池网科技 一、医药产品特点？
有效性：指在规定的适应症、用法和用量的条件下，能满足预防、治疗、诊断人的疾病，有目的地调节人的生理机能的要求。我国对药品的有效性分为“痊愈”、“显效”“有效”。国际上有的采用“完全缓解”“部分缓解”“稳定”来区别。
二、中医药文化的十大特点？
第一，天人合一，重视整体。中医认为人与自然、人与社会是一个相互联系、不可分割的统一体，人体内部也是一个有机的整体，这就是“天人合一”的深刻含义。因此，中医特别重视自然环境和社会环境对健康与疾病的影响，强调在疾病诊疗过程中要注重生理和心理的协同关系。
第二，阴阳平衡，以和为贵。中医强调和谐、平衡对健康具有重要作用，认为人的健康在于各脏腑功能和谐，情志平和，顺应环境，其根本在于阴阳的动态平衡。疾病的发生，其根本是在内、外因素作用下，人的整体功能失去动态平衡。治疗疾病就是使失去动态平衡的整体功能恢复到和谐、平衡的状态，而保护健康的根本就是长久保持这种状态。
第三，灵活多变，三因制宜。中医诊疗强调因人、因时、因地制宜，体现为灵活多变的“辨证论治”。所谓“辨证”，就是将四诊（望、闻、问、切）所采集的症状、体征等个体信息，通过分析、综合，判断为某种证候。“论治”，就是根据辨证结果确定相应治疗方法。具体治疗时，既可“同病异治”，也可“异病同治”，紧贴患者具体情况，绝不生搬硬套，墨守成规。
第四，未病先防，调治结合。中医讲究“治未病”，核心体现在“预防为主”，重在“未病先防、既病防变、瘥后防复”。中医尤其强调生活方式和健康有着密切关系，认为可通过情志调摄、劳逸适度、膳食合理、起居有常等良好的生活方式，以培育正气，提高抗邪能力，从而起到保健防病的作用。这种防患于未然、调养和治疗密切结合的治病方式效果远远超过单一的病后治疗，能大大降低国家医药卫生成本。
第五，简便廉验，应用广泛。中医诊断主要由医生通过望、闻、问、切等方法收集患者资料，不必依赖各种复杂的仪器设备。中医治疗手段除了药物以外，也有针灸、推拿、拔罐、刮痧等非药物疗法，这些非药物疗法不需要复杂器具，而且其所需器具（如小夹板、刮痧板、火罐等）往往可以就地取材，易于推广使用。
三、数据化管理十大特点？
1、应用背景：大规模管理
2、硬件背景：大容量磁盘
3、软件背景：有数据库管理系统
4、处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理
5、数据的管理者：数据库管理系统
6、数据面向的对象：整个应用系统
7、数据的共享程度：共享性高，冗余度小
8、数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性
9、数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述
10、数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力
四、江苏生物医药特点？
江苏生特医药特点是生产疫苗的企业。
五、常用的生物医药文献检索数据库及其特点？
1.Pubmed
是医学,生命科学领域的数据库,旨在组织、分享科研领域信息。为用户提供文献检索,图片检索,影响因子查询,免费全文下载,国家自然科学基金统计分析等服务。
2.EMBASE
内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
3.Cochrane library
Cochrane library（考克兰图书馆）是the Cochrane Collaboration的主要产品，目前是John Wiley & Sons国际出版社负责出版。
它包含以下6个数据库 ?
1.Cochrane Database of Systematic Review（医学保健领域系统评估的领先资源）
2.Cochrane 临床对照实验数据库
3.Cochrane Methodology Register（介绍进行对照试验时所用方法的参考出版物）
4.Health Technology Assessment Database（卫生技术评估）
5.NHS Economic Evaluation Datab6（经济评估数据库）
6.About The Cochrane Collaboration（组成Cochrane Collaboration的80个组织的信息）
4.Clinical trials
Clinical trials（美国临床试验数据库）是美国国立医学图书馆（NML）与美国食品与药物管理局（FDA）在1997年开发的数据库。里面提供了网站临床试验注册辅导，登记了各种观察性研究和干预性研究，包括药物、器械和手术等干预方式。其注册和查询临床试验均为免费~
5.万方医学网
是万方数据股份有限公司旗下的网站。拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘（全文以电子邮件原文传递方式获得，核心期刊全部收齐），其中包括中华医学会、中国医师协会等独家合作期刊220余种；中文期刊论文近360万篇，外文期刊论文455万余篇。
6.知网 中国知识资源总库提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。CNKI已集结了7000多种期刊、近1000种报纸、18万本博士/硕士论文、16万册会议论文、30万册图书以及国内外1100多个专业数据库。
六、数据的特点？
一是数据本身是对一个事实的描述，代表某件事物的客观描述，即用“数字符合”代表事物；
二是数据分结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现在利用较多的是结构化数据，企业的ERP、SAP数据库里的数据基本上都属于结构化数据。半结构化数据、非结构化数据现在利用并不太多，但比结构化数据更能说明事物的本质，如视频、音频、场景数据。而且80%的数据是非结构化的，这也是第一代、第二代Ai瓶颈，第三代认知智能兴起的原因，也是千城数智自主研发芊姬智脑的原因一一因为只有基于认知智能的芊姬智脑才能更有效处理汽车下沉市场及丰富车生活的半结构和非结构数据，赋能及服务汽车流通上游及整体汽车产业链，促进汽车数字的产业化和汽车产业的数字化；
三是数据生产需要成本投入，需要投入硬件、软件、人工成本；如果要购买，需要支付对方一定的费用。
四是数据具有互补性。单个的数据价值并不大，只有数据规模达到一定的程度，而多个维度且具有较好的及时性时数据才有用，规模维度、及时性等对其作用的发挥会产生很大的影响。
五是数据具有无限性。数据具有可复制、可共享、无限增长和供给的品质。数据资产不需要折旧、摊销，它会越用越多。数据资产本身是无限增长，它每年都在增值，而不是被消耗。
六是数据资产成为数字经济时代的关键生产要素。农业时代的关键生产要素是土地、劳动力，工业时代的关键生产要素是资本、技术。数字经济时代的核心生产要素是数据，数据是国家和企业的核心资产，也是未来取之不尽的新石油。
七、GIS数据特点？
GIS数据的特点：数据源多、数据量大；同时系统对数据的要求也高， 位置、形状、以及周边关系。
GIS数据的在计算机中的表示方法：在计算机中以空间坐标来体现其位置，用点线面构成其形状，用空间拓扑记录其与周边的关系。
数据是GIS的“血液”，没有数据的GIS是没有生命力的。在GIS中，数据既有空间位置及图形信息，也有与之相对应的属性信息。
八、数据资源特点？
数据资源的特点：
数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高。1、数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。2、类型繁多（Variety）：包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3、价值密度低：如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。4、速度快、时效高：这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
九、数据总线特点？
1、总线的带宽（总线数据传输速率） 总线的带宽指的是单位时间内总线上传送的数据量，即每钞钟传送MB的最大稳态数据传输率。与总线密切相关的两个因素是总线的位宽和总线的工作频率，它们之间的关系：
程序总线
总线的带宽=总线的工作频率*总线的位宽/8
2、总线的位宽
总线的位宽指的是总线能同时传送的二进制数据的位数，或数据总线的位数，即32位、64位等总线宽度的概念。总线的位宽越宽，每秒钟数据传输率越大，总线的带宽越宽。
3、总线的工作频率
总线的工作时钟频率以MHZ为单位，工作频率越高，总线工作速度越快，总线带宽越宽。
十、医药制造行业数据
医药制造行业数据对企业发展的重要性
医药制造行业作为一个关系到人类生命健康的重要行业，一直被广泛关注。随着社会经济的快速发展，医药制造行业的规模和竞争也在不断增加。在这个竞争激烈的市场环境中，企业需要不断提高自身的竞争力，而医药制造行业数据的使用就成为了企业发展中不可或缺的一部分。
数据的应用
医药制造行业的数据应用广泛，包括但不限于以下几个方面：
- 销售数据分析：通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的销售状况、销售渠道、销售地区等信息，从而根据市场需求进行策略调整。
- 市场需求预测：通过对历史数据的分析，企业可以预测市场的发展趋势，从而根据市场需求调整产品的研发和生产计划。
- 生产效率提升：通过对生产数据的分析，企业可以了解生产过程中存在的问题和瓶颈，从而进行生产效率的提升。
- 质量管理：通过对质量数据的分析，企业可以确保产品的质量符合标准要求，从而提升企业的声誉和竞争力。
数据的价值
医药制造行业的数据具有以下几个方面的价值：
- 决策支持：通过对数据的分析，企业可以做出更加准确和科学的决策，从而提高企业的发展效益。
- 竞争优势：通过对竞争对手数据的分析，企业可以了解竞争对手的优势和劣势，从而制定出更加有效的竞争策略。
- 创新发展：通过对数据的分析，企业可以了解市场需求和消费者需求的变化，从而进行创新产品的研发和生产。
- 风险控制：通过对数据的分析，企业可以及时发现和预测潜在的风险，从而采取相应的措施进行风险控制。
数据分析的挑战
然而，医药制造行业的数据分析也面临一些挑战：
- 数据获取困难：医药制造行业涉及的数据来源众多，数据类型繁杂，企业需要面对数据获取和整合的困难。
- 数据安全和隐私保护：医药制造行业的数据涉及个人隐私和商业机密，企业需要加强数据的安全和隐私保护。
- 数据质量问题：医药制造行业的数据质量直接关系到分析结果的准确性和可靠性，企业需要对数据质量进行有效的管理和控制。
- 数据人才短缺：医药制造行业需要掌握数据分析技术的专业人才，但目前市场上的数据人才相对短缺。
应对策略
为了应对医药制造行业数据分析的挑战，企业可以采取以下几个策略：
- 建立完善的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
- 加强数据安全和隐私保护，建立健全的数据管理和安全机制。
- 加大人才引进和培养的力度，提升企业的数据分析能力。
- 与科研机构和高校合作，共享数据资源和研究成果。
通过以上策略的实施，医药制造行业的企业可以更加有效地利用数据，提高企业的竞争力和创新能力，促进行业的健康发展。
