但是临床试验的结果会受到多种客观因素的影响，其中至关重要的一点是试验患者 的匹配。患者的匹配是指将研究对象按照一定的标准进行分类，以挑选出最适合特 定临床试验的患者。每个临床试验都会有不同的纳入标准和排除标准，患者自身的 情况也需要达到一定的门槛，才可以参加。 招募合适的患者这一过程是非常耗时且困难的。这个过程需要仔细分析患者的病 历，根据临床试验的纳入标准和排除标准判断患者和试验的匹配度。据统计有50% 的临床试验由于招募不 试验由于患者不足 而完全无法开展。据估算每招募一名患者约花费6000至7500美元，成本可谓十分 高昂。因此如果进行高效的临床试验-患者匹配，是药物研发中急需解决的一个难 题。 传统的临床试验患者匹配方法及局限性 传统情况下，患者和试验的匹配是人工进行的。主要包含两大方向：TO B（找医 生）和TO C（找患者）。早期的患者招募机构多采取线下招募的方式，即项目人员 前往不同的 • 数据利用不充分：人工匹配的方法难以充分利用患者的历史医疗记录和其他 相关信息来进行更精细化的匹配。 • 复杂性和多变性不足：临床试验可能没有考虑到患者病情的复杂性和多变 性，例如患者可能同时患有多种疾病，这在传统的匹配方法中难以体现。 • 统计功效问题：由于传统匹配方法可能导致样本数量不足或样本选择存在偏 差，这可能

标割 裂，未能形成端到端的业务价值闭环，导致数字化投入难以转化为实际产出。 企业难以用可量化的KPI衡量员工在知识创造、流程优化和创新中的贡献，绩效管理 与实际业务产出脱节，人才激励与发展难以精准匹配组织战略目标。 企业在多业务、多部门运作中，人员、流程和工具之间缺乏深度联动，信息孤岛 严重，导致跨部门协作缓慢，决策响应滞后，整体组织效能难以提升。 企业内部数据分散在不同系统和工具中，缺乏统一标准和智能整合能力，知识资产 业务决策、流程操作和人才协作都能 够直接利用组织沉淀的知识。 岗位技能智能化 • 通过AI驱动的人才画像、能力测评、 学习路径推荐和协作助理，智能化识 别岗位所需技能和员工现有能力，并 提供个性化学习和任务匹配方案。 • 将人才能力与业务流程直接关联，确 保关键岗位人员在业务操作和决策中 发挥最大价值，支持组织整体协同与 效率提升。 业务流程智能化 • 通过流程挖掘、智能决策支持和工作 流编排，将企业核心业务流程数字化、 主要关注薪资计算与合规发放，缺乏与绩效、假勤、激励挂钩的智能 联动。数据割裂，导致薪酬与人才贡献感知脱节，难以发挥薪酬激励 的战略价值。 解决单点管理 缺乏动态匹配 假勤系统 解决的是单点的时间管理，通常只起“记录作用”。缺乏与产出、绩效、 业务需求动态匹配的能力，导致“有人但效率未必可见”。 单一环节 难以支撑后续流程 招聘系统 只解决简历筛选、面试流程等单一环节，无法与培训、绩效、用工成 本管

容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率 提升至 70%以上，同时通过智能校验将关键信息缺失率降低至 5% 以下。 该系统核心价值体现在三个维度：  效率提升：通过语音识别和模板匹配技术，将口述内容实时转 化为符合《电子病历应用管理规范》的标准化文本，缩短书写 时间 40%-60%  质量保障：内置的医学知识库可自动识别矛盾内容（如药物过 敏史与处方冲突），并提示异常指标（如将血小板数值与正常 识别医学术语、疾病编码（ICD-10）和药物名称（ATC 分 类），准确率可达 92%以上（基于三甲医院实测数据）；  动态模板库：包含超过 300 个专科病历模板，支持根据科 室、病种和主治医师偏好自动匹配文档结构；  实时质控校验：内置逻辑冲突检测规则（如药物过敏史与处方 药品的冲突校验）和完整性检查算法，错误拦截率较人工书写 提升 67%；  多模态数据融合：支持对接 DICOM 影像系统、LIS 关键性能指标包括： 1. 响应时间：从数据输入到初稿生成平均耗时<8 秒（测试环 境：Intel Xeon 8 核/32GB 内存）； 2. 术语标准化率：诊断名称与 ICD-10 编码的自动匹配率达 95.3%； 3. 互操作性：支持 HL7 FHIR 标准接口，可与主流医院信息系统 （HIS/EMR）实现数据互通。 系统严格遵循《电子病历应用管理规范（试行）》和《医疗质 量安全

� 战略制定后被束之⾼阁 � 战略与业务两张⽪ � 战略执⾏⽆法有效监控 战略执⾏脱节� 02 绩效数字化落地指南 second 06/ 选择合适的⽅式是绩效管理成功落地的前提 选择匹配的绩效⽅案是绩效管理落地的重要基础，然⽽并不存在“放之四海⽽皆准”的完美⽅案。PBC重视个⼈绩效承诺、KPI强调结果导向、OKR注重驱动 员⼯创新、项⽬制聚焦跨部⻔协同、双轨制旨在全⽅位评估员⼯——每⼀种模式都有独特的业务适⽤场景。 03 ⾯谈指导 结构化指导*个性话术 细化路径：五步反馈法+ � 8类冲突应对 AI绩效⾯谈，构建分层式情境反馈模型， 有效提升⾯谈质量与员⼯体验 03 8种冲突类型� 付出与回报 � 不匹配型 横向 � ⽐较型 归因 � 外化型 标准 � 质疑型 ⾃我 � 否定型 被动 � 接受型 情绪化 � 抗拒型 沉默 � 回避型 01 02 03 04 05 06 07 08 编号 如何指导⾃以为是、不听话的员⼯？� 如何去鞭策经常抱怨的员⼯？� 辅导他⼈� 激励⼈⼼� 应⽤ 场景 希望⾃⼰的努⼒能被看⻅� 我很努⼒，为什么绩效不⾼？� 01 / 付出与回报不匹配� 为⾃⼰开脱，避免承担失败责任 是别⼈没配合，�不是我的问题� 02 / 责任推诿与归因外化� 因受挫失去动⼒，消极应对� 我以后还做那么多⼲嘛� 03 / 得失型防御、丧⽓型 对组织和管理者不信任�

支持心率监测， 心率监测频率可设置 门禁 支持 CPU+M1 芯片， 也可以单独支持 M1 芯片， 两 者 皆可实现门禁 、考勤等身份识别功能， 详细门禁 功能取决于 NFC 芯片与业主方应用之间的匹配， 可 同时实现多个门禁应用 SOS 报警 支持 SOS 报警， 长按两秒报警 - — — - 蓝 牙 手环 — - 尺寸 88*59*7.4mm （长 * 宽 * 高） 重量 30g 电池 聚合物锂电池 ， 400mAh 门禁 支持 CPU+M1 芯片， 也可以单独支持 M1 芯片， 两 者 皆可实现门禁 、考勤等身份识别功能， 详细门禁 功能取决于 NFC 芯片与业主方应用之间的匹配， 可 同时实现多个门禁应用 SOS 报警 支持 SOS 报警， 长按两秒报警 — — - 蓝牙 卡 片 尺寸 74*72*20mm （长 * 宽 * 高） 供电 报 警 n 支持 CPU+M1 芯片， 也可以单独支持 M1 芯片， 两者 皆 可实现门禁 、考勤等身份识别功能， 详细门禁功能取 决于 NFC 芯片与业主方应用之间的匹配， 可同时实现 多个门禁应用 — — - 门禁刷卡 n 家属 24 小时了解老人的情况， 放心 、安心 应用场景 n 员工考勤 n 保洁 、护理 、保安排班管 理

在这个场景中，“通信目标识别难”成为亟待突破的重要难题。从当前船舶互通需求来看，每一艘 船舶需将自身的船舶信息（如位置、航向、航速等），以广播形式精准发送至以自身为中心 5 公里 范围之内的其他船舶，这一过程要求移动网络必须精准匹配互通目标。然而，内河航道中每一条船 舶的航行轨迹均具有随机性，以任意一艘船舶为中心的 5 公里广播范围内，接收信息的目标船舶始 终处于动态流转状态。前一秒处于 5 公里范围内的船舶，可能因航行远离脱离广播覆盖，新的船舶 求波动，即时建立专用通信信道，并按需拆除避 免资源浪费和安全隐患。 06 任务驱动式智能互联技术白皮书 07 智能互联面临的挑战 与预定义规则的通信（如固定 IP 绑定、预设终端清单匹配）不同，行业终端、智能体的互通目标无 需依赖静态标识建立绑定关系，而是可灵活依赖空间距离、终端属性等动态因素作为判定依据。从 移动网络视角来看，这类场景的通信对象不存在固定的标识（如 IMSI、设备 （如船舶类型为客船、货船或救援船，航行状态为 正常行驶或应急避险）调整交互优先级。若救援船进入范围，則会自动提升救援船的数据传输带宽， 确保应急指令高效传递。整个过程中，当船舶进入距离阈值且属性匹配时，互通链路自动建立；一 旦船舶驶出范围或属性不再符合交互需求（如救援任务结束），链路则随之释放，完全脱离固定标 识绑定的限制。 再如应急救援领域的智能体协同场景：在山区地震搜救任务中，空中侦查的无人机终端需动态判定

， 双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合 能力均衡仓库内所有任务和相应资源（人，设备， 路径，时间点）的匹配 波次优化 订单批组 均衡仓库作业量，用动态的时间点及任务量对多 订单进行整合 货到人拣选优化 路径优化 × 任务分区 × AGV 匹配 × 任务调 度 将传统的播种拣选用 AGV 在算法指引下选用最优 路径和任务均衡，减少人工多次来回行走的路径， 提高拣货效率 生产建模 Gap1 ：忽视企业自身数据 需求及质量与生产建模的满 足性关系 结果：导致建模结果输出与 实际考虑逻辑差异大，输出 计划与实际执行差异大 Gap2 ：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等） Gap3 ：隔离式的排产计划未协 同 / 充分考虑物料 / 产能的实际情 况及约束 结果：排产计划沟通成本未能有效

利用大数据平台能力，重点从以下三个方面开展建设： （1）构建政企垂直营销体系，支撑政企产品营销。政企行业细分垂直营 销以政企客户的行业细分为开端，通过“政企产品推荐指数评分模型”为不同的 行业匹配上推荐的产品，结合自助式营销效果评估体系，针对实际市场反馈及 时调整目标客户群分群策略和营销政策，形成营销整体环节的分析闭环，支撑 政企客户及产品的精确营销。通过政企行业细分模型的建设，实现参与推荐产 增长，导致客户数据分散，难以统一管理，也无法实现知识沉淀和积累。在这 种背景下，以客户为中心的持续经营重要性凸显。 客户经营中心应用目标包含以下几个方面：客户需求精准把握、产品需求 导向、策略自动匹配、渠道与信息合作性、营销客户需求导向、服务主动性。 其核心在于 “以大数据技术为基础、客户数据为核心、客户服务为目标”的客户 360 度画像。 客户经营中心逻辑架构分为数据源、客户洞察、服务方式、服务对象、目 往话单，客户参与营销活动记录等),改变以往以品牌，ARPU 等电信属性去区隔 客户群之间的差异，结合流量的客户访问内容信息换成更加细分以衣食住行角 度观察微客户群对象需求差异。通过系统自动全量计算和手工匹配计算，实现 客户和产品的双向匹配。 客户经营中心电信行业应用场景 1：精确指导厅台营销。客户到营业厅办 理业务时，客户运营中心直接把客户标签、产品营销策略等推送到前台，一线 人员获取到客户全面信息后，针对性的开展服务工作。

，展示才艺，还 能参加线下娱乐旅居活动。 政府部门 平台为政府主管部门、街道社区准确 采集统计汇总建档老人基础信息 ， 对政府所有拨款经费进行审核监管； 为社会组织、服务企业、生产厂家等提供 供需匹配、派单销售、宣传推广等服务 ， 提高销售收入。 培养 50-75 岁有经济能力， 有文化 ， 有健康生活追求 的 3 有年轻老人。 子女购买 ，老人消费 “ 特惠 ”“ 特困 ” 老人 （高 龄 图表 ，每季度可自动形成阶段性汇报。 老人统计、流动统计 老人出入统计、床位统计 入住率统计 床位使用情况 服务跟踪处理 多种呼叫方式 1 、 24 小时呼叫服务系统 新呼叫受理 服务商匹配 1 、 24 小时呼叫服务系统 老人及亲属信息 来电弹屏 生活帮助 诉求流转 商品订购 紧急求助 主动关怀 老人回访 呼叫受理 老人诉求 2 、 GIS 空间地理系统 服务人员轨迹 并且点击可链 接 到详细的数据 页面。 可逐级汇总数据 ， 既能展现宏观的数据 ， 又能展示详细数据 辖区机构网点数据 2 、服务单位运营数据 服务网点运营数据报表 3 、大数据精准分析匹配 可按不同筛选条件查询服务机构、 服务商、 老人等数据 ， 并在地图上显示。 4 、大数据系统综合监管 在大屏上可以展示全面的养老大数据。 支持多场景设定、 多维度报表数据展示。 支持整屏显示或是分屏显示。

理，电梯拥挤程度加剧，乘客乘梯时间过长，单一楼层多次停留，用户体 验不好，能耗也非常大。 基于此，目前各大电梯厂商都开始生产智能电梯系统，系统根据乘客 数量、等待时间、所需到达楼层等参数合理分配人员、楼层与电梯的匹配， 指引每位乘客乘坐不同的电梯。但是该系统目前需要乘客到达电梯厅后自 行按钮所需到达楼层，用户体验尚不够完美，结合人脸识别系统、二维码 访客系统以及闸机可视化解决方案，我们可以提供客户非接触式、全自动 控制器 运算后 生成派 梯信 息。 派梯 信息 发布 闸机可 视化屏 幕按标 准协议 从智能 控制器 获取派 梯信 息，并 针对闸 机入口 人员信 息进行 匹配。 可视化 屏按统 一 UI 界 面发布 乘梯信 息，提 醒刷脸 用户。 卡或刷脸进行派梯。 第七章 人员通行管理平台 7.1 平台概述 7.1.1 平台概述 长期以来各 门禁时间设置  可以设置每天门禁开放的时间段，也可开放 24 小时开放门禁  可以设置每周哪几天门禁开放  通过假期设置，可以进行个别日期调整 门禁人员设置 门禁人员设置的入口在设备匹配列表中，和设备位置绑定。 7.3.3 访客管理 移动端访客预约 员工可在访客来访前，提前添加访客的资料和照片。 访客终端 访客通过访客终端对身份证件信息进行登记，分配访客通行权限。 访客记录