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整合数字化医疗健康解决方案,更好地服务和保障消费者 在国家政策的推动下,医疗健康产业正在加快革新和重塑,以适应中国人民日益增长的多样化医疗健康需求

经历了二十多年的医保改革,我国社会医疗保障的覆盖率逾95%,实现了全国人民基础医疗保障的高覆盖。随着GDP的增长,中国家庭财富可支配收入日益增加,消费者对医疗服务和保障提出了更高的需求,尤其是高净值人群、以及正在兴起的新中产人群。然而,相较于高净值人群,市场对新中产人群的关注才刚拉开序幕,当前针对新中产人群的医疗健康服务以及保障的满足程度还相对较低。

在提出了“优先发展人民健康”的“健康中国2030”战略的指导下,政府颁布了《健康中国行动(2019—2030年)》《关于深化医疗保障制度改革的意见》等指导方案,以加快建成多层次医疗保障体系和整合型医疗卫生服务体系。通过整合医疗、医药、医保等不同参与方,解决医疗健康需求和供给的错配问题,为人民提供高性价比的医疗健康服务。在国家政策的推动下,医疗健康产业正在加快革新和重塑,以适应中国人民日益增长的多样化医疗健康需求。

结合德勤行业经验以及中国医疗健康行业特点的理解,德勤认为有五大趋势对未来中国的医疗健康行业将产生重大影响,并起到推动作用,包括整合型医疗健康服务体系、消费者赋能、新型支付方案的兴起、智慧医疗健康以及创新产品组合。

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新一代人工智能(Artificial Intelligence,缩写为Al)是引领未来的战略性技术,正在与5G、大数据、物联网等领域深度融合,加速推动智能经济发展和产业数字化转型。我国高度重视人工智能发展,习近平总书记在十九大报告中指 岀,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等多个国家政策陆续岀台,我国逐渐形成了涵盖人工智能计算芯片、人工智能计算服务器、人工智能基础应用、人工智能行业应用及产品等较完善的人工智能产业链。

数据、算法、算力是新一代人工智能发展的三要素。以人工智能新型计算能力为代表的人工智能计算中心是新型基础设施建设的重要组成部分。随着人工智能的深入应用,算力建设分散,中小企业或科研机构难以开展复杂模型、海量数据研究的问题日益凸显,建设大规模人工智能计算中心正在成为推动人工智能产业进一步发展的关键要素。

人工智能计算中心发展呈现三大趋势,一是全栈一体趋势,即专用人工智能芯片与软硬件协同优化提升计算效率;二是技术融合趋势,即超级计算与人工智能融合,云与人工智能融合;三是平台赋能趋势,即人工智能计算中心赋能企业,形成算力生态。

人工智能计算中心是人工智能算力建设的重要发展方向,是涵盖了基建基础设施、硬件基础设施和软件基础设施的大规模系统工程。依托人工智能计算中心,可以打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研 创新和人才培养平台,形成“1个人工智能计算中心+ 4个平台”的人工智能产业布局,赋能区域产业集群。

当前,人工智能计算中心仍然面临着能耗密度高、企业应用水平较低等问题,对于我国来说还面临着人工智能芯片及框架等核心技术受制于人的挑战。因此,在人工智能计算中心建设中,需要做好顶层设计、强化统筹推进,有效选择 自主可控的技术路线,建立完善的运营机制,积极打造服务平台,形成以人工智能计算中心为核心支撑的人工智能产业生态,加速人工智能新兴产业创新发展,促进人工智能与传统产业深度融合,拉动区域经济转型与高质量发展。

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当前,物联网技术与5G、云计算、大数据、RFID、BLE等技术的充分融合与应用,呈现出强大的影响力与生产力,其对推进深化医药卫生体制改革、加快“健康中国”建设和推动医疗健康产业发展,起到重要的支撑作用。我国医疗健康物联网快速发展,已经在部分医院和医养中心等区域投入使用,并探索出智慧医院服务、居家健康服务和公共卫生服务三类应用领域,覆盖医疗耗材管理、药品追溯、重症监护、智慧病房、院内外协同急救、健康管理等多个场景。

基于此,中南大学湘雅医院联手中国信息通信研究院和NVIDIA 技术服务(北京)有限公司共同研究编制2020医疗健康物联网技术与应用研究报告白皮书。白皮书共包括四部分内容:医疗健康物联网概述;医疗健康物联网发展趋势;医疗健康物联网典型应用;医疗健康物联网发展建议与展望。

2020年11月12日,在2020数字中国创新大赛智慧医疗赛道暨第四届智慧医疗创新大赛中,2020医疗健康物联网技术与应用研究报告白皮书正式发布。

白皮书系统介绍了医疗健康物联网的体系架构与技术特点,梳理了各国的政策现状和发展趋势,对比了各国政府在互联网医疗领域的战略规划。此外,报告说明了全球医疗物联网产业、技术发展情况,总结了医疗健康物联网在智慧医院服务、居家健康服务和公共卫生服务三类典型场景中的实际应用案例,并对未来的发展提供了建议,与业内同仁分享医疗健康物联网的经验与思考。

白皮书目录 一、医疗健康物联网概述

  1. 医疗健康物联网概念
  2. 医疗健康物联网体系架构
  3. 医疗健康物联网产业价值

二、医疗健康物联网发展趋势

  1. 政策现状及趋势分析
  2. 产业现状及趋势分析
  3. 技术现状及趋势分析
  4. 应用现状及趋势分析

三、医疗健康物联网典型应用

  1. 智慧医院服务
  2. 居家健康服务
  3. 公共卫生服务

四、医疗健康物联网发展建议与展望

  1. 统筹医疗健康物联网顶层设计,完善产业发展宏观蓝图
  2. 加强医疗健康物联网技术研发,推动技术自主创新突破
  3. 加快医疗健康物联网标准研制,实现行业规范快速发展
  4. 推进医疗健康物联网应用示范,促进行业规模深度应用
  5. 提升医疗健康物联网安全保障,健全产业安全体系建设
  6. 完善医疗健康物联网公共体系,夯实产业持续发展基础
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日前,在“腾讯科技向善暨数字未来大会2021”上,腾讯研究院与IDC首次联手合作,以“数实共生”为主题,推出了《未来经济白皮书2021》。报告站在后疫情大时代变革的前夜,首次提出“数实共生”的概念与愿景,研判了未来经济的十大趋势,并从产业互联网的角度给出了系统性的解题思路。

“数实共生”是指数字技术和实体经济深度融合,相辅相成,相互促进,一体化发展。

从国家层面看,“数实共生”就是推动数字技术和实体经济深度融合、共同发展,不断夯实数字产业化基础,加速产业数字化步伐,提升整体经济运行效率与质量,不断优化产业结构。

从产业层面看,“数实共生”就是推动形成数字化产业链。传统产业要通过数字技术改进设计、研发、生产、制造、物流、销售、服务,创造新业态、新模式,实现产业结构调整和创新升级。

从企业层面看,“数实共生”就是企业数字化转型。从文化、客户、智能、运营、工作五大方面打造以业务应用场景为核心的数字化转型路线图。

从用户层面看,“数实共生”贯穿工作、生活、学习、社交、娱乐等方面,是以人为中心的数字化真实体现。随着消费互联网向产业互联网发展,消费者或生产者,员工或管理者,用户的身份将更加多元,应用场景更加丰富。

“数实共生”六大关键词

数字经济和实体经济融合发展之际,实体经济加速向以数字经济为重要内容的新经济转变过程中,“数实共生”可用六个关键词概括:

连接:连接是数字经济的典型特征,也是实体经济的真实需求。

规模:随着连接广度和深度的扩展,规模效益不断扩大。

速度:企业要获得可持续的发展与增长,创新速度是一项长期的任务。

弹性:数字与实体的融合,将使得国家、产业和企业发展更具弹性。

度量:数字化不仅仅是“生产工具”,同时也是“度量工具”。生

效能:效能是经济高质量发展的目标,也是技术发展的核心价值体现。

未来经济“数实共生”的十大趋势

新基建

新基建是实现“数实共生”的基本保障,将带来万亿级美元新增市场空间,加速产业数字化升级。

新平台

平台的普惠价值彰显,未来将更关注降低技术应用门槛,弥合数字鸿沟、做好公平和效率的平衡,平台的构建与运营方式也将更加多远混态。

新应用

云原生是未来企业应用实现的基础,低代码云开发有望提升应用开发和部署效率,SaaS模式成为未来产业标配,垂直行业将涌现更多的SaaS应用。

新组织

以人机协同为代表的数字技术将全面提升组织效能,未来组织形态将会更加灵活,推动组织的数字化管理变革与文化创新。

新供给

数字技术提升了供给侧对接需求侧的效率,未来供给的形态将变为数字化,以C2B为代表的供给模式将成为主流,由此推动行业数字化进程。,而未来多方参与的数字化协同供给也将成为常态。

新消费

未来中国消费人群的双极化与城乡消费协同将成为必然,以私域流量为代表的用户运营模式将持续扩大,新国货和服务消费也将步入加速发展的新阶段。

文化科技

科技赋能文化加宽加深,数字技术将持续推动文化内容消费和生产模式升级,文化成为生产要素注入其它行业促进价值创新。

未来城市

城市进入全面数字化转型新阶段,发展逻辑从重建设转向重运营,其中3——5线城市将是未来关键阵地。

数字信任

数字信任成为未来数字经济的重要议题,零信任安全将重塑组织内外的信任逻辑,云原生安全是构建未来数字信任的核心,人工智能和区块链将为数字信任注入新动能。

数字生态共同体

数字化技术紧密连接产业生态各方,行业跨界融合带来了更大的创新空间,数字生态共同体将实现系统整体价值提升,更好的防范不正确风险,实现多方共赢。

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当前,“十四五”进入开局之年,全球疫情持续影响、宏观环境复杂多变,我国正处于经济结构调整、产业转型升级的关键时期。以AI新基建为代表的新型基础设施能够对冲疫情影响、拉动经济发展、助力满足人民日益增长的美好生活需要,是打通国内国际“双循环”的重要着力点。

在此背景下,国家工业信息安全发展研究中心在跟踪积累和广泛调研的基础上,编写了《AI新基建发展白皮书》(以下简称“白皮书”)。白皮书梳理了AI新基建的概念内涵、基本属性、主要作用,探究了AI新基建的总体态势及发展现状,剖析了AI新基建发展面临的挑战并提出对策建议,旨在为各界推动AI新基建发展提供决策参考。

白皮书认为,AI新基建是以算力、数据、算法等资源为基础支撑,以智算中心、公共数据集、开源框架、开放平台等为主要载体,赋能制造、医疗、交通、能源、金融等行业的基础设施体系,具有“新基建”的公共基础性和“人工智能”的技术赋能性。

白皮书指出,AI新基建主要由AI算力、AI数据、AI算法及AI应用解决方案四部分构成,具有两方面作用,一是为人工智能发展提供内生动力,通过AI算力、AI数据、AI算法等基础设施发挥平台支撑作用,支撑人工智能自身持续创新发展;二是依托人工智能实现外部赋能,通过提供AI应用解决方案赋能实体经济各领域,推动传统行业信息化、数字化、智能化转型升级。在各级政府、行业企业、资本市场、科研机构的合力推动下,我国AI新基建呈现蓬勃发展态势。

白皮书建议,为应对我国AI新基建在技术、数据、融合、安全等方面面临的挑战,应加快核心技术攻关、推动应用深化落地、构建公共服务平台、加强安全风险管理,进一步发挥AI新基建的技术赋能作用和公共基础作用,驱动产业转型升级、助力经济高质量发展。

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本白皮书在此前两年版本基础上,跟踪国内外区块链发展最新动态,梳理区块链技术和产业图谱,全景呈现国内外区块链技术产业动态和发展趋势,探究区块链联盟生态治理模式,剖析面临的挑战,提出了下一步发展的相关建议。

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整合数字化医疗健康解决方案,更好地服务和保障消费者

在国家政策的推动下,医疗健康产业正在加快革新和重塑,以适应中国人民日益增长的多样化医疗健康需求

经历了二十多年的医保改革,我国社会医疗保障的覆盖率逾95%,实现了全国人民基础医疗保障的高覆盖。随着GDP的增长,中国家庭财富可支配收入日益增加,消费者对医疗服务和保障提出了更高的需求,尤其是高净值人群、以及正在兴起的新中产人群。然而,相较于高净值人群,市场对新中产人群的关注才刚拉开序幕,当前针对新中产人群的医疗健康服务以及保障的满足程度还相对较低。

在提出了“优先发展人民健康”的“健康中国2030”战略的指导下,政府颁布了《健康中国行动(2019—2030年)》《关于深化医疗保障制度改革的意见》等指导方案,以加快建成多层次医疗保障体系和整合型医疗卫生服务体系。通过整合医疗、医药、医保等不同参与方,解决医疗健康需求和供给的错配问题,为人民提供高性价比的医疗健康服务。在国家政策的推动下,医疗健康产业正在加快革新和重塑,以适应中国人民日益增长的多样化医疗健康需求。

结合德勤行业经验以及中国医疗健康行业特点的理解,德勤认为有五大趋势对未来中国的医疗健康行业将产生重大影响,并起到推动作用,包括整合型医疗健康服务体系、消费者赋能、新型支付方案的兴起、智慧医疗健康以及创新产品组合。

  • 整合型医疗健康服务体系。随着老龄化的加剧、生活习惯以及居住环境的演变等不同因素,推进了社会疾病图谱的演进,中国的慢性病人群逐年增长。如何更好地利用和分配医疗资源,服务和管理好消费者的医疗健康管理需求,是摆在我们面前最重要的课题。通过健全和完善分级诊疗制度,加强“疾病的预防和控制”能力,加快去中心化,发展“覆盖从出生到死亡”的全生命周期医疗服务。

  • 赋能消费者。随着生活水平和国民素质的提升,消费者对自身健康的关注度越来越高,生活习惯对健康的影响得到越来越广泛的认可。同时,对感染性疾病、遗传病、癌症等疾病的风险评估及早期干预需求日益增加。心理健康问题也日益成为不可忽视的社会问题。

  • 新型支付方式的兴起。在患者人群增长和医疗通货膨胀等因素的作用下,医疗健康支出日益增长,成为不可忽视的负担。这一方面需要政府牵头,通过从“药品零差价”、“带量采购”等政策,到“DRGs付费”、“按治疗效果付费”的探索,通过不同的医保控费手段,以达到降低医疗成本的效果。同时也需要促进 商业健康的快速有序发展,满足消费者多样化的健康保障需求等。

  • 智慧医疗健康。随着科技的迅速发展,可穿戴设备、人工智能、机器人、5G和区块链等技术在医疗健康领域广泛运用,不仅带来了新兴诊疗模式,也加快了基因、诊疗、消费、行为等医疗健康数据的收集和整合。

  • 创新产品组合。在创新产品组合上,险企、药企、医生集团以及科技公司等都在积极地探索。医疗健康的突破和创新集合,对于我国医疗健康产业的发展也非常重要。

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主题: 2019年人工智能的发展

摘要:

人工智能是一个很宽泛的概念,概括而言是对人的意识和思维过程的模拟,利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率,特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。据Sage预测,到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升,相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性,并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据,世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币,复合增长率达26.2%,而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币,复合增长率达44.5%。

我国发展人工智能具有多个方面的优势,比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等,但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。此份报告不但对人工智能关键技术(计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等)、人工智能典型应用产业与场景(安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等)做出了梳理,而且同时强调人工智能开放平台的重要性,并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。最后,列举国内外优秀的人工智能公司与读者共勉。随着技术的进步、应用场景的丰富、开放平台的涌现和人工智能公司的创新活动,我国整个人工智能行业的生态圈也会逐步完善,从而为智慧社会的建设贡献巨大力量。

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德勤发布中国人工智能产业白皮书,内容关于人工智能行业综述,人工智能商业化应用,以及中国主要人工智能产业发展区域及定位。

主要发现

  1. 中国人工智能产业发展迅速, 但整体实力仍落后于美国。中国人工智能产业发展迅速, 2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。人工智能企业数量超过1000家,位列全球第二。本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征, 其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、 大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同时,中国处于人工智能发展初期, 基础研究、 芯片、 人才方面的多项关键指标与美国差距较大。

  2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层, 对需要长周期的基础层关注度较小。人工智能产业链分为基础层(芯片、 算法框架)、 技术层(计算机视觉、自然语义理解、 语音识别、 机器学习) 和应用层(垂直行业/精确场景)。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、 应用场景清晰的领域, 对基础层关注度较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。

3.科技巨头生态链博弈正在展开,创业企业则积极发力垂直行业解决方案,深耕巨头的数据洼地, 打造护城河。科技巨头构建生态链, 已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡, 更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地(金融、 政府事务、 医疗、 交通、 制造业等),切入行业痛点, 提供解决方案, 探索商业模式。

  1. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道,早期进入的企业逐步建立行业壁垒, 未来需要解决数据割裂问题以获得长足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异, 因而企业提供的解决方案并非是完全标准化的,需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于合作企业要求较高,行业进入门槛提高, 强者恒强趋势明显。

  2. 人工智能在金融领域的应用最为深入, 应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用, 改变了金融服务行业的规则, 提升金融机构商业效能,在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。

  3. 医疗行业人工智能应用发展快速,但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康, 医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用, 还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。

  4. 以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的生产、 渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定, 将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。

  5. 人工智能在制造业领域的应用潜力被低估,优质数据资源未被充分利用。制造业专业性强, 解决方案的复杂性和定制化要求高, 所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而, 生产设备产生的大量可靠、 稳定、 持续更新的数据尚未被充分利用, 这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本, 解决制造过程中的实际问题。

  6. 人工智能加速新零售全渠道的融合,传统零售企业与创业企业结成伙伴关系, 围绕人、 货、 场、 链搭建应用场景。人工智能在各个零售环节多点开花, 应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能, 将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技, 意味零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。

  7. 政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛, 京沪深领跑全国, 杭州发展逐步加速。京津冀、 珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。北京、 上海、 深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置, 广州的大型企业与初创企业数量较少, 杭州主要依靠阿里巴巴,因而属于第二梯队, 重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。

  8. 各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换中的作用。人工智能产业园呈现多点开花、 依托原有高科技产业园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快, 园区也出现了空心化与人才缺口的问题。

12.杭州未来科技城抓住人工智能产业快速发展的机会并取得显著成绩,未来可以从人才、 技术、 创新三要素入手进一步打造产业竞争力。推出培养、 吸引、 保留人才的具体措施, 建立具有成长性的人才库;通过完善产业链布局, 发现高价值技术企业并了解企业诉求。提高对技术型企业的招商效率;从创新主体、创新资源和创新环境三个层次聚集创新要素, 打造利于企业创新创业的有利条件。

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德勤科技、传媒和电信行业联合推出《全球人工智能发展白皮书》。《全球人工智能发展白皮书》深入研究人工智能技术步入商业化阶段后,在全球各主要城市的创新融合应用概况,以及其将对金融、教育、数字政务、医疗、无人驾驶、零售、制造业、智慧城市等各行业带来的深刻变革。

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