都开始布局线上直播,以促进销量、提高知名度并降低成本,从而更好地适应“互联网+”发展。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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