智慧医疗解决方案 移动护士工作站 移动护士工作站 导航监控 导航监控 远程医疗 远程医疗 移动医疗有效提高工作效率 没有挽回 服务中断 时间 不超过 25 分钟26 分钟 – 50 分钟 51 分钟 — 75 分钟 至少 76 分钟 采用关键的医疗卫生移动应用，移动工作者每天可以节省 76 分钟。 问：“医疗卫生环境中，如果使用移动应用，典型的医务人员可节约与可挽回的服 务中断时间是多少（即每天多少分钟）？”

全球：数据的高速增长带来 AI 算力需求激增， 到 2030 年， AI 算力需求增长约 390 倍 来源：罗兰贝格 国内：我国智算增长迅速，智算占比从 2021 年的 51% 跃升为 2023 年的 70% 来源：中国信通院《中国算力发展指数白皮书（ 2022 ）》 政策加持国内外提前布局，智能算力需求激增 各国政府布局 AI 领域全栈能力，并出资引导智能算力基础设施建设，

1116 49 ����� 97 80 103 98 98 73 111 161 110 168 1099 50 ���� 133 62 136 88 89 112 88 80 159 135 1082 51 ����� 103 99 143 63 74 50 126 114 178 116 1066 52 ����� 115 113 134 56 78 58 173 126 114 97 1064 53 59 54 59 56 271 3 ����� 45 60 59 60 37 261 4 ����� 60 57 22 54 59 252 5 ����� 36 51 57 57 48 249 6 ����� 31 54 52 53 51 241 7 ����� 52 58 10 45 58 223 7 ����� 26 48 46 56 47 223 9 ����� 42 53 28 55 44 46 193 14 ����� 51 55 14 30 43 193 16 ����� 39 38 31 48 27 183 17 ����� 45 26 36 45 30 182 18 ����� 53 45 12 20 45 175 18 ����� 47 43 23 30 32 175 20 ����� 59 40 1 20 50 170 21 ����� 51 42 3 30 42 168 21

山西**风光储示范项目 规划报告 二〇二一年五月 ***新能源发展有限公司 2 / 51 目录 引言....................................................................................................................... 5 1 规划背景............... 发电量计算..................................................................................... 26 3 / 51 6 储能建设方案........................................................................................ 28 .............. 39 10.1.2 运营期环境影响分析....................................................... 41 4 / 51 10.2 环境保护措施................................................................................. 43 10

2024, 51(11A): 231100132-13. HU Hongchao, SUI Jiaqi, ZHANG Shuai, TONG Yu. Proactive Defense Technology in Cyber Security:Strategies,Methods and Challenges [J]. Computer Science, 2024, 51(11A): 231100132-13 计算机科学, 2024, 51(11A): 231000005-6. https://doi.org/10.11896/jsjkx.231000005 基于深度学习的个性化学习资源推荐综述 Survey on Deep Learning-based Personalized Learning Resource Recommendation 计算机科学, 2024, 51(10): 17-32. Threats 计算机科学, 2024, 51(6): 399-408. https://doi.org/10.11896/jsjkx.230200099 SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架 SGPot:A Reinforcement Learning-based Honeypot Framework for Smart Grid 计算机科学, 2024, 51(2): 359-370. https://doi