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随着工业4.0的加速发展,正在部署越来越多的用例来支持最终目标,即最大化整体设备效率(OEE)。计算机视觉从根本上改变了质量和成品率优化,过程优化正在改变生产线,过程性能和预测性维护已极大地影响了设备和过程的可用性。
在本文中,将研究医疗设备制造商在处理数据隐私,安全性和用于保护患者隐私的治理方面面临的一些挑战。还将探讨为什么制造商必须能够安全,负责地和安全地跟踪,管理,安全地存储和共享患者受保护的健康信息(PHI)。最后,将探讨为什么配备智能系统或平台对于医疗设备制造商在当今数据丰富的环境中保护患者至关重要。
5G是现在最热门的话题之一,极快的速度,超低的延迟以及对更强大的移动硬件的访问使VR,AR和超高清体验成为近期的焦点。但是5G推动了更大的转变,而实际上根本不只是关于速度的,这也是关于重新思考现代电信业务模式。
在医疗保健领域,并不总是知道将来会有哪些重要信息。例如,并不是所有的医疗机构都在25年前就拥有活动的电子健康记录系统,但是今天,这是《 HITECH法案》强制执行的要求。今天可能不使用的医疗保健信息在将来可能会非常有用-所以需要一个安全的地方来存储它。而云可以有效地扩展和加速从其所有数据进行分析的时间。
在与Cloudera制造与汽车业务总经理Michael Ger的系列文章的第二部分中,更详细地探讨了AI,大数据和机器学习如何影响互联生活和自动驾驶的发展。Michael Ger还提供了关键见解,使制造业公司在采用新的工业4.0技术(如人工智能,机器学习和自动化)时面临一些核心挑战。
世界正面临着重新开始的紧急状态,这种转变可能导致某些工作职位变得不必要,并创造了新的工作职位,解决方法可能是重新技能。
最近几年,保险行业的发展非常迅速,这是因为90后已经成长为世界创新的中坚力量,而这一代的安全感主要是是靠买保险支撑的。然而全球变化较快且不可预测,保险公司还是需要密切关注市场动态。
由Apache Flink提供支持的Cloudera Streaming Analytics的1.2.0.0版本提供了广泛的新功能,包括通过Apache Atlas支持沿袭和元数据跟踪,支持连接到Apache Kudu以及期待已久的FlinkSQL API的第一次迭代。
在Cloudera,我们使众多用户每天都能运行数据科学工作负载并在我们的平台上部署机器学习代码。 这些用户中有许多依赖R来完成从清理数据集到训练深度神经网络的任务。本文将会介绍Cloudera作为R的长期用户和程序包开发人员,是如何向R用户表达“爱意”的。
当市场的增长速度与可植入医疗设备一样快,到2026年将达到惊人的1,538亿美元时,对患者的潜在风险也会增加。随着植入式医疗设备的激增,威胁生命事情的次数会增加,破坏声誉事件的召回次数也会增加,一次大的召回事件可以占到数百万个设备单元。召回的次数不断增加,现在被认为是对公共卫生的最严重风险之一,医疗行业处于紧要关头,必须在雪球滚滚而来之前先解决一个基本上可以避免的问题。
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