医院科研大数据平台的应用与实践

有效的挖掘海量的临床医疗数据,可以降低科研成本,提升医疗机构服务质量和科研成果转化效率.以HANA内存数据库为支持,通过标准化、归一化及数据治理,整合临床各个系统数据库提供统一的数据支撑,应用于科研大数据平台的建设.构建全院医疗科研大数据平台,实现科研人员快速、准确提取科研数据并转化科研成果.医疗科研大数据平台的构建是...     

大数据平台中基于深度学习的数据挖掘算法优化与系统设计

在信息时代的快速发展背景下,大数据技术的广泛应用已经渗透各行各业,带来了海量的数据资源。然而,如何从这些数据中挖掘出有用的信息,为企业的决策提供支持,成为一个亟待解决的问题。文章旨在优化大数据平台的数据挖掘算法,并通过系统设计与技术实现,提升电力数据挖掘的准确性。采用算法优化方法包括模型压缩、参数调优和并行计算等,以提升深度学习模型的性能。基于此,文章提出构建高效、可扩展的数据挖掘平台。经过优化后,深度学习模型预测准确率在95%以上。此外,通过并行计算和分布式存储,数据挖掘平台的处理速度提高了2倍,能够处理更大规模的数据集。优化方法的应用显著提升了模型的性能和平台的处理能力,为大数据挖掘提供了技术支持。     

网络安全管理平台中的数据融合技术分析

随着电商的风靡,21世纪的网络营销浪潮已经席卷了全球,企业也逐渐开始实现线上线下的开发销售模式。而由于网络平台发展相对较快,我国对于此方面的法律法规还尚未得到系统的完善,网络安全产品缺乏统一的运营机制。本文就网络安全管理平台开发之中的数据融合问题进行了系统的分析,从而有效的保障了上网用户在进行网络浏览的过程中能够采取有效的方式实现自我防护。     

大数据智能信息处理实践平台的设计研究

为支撑大数据技术技能人才的培养,改善大数据专业实践教学环境,基于Docker容器技术,设计开发了一套面向高职领域的大数据智能信息处理实践平台。该平台借助沙箱机制,为学生提供了独立的大数据实验环境,并对Docker容器实例进行了有效的全生命周期管理,使得平台底层的计算和存储资源得到充分利用。实验结果表明,实践平台可支撑500人同时在线实训,具有较高的可靠性。     

科研大数据发展状况探讨

科研正迈入大数据时代,大数据有望改变或重构传统的科学探索和科技创新模式,形成全新的科研业态。通过立法推动科研数据输出,构建平台与中心以促成科研数据开放与共享,建立评估机制以保证科研数据质量、推动不同学科与专业间数据融合和关联,体现大数据的作用与价值、大数据带动的科研新热点等,对近两年科研大数据的发展状况进行论述。     

面向医疗临床科研的大数据平台

目前我国医疗信息化建设已有一定历史,各医院积累了大量电子病历临床数据,但数据结构多样。如何利用这些数据以辅助临床诊疗、科研、节约医疗资源、提升医疗效率和医疗质量,成为各医疗科研机构普遍关注的问题。该文提出了一种面向临床科研的大数据平台,构建多源数据采集方式解决信息基础设施不一致的问题：统一化存储方式应对不同数据类型、分布式计算平台提升效率与可拓展性,并对敏感数据去隐私处理;同时,构建临床科研平台辅助临床科研人员进行科研分析。根 据架构搭建集群,在专病分析流程上将原本人工约 4 个月的工作简化到 15 秒左右;数据处理效率方面,由已有平台的 5 天导入 16 692 条数据提升到 10 分钟导入 15 217 026 条数据,速度与数量有了显著提升。该平台有助于完成临床数据采集,建立专病数据库、临床科研、辅助临床诊疗的闭环,为临床科研提供高效一体化的数据平台支持。     

多媒体协作平台中录制系统的研究与实现

在多媒体协作平台中，录制系统将实时协作过程中的音视频数据存储下来，用户通过回放可以重温整个会话过程。文中针对录制系统数据量大、实时性高、并发访问多的特点，研究并实现了一个实时多媒体录制系统。就缓冲管理、存储策略、会话管理等关键问题进行了分析并给出了解决方案。另外，为了提高系统各节点利用率和自适应性，提出了基于预测和负载反馈的动态负载平衡机制以及录制任务迁移策略。     

多媒体协作平台中录制系统的研究与实现

在多媒体协作平台中,录制系统将实时协作过程中的音视频数据存储下来,用户通过回放可以重温整个会话过程。文中针对录制系统数据量大、实时性高、并发访问多的特点,研究并实现了一个实时多媒体录制系统。就缓冲管理、存储策略、会话管理等关键问题进行了分析并给出了解决方案。另外,为了提高系统各节点利用率和自适应性,提出了基于预测和负载反馈的动态负载平衡机制以及录制任务迁移策略。     

智慧养老平台中多源异构数据融合技术研究

智慧养老系统由于其管理关系到多元异构数据,对于目前智慧养老系统存在的数据存储、扩展能力、存储类型等方面的缺陷,通过云数据、云计算在智慧养老系统中的运用,将Hadoop云平台应用到智慧养老系统多源异构数据融合中,实现养老数据的云查询、云存储.首先研究智慧养老系统的数据多元性,进而分析多元数据特点,将其划分成空间数据、医学...     

对城乡大数据平台建设的思考

城乡大数据平台建设是一个长期复杂的过程.本文主要介绍大数据内涵及其运用和大数据应用的重要意义,并对其应用现状及存在的问题和应用发展进行探讨.     

结合大数据平台的大学创新实验课程体系建设

根据数据科学与大数据专业的培养目标和培养方式,提出结合大数据平台的教学实验方法,介绍大数据平台建设内容和实验课程体系,并对课程教学实践中的经验与不足进行总结,给出大数据专业需求的实践类课程设计建议。     

数据工程学建设思考与实践

【目的】尽管数据科学已经可以处理大量的数据并解决了很多问题,正在改变着科研、企业运作和社会治理模式,但数据科学成果存在难以工程化的局限性,要将数据资产及其隐含价值有效转化为服务、决策、产品,形成数字经济,还需要建立数据工程学来支持对数据实施工程活动,实现数据驱动的数据价值转化,服务日常工作,形成数字经济。【方法】本文引入工程学思想,将伴随数据科学诞生的狭义数据工程推广为广义数据工程,论述了数据工程学建立的必要性,参考土木工程学科建设及工程学科应具备的特征,分析了基于数据物质基础的数据工程学知识特征,给出了数据工程学的概念、理论基础、研究内容、研究框架和主要技术体系,并通过两个数据工程应用案例说明建立数据工程这一新方法论的必要性。【结论】数据工程学具备了数据物质基础的独特知识体系,具备了综合数学、电子与信息、计算机、数据科学以及各领域学科的特殊研究方法,数据工程学建设的物质、理论、技术、需求等基础已经具备,建立数据工程学支持将数据资产转化为工程应用并形成数字经济非常迫切。     

大数据云计算平台的用户实践的探讨

目前,从云计算、大数据获得的收益仅占中国运营商收入的1%不到,远远低于外国同行。对于全球运营商而言,从最初90%以上都是语音业务,到今天数据业务占比80%,语音业务逐渐被数据业务所代替。然而运营商流量与收入形成明显的剪刀差,收入并未随着流量而明显增加,一方面受互联网内容企业的冲击,电信网络管道化,另一方面运营商仍未建立适合新发展趋势的感知体系,指导业务发展和创新增收。如何打造智能管道成为运营商的核心竞争力,如何建立新型的感知体系,从客户需求转变为用户体验,成为迫在眉睫的课题。     

医学大数据可视分析研究

可视化分析可以提高科研人员对数据隐藏信息的洞察力。本文将医学数据源分为普通数据、高维数据、公共卫生数据、管理数据、评估数据五种类型,分析了每种类型数据的集成转换方法和交互呈现方式。但不容忽视的是,医学数据可视分析还面临数据不一致、人机交互普及性较差和可视技术不丰富等问题,有待进一步研究和探讨。     

支持数据仓库技术的PACS系统数据存储与检索

医用ＰＡＣＳ系统具有数字信息,存储复杂的特点,除用于诊断和治疗外,还可用于为调研者与管理者提供大量的信息。为了使现有的系统能支持数据仓库技术,在探讨了数据仓库技术在ＰＡＣＳ系统中应用的可行性后,展望了数据仓库技术在ＰＡＣＳ系统中的应用前景,同时提出了一种实用的存储管理方法,用于在数据仓库中快速而有效地存放在检索医疗图象,支持更高层次的信息统计与痴情。     

一种分布式大数据管理系统的设计与实现

随着云计算、物联网、移动互联网等技术的飞速发展,海量数据在这些崭新的领域迅猛地生长着,大数据作为一项颠覆性技术,为处理海量数据提供了无限可能。而传统的关系型数据库的不再适用,导致了分布式数据库NoSQL的应运而生。针对大数据领域面临的种种现实难题,设计并实现了一种基于Hadoop和NoSQL的新型分布式大数据管理系统(DBDMS),其提供大数据的实时采集、检索以及永久存储的功能。实验表明,DBDMS可以显著提高大数据处理能力,适用于海量日志备份和检索、海量网络报文抓取和分析等领域。     

基于大数据的数据归档系统

随着大数据时代的到来,每天都会产生海量的数据,如果不对这些数据进行归档,就会出现信息丢失、浪费资源等问题。因此,为了保障大数据时代信息管理系统的正常运行,需要对海量数据进行归档。在对大数据进行归档时,首先要对其进行分类,然后针对不同类型的数据提出相应的处理方法。本文对基于大数据的数据归档系统展开研究,以供参考。     

面向医院的一体化科研服务系统研究

随着国家医疗事业的飞速发展,新医改不断深入,大型公立医院逐渐转向精细化管理。目前,医院多关注科研管理流程的信息化。因此,科研工作者的信息化水平有待提升。基于此,设计了一种一体化科研服务系统,可统一管理科研活动和科研业务工作的全部流程,不仅提高了工作效率,而且降低了多个系统间切换造成的不便,同时,可以分析科研行为大数据。