醫療

造影、診斷,以及病患監控的創新

  • 系統整合商如何發掘新商機

    系統整合商如何發掘新商機

    透過重新思考提供物聯網解決方案的方式,SI 便可擴展他們的客戶群。關鍵是瞭解如何自訂現成系統。

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  • 系統整合商的大規模轉變

    系統整合商的大規模轉變

    隨著物聯網的發展日益擴大,SI 必須與客戶合作,以打造複雜的解決方案。以下為這種情況對 SI 和經銷商之間的關係所帶來的影響。

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  • 為何系統整合商需要進化

    為何系統整合商需要進化

    客戶想要高度整合但具開放性的物聯網解決方案。這需要重新思考客戶、SI 與代理商之間的關係。

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  • 系統整合商如何解決龐大的物聯網挑戰

    系統整合商如何解決龐大的物聯網挑戰

    複雜問題需要複合解決方案。以下為系統整合商與經銷商聯手運用物聯網發揮創意的方法。

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  • AI 和深度學習讓醫院機器人得以投入應用

    AI 和深度學習讓醫院機器人得以投入應用

    當機器人能將醫院用品從倉庫送到手術室時會發生什麼事?醫護人員可以提高生產力。瞭解 AI、電腦視覺及深度學習如何加以實現。

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  • 人工智慧填補健康照護資料缺口

    人工智慧填補健康照護資料缺口

    當醫師可用人工智慧分析病患資料,會有多大的可能性?他們能在需要之時獲得更優質的資訊。閱讀創新技術如何讓這一切成真。

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  • AI 和物聯網推動自助式醫療診所

    AI 和物聯網推動自助式醫療診所

    如果人們不必看醫生就能進行身體檢查會是如何?更多人可獲得醫療保健建議,有助於提升身心健康。閱讀 AI 與物聯網如何實現自助式健康評估。

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  • 團隊合作雲端平台讓醫療資料重見曙光

    團隊合作雲端平台讓醫療資料重見曙光

    醫療診斷影像的資料數量已經極為龐大,且正在以驚人的速度成長。醫療保健業者需要更好的方法來收集與分析這些資料,以改善病患醫療成果。

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  • 物聯網強化病患照護並減少錯誤

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    手動輸入醫療資料所發生的錯誤有時會導致極為嚴重的後果。物聯網醫療裝置可自動化輸入程序,並儲存精確的病患資料,藉此改善醫療成果。

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  • 運用即時分析能力,將減少 99% 的臨床誤報

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    對醫療保健業者與他們的病患來說,警報疲勞是很嚴重的問題。以邊緣為基礎的即時分析平台可大幅減少臨床監控裝置的誤報。

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  • AI 革命推動醫療成像技術向前邁進

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    AI 和機器學習可協助醫師快速準確地診斷疾病,但部署作業向來是一大挑戰。瞭解全新的邊緣解決方案如何簡化電腦視覺與資料分析作業。

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    隨著開發流程由硬體中心方法轉移至軟體方法,物聯網裝置設計師便有機會能採用 DevOps 原則。以下為進行轉變的九個技巧。

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    醫療造影系統具有高速相機和複雜的軟體,需要強大的處理器來支撐影像轉譯、視訊加速和資料輸送量。第 8 代 In...

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    第 8 代 Intel® Core™ 處理器提供大幅的效能躍進,將每瓦效能提高到將近兩倍,以及全新整合的 Intel® Wireless-AC。...

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    為招牌、工業控制、自動化和其他物聯網應用設計運算解決方案的設計師,對於強韌度、空間、效能和可靠性的要...

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    機器學習與人工智慧正突破運算處理、資料傳輸和儲存的界限。為了達成效能和可擴充能力並同時控制成本,高效...

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    為了達到最佳效果,遠距照護平台需要可互通操作的技術以及安全、可靠的通訊。迄今,因為缺乏上述兩項要素,...

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    現在物聯網很明顯無法達成原先所宣稱在 2020 年有 500 億台連網裝置的目標。問題何在?IT 管理員對安全問題憂心?...

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    對於安全性的需求以及實現安全性的方法大家都很清楚。比較少人知道的是公司內部面對上市時間迫在眉睫且成本...

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    不同產業的開發人員必須利用物聯網來減少停機時間、增加營運效率和降低成本。與此同時,他們必須用有效率且...

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