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科技的快速发展,对青少年到底是好事还是坏事?
正方 科技的快速发展对青少年是好事首先,科技的快速发展改善了青少年们的学习与生活方式.以电脑为例,电脑已经成为了人们不可或缺的信息工具,不仅给人们带来了方便,方便人们发送电子邮件,还能够通过搜索引擎查找海量数据,青少年通过电脑,能够随时查找不懂的问题,对个人成长和学习帮助较大;网络社交软件方便了人与人之间的沟通交流,能够让同学和同学之间互相探讨;而电脑基本办公软件则提升了青少年们的学习效率,如写一篇文章,做一项规划等.除了学习中经常用到的电脑外,智能手机也改变了青少年们的生活方式.其方便了学生与家人及同学之间的联系,让许久不见的人们仍不觉陌生;也可以安装多样化的手机软件,为青少年的业余休闲生活带来了不同的体验.
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SPC软件以全新的技术保障食品安全
随着社会的发展及人们生活水平的不断提高,消费者对食品安全问题的关注度也在不断提高.食品企业如何与时俱进,提升自身的生产和管理水平,以确保食品安全成为企业发展的重要问题.近几年,SPC软件以其自身的优势得到了食品企业的认可.SPC软件是利用数理统计原理,通过检测资料的收集和分析,帮助用户从海量数据中了解各方面的关键信息,及时发现问题,解决问题,从而提高企业效益.
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NWA eHACCP远离食品安全问题困扰——访美国西北分析有限公司总裁Clifford Yee
作为世界领先的统计过程控制(SPC)分析及监控软件供应商,美国西北分析有限公司(NWA)已为全球5000多家公司提供了50000多套分析软件.NWA SPC软件帮助用户从产品及过程的海量数据中,了解各方面的关键信息,及时发现问题、解决问题,提高企业效益.近期,NWA带着为食品企业量身打造的全方位质量管理系统NWAeHACCP来到中国.本刊专程采访了NWA执行总裁Clifford Yee先生,并就SPC软件中新成员eHACCP系统的有关问题进行了探讨.
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数据挖掘技术在医药管理中的应用
传统统计分析技术难以对海量数据进行有效分析,数据挖掘技术可为医院管理决策提供更有力的技术支持.作者介绍了类描述、关联分析、聚类分析、分类和预测、时序模式技术在医院管理中的应用,指出随着数据挖掘技术的日益普及,其必将在医院管理领域得到更加广泛的应用.
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生物医学时间序列中的模体
时间序列(time series)是一组有序的、随时间变化的数值序列[1,2].在社会、科学、经济、技术等领域中广泛存在着大量的时间序列.在医学领域,随着现代医学测量手段和技术的发展,记录了大量的时间序列,从而导致医学数据资料爆炸式增长.面对海量的医学数据,人们迫切地需要高能力和自动化的数据分析方法对它们进行有效的分析,而数据挖掘技术可以从缺乏先验信息的海量数据中发现隐含的、有意义的知识.因此,人们将数据挖掘技术大量应用于生物医学领域的时间序列,发现隐藏在这些海量数据背后的有学术价值的医学信息,并为临床诊断和疾病治疗提供有效的帮助.
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手术器械消毒过程中条形码技术的应用
条形码是一种有效的识别工具,它具有操作简单、信息采集速度快、采集信息量大、可靠性高、设备结构简单、成本低等优点.条形码技术的成熟使我们可以在医疗管理过程中大范围地应用,在医院信息系统中采用条形码技术已经成为医疗行业信息化的热点,用以解决工作管理系统中海量数据的管理和采集的难题[1].
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胰岛素、口服降糖药和癌症:观察性研究是提供答案还是制造问题?
大量的研究(尤其是荟萃分析)结果表明,糖尿病可增加机体罹患癌症的风险.由于目前全球糖尿病患者诊治的海量数据大多可通过电子化登记贮存,因此研究者可利用这些管理性数据库对胰岛素、口服降糖药与癌症的发生风险进行分析这[1].学者们发表了一些引起热烈争论的结果.
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“大数据时代”的美好新生活(二)
“互联网+”模式即将在我国掀起新一波发展浪潮,将会给各个领域带来一场极其深刻的革命,这一新模式的发展离不开大数据及对海量数据的处理分析.大数据就是从各种类型的海量数据中快速获得有价值信息能力的大数据技术支持.人们未来的生活几乎每时每刻都离不开大数据,可以说,数据无处不在.人们的日常行为随时都在产生数据或信息,并与此前的数据或信息发生交互.
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基于Hadoop的结构化电子病历存储检索系统研究与改进
随着医药卫生体制改革的不断深入,全医疗过程的信息化逐渐被医院重视.病历作为全医疗过程的核心载体,其电子化是医院病历现代化管理的必然趋势.设计并实现了基于Hadoop分布式海量结构化电子病历存储检索系统,在此基础上讨论并采用改进的朴素贝叶斯模型查询过滤算法处理复杂大数据的多属性、模糊检索查询条件的任务分解机制以及统计分析等功能.大量运行在Hadoop平台上的实验验证了分布式结构化数据管理技术和查询任务分解机制可显著提高查询效率,适合应用在电子病历这类日志性海量流记录数据存储应用场合.
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基于胶囊内镜的自诊断技术与模式的初步研究
针对现有胶囊内镜检查的一些诊断瓶颈问题,对胶囊内镜产生的海量数据进行了图像冗余数据的筛除,提高了医生的阅片速度。实现了基于蓝牙的胶囊模型,并在此基础上提出基于胶囊内镜的“自诊断模式”。
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广义似然比检验应用于基因芯片表达数据的分析
基因芯片技术的出现使同时监测成千上万个基因的表达成为可能,人们可以全面的在基因组水平上揭示不同基因之间的相互关系,使研究效率明显提高,为基因诊断和基因治疗提供了可能性.但基因芯片技术的成本昂贵、复杂、检测灵敏度较低、重复性差等特点制约了其发展,特别是其得到的海量数据的分析成为基因芯片研究的瓶颈[1].利用基因芯片获得的基因表达数据具有数据量大、维数高、样本量小、非线性的四大特点.所以如何采用有效的数学统计方法找出隐藏在基因表达数据下的生物信息成为当前的研究重点.
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SVMs在基因表达谱数据分析中的应用
目前,微阵列技术已被广泛应用于基因表达水平的录制实验.所获得的基因表达数据通常包括上万条基因的测量值,很多传统方法在处理这样的海量数据时都存在着问题.并且,由于制作工艺和经费的限制,实验所获得的数据集常含有较少的组织样本,而每一组织却包括上万条基因的表达水平,大多数有监督的方法应用效果都不理想.一种新的有监督的分析技术--支持向量机(Support Vector Machines,SVMs)已被证明十分适合处理这样的基因表达数据.大量关于基因表达数据处理的文献在肯定SVMs独特优势的同时,对于其原理与算法的具体实现却较少进行总结和详细介绍.本文将结合数据挖掘的相关知识,从SVMs的基本原理出发,详细介绍SVMs在微阵列表达数据分析中的应用.
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现代统计方法在蛋白质组信息分析中的应用
随着蛋白质组学研究近年高速的发展,需要进行蛋白质结构的预测,功能的识别,以及生物标记物的预测与鉴别等,由此产生了亟待分析的海量数据,并对传统统计分析处理方法提出了新的挑战,许多统计专业人员纷纷涉足于该领域的研究,提出了许多新的分析模型.本文就目前在蛋白质组分析中用到的一些现代统计分析方法做一个综述.
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论证候基因组研究中的海量数据生物信息问题
在新世纪科学、人类基因组、生物信息学大背景下,中医证候基因组的研究已起步,在运用基因芯片等新技术中,产生了海量数据,如仅仅一个肾阳虚家系的基因表达谱芯片和证候症状已有近40万个原始数据,用初步的信息融合观考虑也会有61种计算的角度.生物信息学的发展,将会为我们证候基因组研究不断提供数学方法;功能基因组的进步,开始为中医证候研究奠定了一个新的平台.前面的探索告诉我们证候基因组研究虽是艰巨,但仍是可行的,其中复杂问题,海量数据,也是可以逐步解决的.
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大数据时代统计分析转型
随着数据规模的扩大,传统的抽样分析面临着挑战.对抽样分析结果是否具有整体代表性以及数据自身的可靠性提出质疑,这就需要运用大数据分析方法再次完成检验.随着人们对大数据分析方法的逐渐掌握,其对以往小样本、小数据精确度的痴迷程度必将逐步减弱.过去对小数据而言,基本、重要、关键的要求是减少抽样误差,以保证数据分析结果的质量.随着信息化时代的来临,人们掌握的数据越来越多,不再仅是利用手头的有限数据,而需对与之相关的全部数据甚至海量数据进行汇总分析应用,这也正切合了计算机的大优势.
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加强健康数据的分析和利用,提高公共卫生循证决策能力
随着信息时代的来临和数据处理技术的突飞猛进,我国正步入医疗卫生的大数据时代,每时每刻都有大量新的有关疾病与健康的海量数据产生,亟需挖掘、分析和应用.在公共卫生领域,上海市疾病预防控制中心也长期、系统地开展疾病及其影响因素的各级各类公共卫生监测,如全市传染病监测、死亡登记、出生登记、肿瘤登记、营养与健康监测等,积累了大量的基于人群、社区、医院、实验室的监测和疾病登记数据.
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心电散点图的重要概念、名词术语及其内涵
随着对心电散点图(Lorenz plot)图形发生机制认识的加深,相关概念与术语迅速增多,因此有必要对其含义进行阐述。本文选取了目前临床较常见的概念作一梳理,包括:RR间期差值散点图,时间 RR 间期散点图,心电吸引子,海量数据,“两端、两线、八区”,心律失常“诊断四要素”(子图数目、图形形态、图形位置、B 线斜率),早搏前点,早搏主点,早搏后点,阻滞前点,阻滞后点,同质同源吸引子以及同质不同源吸引子等。
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浅谈医院统计工作存在问题及解决途径
随着医改的不断深入,对医院精细化管理的要求越来越高,如何及时、准确、高效、全面、系统地对医院信息系统海量数据进行挖掘利用,以反映医院绩效管理、评价质控、总结经验、研究工作、科学管理,为医院精细管理提供依据和服务,是目前医院管理层和卫生行政部门为关心的问题.如今医疗统计管理已成为一门专门的学科,作为医院管理体系的信息交流枢纽,其作用正在被管理者重视[1].医院统计工作的目的是全面提高医院医疗教学科研管理水平,为病人提供更好的服务.现就当前医院统计工作中存在的问题与解决途径做一探讨.
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海量数据与数据挖掘技术
简要概述数据挖掘技术的发展由来和定义,着重介绍数据挖掘技术的功能、应用范围,以及常用的数据挖掘方法和一般过程,并提出我国目前国产数据挖掘软件存在的问题,以期更多的专业人才致力于这方面的研究.
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基于数据挖掘技术分析名老中医黄建业运脾散治疗厌食的证候规律
数据挖掘是从海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程.近年来数据挖掘在中医药研究领域的应用日益广泛特别是在名老中医经验传承领域发挥着重要作用.该文对黄建业名老中医运脾散治疗厌食进行数据挖掘,对其证候规律进行总结以指导临床.