基于大数据技术的临床诊断决策系统

临床诊断决策系统是人工智能在生物医学领域的重要应用,计算机科学和互联网的发展使生物医学领域产生了巨量的数据,大数据的出现为临床诊断决策系统的发展提出新的要求。该文阐述了在大数据时代临床诊断系统的现状和所面临的挑战,并对于大数据时代建立用于临床诊断决策系统权威的、全面的、多领域的数据库进行了探讨。     

高校生物医学科学数据监护生命周期模型研究

本文在研究了国内外在数据监护生命周期研究方面成果的基础上,针对高校生物医学科学数据的特点,构建其科学数据生命周期模型,结合数据监护理论对生物医学科学数据管理过程进行系统研究。     

观测噪声对重力场数据融合方法的影响

随着信息获取手段越来越丰富,重力研究领域面临对大量不同类型数据的处理以及如何更好利用这些数据还原真实地球重力场等问题.利用配置法融合2种不同类型重力场数据来恢复某地区局部地球重力场为例,利用模拟数据分析不同大小的观测噪声和非稳态误差对数据融合结果的影响.模拟计算结果验证了配置法处理数据融合的有效性.数据融合结果对于精化地球重力场有较为显著的效果,同时对于不同大小的观测噪声和非稳态误差数据,数据融合结果均能获得一定的改善.     

基于领域知识和决策树的DeepWeb数据标注

数据标注是Deep Web数据集成系统的重要组成部分.建立了领域标注模型,描述数据标注的思想,根据不同的数据,使用领域知识和决策树两种标注方法,给出标注算法描述,最后以图书领域作为标注对象进行实验.实验结果表明该方法可高效、准确地对Deep Web数据进行标注.     

基于共享表示的跨领域中文模糊限制语识别

为充分利用源领域的标注数据,减少目标领域的标注代价,提出一种基于共享表示的跨领域模糊限制语识别方法.该方法利用双向长短期记忆网络,通过参数共享机制交替地学习源领域和目标领域的训练数据,同时引入对抗学习,把各领域私有特征从共享特征中剥离,从而获得不同领域间的共享语义表示.在中文生物医学和维基百科两个领域上的实验表明,基于共享表示的方法在跨领域中文模糊限制语识别性能上明显优于基于实例和基于特征的迁移学习方法.     

数据可视化在新闻报道中的应用前景探析

近年来,大数据所带来的数据革命冲击着各个行业的业务功能,在传媒领域,数据新闻被视为未来新闻业发展的一大趋势.而数据可视化是数据新闻的重要表现形式,它有利于扩展新闻报道方式,深化新闻独特价值,提升受众信息体验.业界在数据可视化领域做出诸多有益尝试,而针对新闻领域数据可视化的相关研究较为欠缺,结合新媒体的实践案例,对新闻数据可视化的应用现状进行分析,有利于解读数据可视化在新闻报道中的应用前景.     

触发器在大型数据库中的应用

为了提高触发器性能,对触发器的语法进行剖析、分解,数据关系应用进行归纳并结合大量的实践应用,得出数据触发关系主要有不同数据库系统之间的数据转换、同类数据进行不同处理、不同数据融合到一起和数据之间存在的级联关系.把触发器的应用归纳为四类系统集成、数据的拆分、合并和数据的级联更新,并给出了他们的模型.     

生物大数据可视化的现状及挑战

在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案.     

基于Apriori算法的兴趣集加权关联规则挖掘

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.目前业界已经提出了许多发现关联规则的算法,这些算法都认为每个数据对规则的重要性相同.但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分项目,因此本文提出一种基于兴趣集和权的算法,由用户提出他们感兴趣的项目并在数据库中找出与之相关的项目,通过给每个项目赋以不同权值来标识项目不同的重要性,从而可以挖掘出Apriori算法挖不出但却极具价值的规则.     

应用分类数据分析与转化型研究

转化型研究一般是指将基础科学发现应用到治疗或预防疾病或损伤，其价值通常是基于探索或发展可产生有效疗法的可能性。现代生物医学将应用研究拓展到转化型研究，本书介绍的是生物医学领域中分类数据的处理新方法与转化型研究，为读者提供了生物医学运用统计方法的指南，这些统计方法包括分类数据处理以及解决实际问题的具体步骤。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.