医疗健康行业解决方案

国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》,旨在推进医疗大健康领域现代化改革,解决“看病难、看病贵”的问题,华为云依托自身云网融合、大数据、人工智能等先进的云服务能力,基于华为云高性能、高可靠、高安全的数字化底座,与业内顶级医疗合作伙伴一起,为医疗行业客户提供完善的医疗应用和服务体系

 
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    华为云服务基因 内容精选 换一换
  • 垂直行业容器解决方案

    容器云 华为云容器服务提供了具备行业特征的容器化工具、平台和解决方案。 基因容器(GeneContainer Service,简称G CS )提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法

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  • 华为云服务器_企业云服务器租用费用_云服务器怎么使用

    Server, ECS)是一种云上可随时自助获取、可弹性伸缩的计算服务,可帮助您打造安全、可靠、灵活、高效的应用环境。 立即购买 价格计算器 华为云服务器 ① 丰富的规格类型 提供多种类型的 弹性云服务器 ,可满足不同的使用场景,每种类型的弹性云服务器包含多种规格,同时支持规格变更。 ② 丰富的镜像类型

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  • HTSeq是什么

    时间:2020-11-04 17:13:59 简介 HTSeq是使用Python编写的一支用于进行基因Count表达量分析的软件,能根据SAM/BAM比对结果文件和基因结构注释GTF文件得到基因水平的Counts表达量。HTSeq进行Counts计算的原理简单易懂,容易上手。 配置流程

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  • 华为云医疗智能体优势

    的高性能云计算,多样性算力,大数据等领先技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。

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  • 华为云服务基因 更多内容
  • 什么是医疗智能体

    Health)平台是基于华为云AI和大数据技术优势,为基因组分析、药物研发和医疗影像三个领域提供的专业AI研发平台。平台提供大量相关模型、算法及数据资源,是一站式的医疗研发平台。 医疗智能体 提供以下子服务: 基因组分析:提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持,让科研过程标准化、可执行。

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  • bedtools如何配置

    时间:2020-11-04 16:24:00 简介 bedtools实用程序是用于处理基因组信息分析的强大工具集合。例如,bedtools允许人们以广泛使用的基因组文件格式( 例如BAM,BED,GFF/ GTF,VCF)与多个文件中的基因组间隔相交,合并,计数,互补和混洗。虽然每个工具都设计为执行相对

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  • 医疗智能体

    资源,围绕基因组、临床研究、药物研发三个领域,推进人工智能和医疗健康相结合和技术落地,提升医疗健康的服务能力和普惠水平。 服务致力于打造医疗行业人工智能的“黑土地”,支撑生物技术公司、医院、制药公司等进行AI和数字化转型,突入行业的深水区,找到业务发展的第二曲线。 基因组分析 提

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  • BWA是什么意思

    华为云计算 云知识 BWA是什么意思 BWA是什么意思 时间:2020-11-05 15:29:33 BWA是用于将低分叉序列比对到大的参考基因组比如人基因组的软件包。BWA主要是由三种算法组成:BWA-backtrack、BWA-SW和BWA-MEM。第一个算法是针对于illumina

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  • 基础的公有云大数据服务较难充分满足物联网数据分析的要求原因何在?

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  • FPGA加速型的使用场景

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  • FPGA开发者云平台应用场景

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  • 专属计算集群的应用场景

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  • 专属计算集群的功能

    专属计算集群的功能 时间:2020-09-22 09:28:21 专属计算集群为用户提供物理隔离的云上专属计算资源池。适用于金融安全、数据仓库、基因测序、生物制药等对资源独享,性能要求高的场景。用户可申请独占物理设备,独享计算,从而保证业务稳定运行 计算隔离 独享计算资源池,部署在独立

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  • 什么是GATK?

    时间:2020-11-04 16:48:09 简介 GATK全称Genome Anlysis Toolkit,是一套用于分析基因组的工具箱。主要功能是寻找变异位点和基因分型,用于从sequencing数据中进行variant calling,包括SNP、INDEL。 配置流程 1.配置编译环境

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  • FPGA加速型高性能架构弹性云服务器规格及使用场景

    计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。 基因组学研究:通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析,可实现精准医疗;同时在药物研发、分子育种等领域都有海量数据的处理,该领域需要硬件加

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