【摘 要】
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为了解决工程造价成本管控中存在的难题，打破行业数据孤岛的现象，建设一个高效的工程造价成本管控平台是十分必要的。本文提出了一个工程造价成本管控平台的大数据应用方案，在建设工程项目规划、招投标、施工、竣工等全生命期各阶段，运用大数据、智能化、多维可视化等新型技术，构建了“1+M+N+1”的平台。实践的结果表明，平台通过项目聚合管理、全过程造价编制、投资计划管理、动态造价管控、项目成本控制、智能造价审核
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为了解决工程造价成本管控中存在的难题，打破行业数据孤岛的现象，建设一个高效的工程造价成本管控平台是十分必要的。本文提出了一个工程造价成本管控平台的大数据应用方案，在建设工程项目规划、招投标、施工、竣工等全生命期各阶段，运用大数据、智能化、多维可视化等新型技术，构建了“1+M+N+1”的平台。实践的结果表明，平台通过项目聚合管理、全过程造价编制、投资计划管理、动态造价管控、项目成本控制、智能造价审核、领导决策分析、投资态势分析等实际应用，提高了行业精细化管理水平，提升了项目的投资效益。
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目的：探讨基于中医药理念的健康管理在内科患者居家康复中的应用效果。方法：选择2019年1月—2021年1月医院内科收治的60例患者为研究对象，分为对照组和观察组，每组30例。对照组采用常规管理，观察组增加中医药健康管理服务，两组均接受3个月的干预，并对纳入患者实施干预后的1年进行有效的随访。比较两组患者对健康干预的依从性，比较患者在出院前、出院3个月后的自我健康管理及自我照护能力评分，统计患者对干
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针对卷积神经网络模型巨大的参数量和计算量而导致其实际应用时难度较大的问题，提出了一种基于注意力机制与动态稀疏约束的模型压缩方法。该算法首先借助SENet（Squeeze and excitation networks，SENet）模块（可称为SE模块）评估出网络中各个通道的重要性，并施加稀疏正则化；然后提出一种网络稀疏度的自适应惩罚权重，根据模型学习效果，动态调整权重，将其添加到最终的训练目标上，
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