KITTI数据集 Vision meets robotics The kitti dataset

医院信息集成平台建设方案

信息集成平台建设方案 1建设需求 一个完善的医院信息系统通常由上百个子系统组成，牵涉众多的专业领域。这么庞大的系统需要非常专业化的软件开发分工，整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势，医院信息化能够取得成功必须保证各个系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的，它们来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，这些系统的集成整合已经逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。 系统集成平台的构建主要面向两个核心问题：一个是为各种医疗应用提供统一的医疗数据访问服务，从而消除各种医疗应用系统与医疗数据中心的直接耦合性；另一个是为各种临床信息系统提供系统集成服务，系统集成服务基于系统集成模型，通过HL7和DICOM等标准通讯协议为各种医疗应用系统提供集成服务，确保各个临床信息系统在工作流整合的基础上实现交互协作，从而以数字化的形式完成各项医疗业务。 2建设目标 系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍，由于不同厂商之间的产品不兼容，使得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规范的系统集成平台，在IHE、DICOM、HL7等国际标准的基础上，制定覆盖医疗所有业务流程的系统集成规范，开发基于规范的系统集成平台，为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的数据交换和工作流协同的平台。

3信息集成方法 信息集成方法有三，即应用集成、数据集成、界面集成，这三种集成方式各解决不同方面的问题。应用集成指应用程序之间实时或异步交换信息和相互调用功能，可以采用HL7消息，Web Service，CORBA，EJB，DCOM， RPC等标准，采用消息中间件，BPM等中间件实现；数据集成是指应用系统的数据库系统之间的数据交换和共享，以及数据之间的映射变换，常采用ETL （Extract-Transform-Load）工具实现；界面集成含义是应用程序界面之间相互关联引用合成，采用技术包括ActiveX插件、Portlet、IFrame等。 协同应用从早期单纯的点对点接口方式，发展到现如今的集成平台方式。各种方式中： 点对点接口方式的复杂性在于要和不同的系统建立1：N的接口，假定有 N个系统相互之间需要建立接口，则接口数为 N*(N-1)/2。 集成平台方式中，在N个系统需要进行应用协同的情况下，只需要开发 N个适配器接口即可，减少了集成平台的系统负荷。 由于医院信息系统复杂性，我们根据不同的需求和应用场景，设计分别采用上述三种不同集成方法和手段进行信息集成。 4应用集成 和医技辅诊科室信息系统（如PACS/RIS、LIS、MUSE等）的信息集成，这种场景，信息交互的数据量不大，实时性要求不高，且各信息系统各专业厂商实现方式相差较大，采用基于集成平台的应用集成方式是最优选择。 集成平台体系结构如下图所示，集成平台对外提供支持多种方式的集成服务：包括WebService服务、TCP监听服务、文件监测服务、FTP服务、SQL监控服务等方式。

数据集成整体解决处理办法

数据集成整体解决方案 继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。 数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清晰。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

Orion医院信息集成平台解决方案v2.0

Orion医院信息集成平台解决方案 Orion Health Solution Consulting APAC

文件历史 版本时间作者备注 1.0 2015-01-24 欣初始版本 2.02015-07-26欣添加产品优势、硬件需求、容灾方案和实例解析

目录 1引言 (4) 2系统建设目标及设计要求 (4) 2.1解决问题一：医疗临床信息连续性及相关性 (4) 2.2解决问题二：医疗临床信息标准化及再利用 (4) 2.3设计要求 (4) 3Orion Health公司及其系统适用性 (5) 3.1Orion产品优势 (5) 4方案描述 (6) 5硬件需求 (7) 5.1医院规模定义 (7) 5.2小型医院 (7) 5.3中型医院 (8) 5.4大型医院 (8) 6容灾方案 (9) 7实例解析 (9) 8案例展示 (12) 8.1市公共卫生临床中心 (12) 8.2复旦大学附属儿科医院 (13) 8.3Inland Empire Health Information Exchange (13) 8.4加拿大阿尔伯塔州 (13)

1引言 一个完善的医院信息系统通常由数十个甚至上百个子系统组成，牵涉众多的专业领域。这么庞大的系 统需要非常专业化的软件开发分工，整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势，医院信 息化能够取得成功必须保证这些系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需 求逐步建设的，它们来源于不同的厂家，基于不同的技术，缺乏统一的信息交换标准，这些系统的集成整合已经 逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。 Orion医院信息集成平台的构建方案着眼于在医院部实现医疗临床信息的集成重组，利用先进的技术手段，在 最大程度保护医院已有IT系统投资的基础上，建立面向临床面向科研面向集团化管理的信息技术平台，实现医疗 临床信息的统一访问和深层次利用，促进医院部信息流的通畅，从而实现医疗服务质量、医疗管理质量和医疗科 研水平的提高，更好的为患者服务。在实现医院部临床信息整合的同时，统一设计和实现临床信息的对外交换共 享的模型，从而方便地实现与社区医疗、区域医疗和公卫系统的衔接。 2系统建设目标及设计要求 系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍，由于不同厂商之间的产品不兼容，使 得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规的系统集成平台，在IHE、HL7等国际标准的基础上，制定覆盖医疗所有业 务流程的系统集成规，开发基于规的系统集成平台，为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的 数据交换和工作流协同的平台。通过本方案的实施，我们准备着重解决如下两个关键问题和达到相应的设计要求： 2.1解决问题一：医疗临床信息连续性及相关性 基于现有的HIS、CIS、LIS、PACS等应用系统，实现医疗机构部及之间信息的互操作性，需要在医院部的各 个分立的业务系统之间构建基于信息交换标准（如HL7）的医疗临床信息集成平台。 该平台建成后，实现规系统集成的信息交换标准及相应的接口规标准，以信息技术的手段，在更高的层面上 进行信息集成。考虑到当前各个医院部的HIS、LIS、PACS、电子病历等医疗信息管理系统和医疗辅助系统都已基 本成型，因此医疗服务信息技术共享平台与这些已建成系统的业务关联性主要表现在集成层面，除非必要，不强 制要求原有系统进行根本性改造，而是以信息服务的方式或标准映射的方式与医疗服务信息技术共享平台进行信 息服务级衔接。 2.2解决问题二：医疗临床信息标准化及再利用 建立以病人为中心，以优化流程为向导，以信息标准为基础的医疗临床信息标准化、电子化、语义化处理平台，在实现临床信息采集与存储的基础上，实现临床信息的深度利用。 医疗临床信息标准化及电子化，就是将各类临床信息整合成一个标准化、可计算的模型。该模型不是一个简 单的医嘱电子化，而是一个能够应用先进的数据分析技术的临床信息模型，从而使得医务人员可以针对具体的疾 病和患者情况，选择最佳的医疗计划和技术。 医疗临床信息标准化及电子化的另一个重点就是以病人为中心，将所有电子化的医疗临床信息进行组织，形 成以患者为核心的统一信息视图。借助上面提及的医疗信息集成平台，结合病人的主索引机制（EMPI），对HIS、CIS、LIS、PACS等信息系统进行信息集成，以提供完整而准确的病人临床信息。 2.3设计要求 针对集团医院运作的实际需要，实现系统间的互联互通及互操作性，集成平台的设计具体要求包括以下几个 方面。 一是先进性：系统必须严格遵循IHE ITI技术框架及卫生部“基于电子病历的医院信息平台技术规”要求，符 合国际医疗信息交换技术发展潮流； 二是可扩展性：系统规划设计必须站在医院的全局高度，充分考虑到医院各个业务系统接入甚至协作医院接 入等互联互通需要，并按照国际标准设计接口，确保今后和新增业务系统或其它院区信息平台的衔接； 三是可靠性：系统应具有高可用性，支持7x24小时工作模式。同时系统提供完备的容灾技术，以利于抗干扰

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

科研项目数据集成设计及整理服务技术要求

科研项目数据集成设计及整理服务技术要求 一、服务名称 科研项目数据集成设计及整理服务。 二、服务目标 根据科技计划项目统一集成管理需求，调研和分析科研项目数据现状，对科研项目数据涉及的各类对象、管理阶段、管理方式等编写相关报告，制定科研项目数据集成方案，从数据集成（在线、离线等）方式、数据管理（包括核对、验证、更新等）方式、数据整合应用方式等多层面为全面进行科技项目数据集成管理提供支持。通过整合部分科研项目数据，对方案进行原型验证。 三、服务内容 3.1部分科技计划及专项项目数据现状调研 根据招标方对科研项目数据集成管理要求，对部分科技计划及科研专项项目数据管理情况进行调研，重点调研各类计划及专项项目数据采集范围、项目数据采集方式、项目数据类型、项目数据管理方式以及项目数据汇集应用情况等。并在此基础上，编写科技计划及专项项目数据现状调研报告。 3.2科研项目数据集成设计 根据招标方对科研项目数据集成管理需求及当前科技计划及专

项项目数据现状，编写科研项目数据集成方案，方案内容包括（但不限于）： （1）科研项目数据集成管理需求分析； （2）科研项目数据集成体系设计； （3）科研项目数据集成方式设计； （4）科研项目数据集成技术管理设计； （5）统一集成科研项目数据流程及质量保障机制设计； （6）科研项目数据集成、数据共享应用支撑机制设计。 3.3科研项目数据集成原型系统开发 根据招标方需求和相关设计方案，进行科研项目数据集成原型系统开发。原型系统需要满足如下要求： （1）各类页面功能完备清晰，符合通用易用性要求； （2）科研项目数据集成原型系统技术架构合理适用； （3）原型系统项目数据集成管理功能满足各类管理对象要求； （4）原型系统必须实现对统一集成的各类项目数据采集、整理及核对功能，并对实际应用系统开发提供统一的技术路线； （5）原型系统必须采用可定制、模块重用等灵活机制，适应多数据源采集、多类方式数据采集，不同管理对象管理、个性化过程管理等功能实现； （6）原型系统开发必须选择主流技术平台，并能够适应多种技术平台集成交互需求。 3.4部分科研项目数据集成整理

医院集成平台建设方案

医院信息系统集成平台建 设方案

目录 1.建设背景 (6) 2.建设目标 (7) 2.1实现医疗信息资源整合与利用 (7) 2.2实现医院数据中心建设 (7) 2.3提供管理决策及临床决策支持 (8) 3.设计原则 (8) 统一性 (9) 实用性和先进性 (9) 安全性和可靠性 (9) 开放性、互连性和标准化 (10) 灵活性与可扩展性 (10) 经济性与投资保护 (10) 易管理和易操作性 (10) 整体设计和多种应用相匹配 (11) 可维护、可管理性 (11) 4.建设方案 (11) 4.1医院信息化建设面临的问题和难题 (11) 4.2医院集成平台总体框架 (14) 4.3标准化数据中心 (16) 4.3.1建立数据中心的意义 (17) 4.3.2共享基础信息库 (19)

4.3.3原始业务信息库 (20) 4.4.4交换信息库 (20) 4.3.5临床文档库(CDR) (21) 4.3.6临床数据中心构建方法 (24) ODS（操作数据存储） (25) 数据仓库 (27) 医学知识库 (28) 4.4数据交换层 (31) 4.1.1.数据交换层总线技术特点 (34) 4.1.2.数据交换总线功能特点 (36) 4.1.3.基于数据交换服务总线的业务数据交互 (37) 4.1.4.跨医院信息交换平台 (39) 4.5公共消息服务平台 (40) 4.1.5.支持HL7引擎服务部件 (41) 4.1.6.适配器服务部件 (44) 4.2.Ensemble集成平台中间件 (46) 4.2.1.Ensemble HIE 构成组件 (46) 4.2.2.Ensemble HIE 设计原则 (50) 4.2.3.Ensemble HIE 技术特点 (51) 4.2.4.Ensemble HIE 功能介绍 (56) 病人主索引（MPI） (60) 4.2.5.病人主索引功能 (62) 4.3.统一身份认证授权平台 (66) 4.3.1.统一身份认证授权平台主要功能 (67) 4.3.1.1.单点登录 (67) 4.3.1.2.身份管理 (68) 4.3.1.3.授权管理 (68)

大数据技术原理与应用林子雨课后习题答案

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

《大数据多维分析平台实践方案》

大数据多维分析平台实践方案 一、大数据多维分析平台搭建的初心 随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。 数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。 通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。 基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。 二、多维分析平台技术选型 搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。 我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会

按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类 第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。 第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。 实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。 第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。 综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？ 在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。

医院数据一体化整合及建设数据集成平台的体会

医院数据一体化整合及建设数据集成平台的体会 牛启润① 吴向群① 谭志明① 陈荣山① ①中山大学附属第二医院信息科，510120，广州市沿江西路107号 中山大学附属第二医院建于1835年11月，是中国最古老的西医院，包括两个院区和一个门诊部。医院目前开放床位1 380张，二级临床部门30多个，年门急诊量170多万人次，年出院患者3.6万人次，年手术量22 000多例。医院的信息系统起步较早，1997年就建立了门诊、住院、药房药库管理，人事工资和财务管理等系统。近几年，随着医院的不断发展，信息系统的建设也一直没有停止过，院区之间在2004年已经实现了千兆连接，信息系统也制定了中期发展规划。目前已建成包括HIS、LIS、PACS（RIS）、专科电子病历、体检、财务管理、库房管理、手术麻醉等系统，今、明两年将重点建设电子病历、心电监护等临床信息系统。 1 信息系统建设过程中存在的问题 信息系统建设为医院各项业务的快速增长提供了有力的技术支持，但随着临床提出的需求越来越多，面向管理的信息系统已无法满足需求。为此，我们制定了医院信息系统发展的三年规划，志在打造以患者为中心，面向临床的医院信息化平台。 随着信息系统的增多，信息共享问题再次提到日程上来。目前的问题不仅表现在新旧系统的互联上，还表现在与历史遗留系统的互联及未来升级和扩展的高昂成本上。为解决此类问题，在过去几年里，我们也花了很大精力采用紧耦合的方式对其中一些系统进行互联，解决了存在已久的信息孤岛问题。但随着系统的增多，特别是相互之间有数据交换的系统增多，遇到的困惑也越来越多，主要集中在以下三个方面： 1.1 互联的系统数量上升 此时，其复杂程度和成本就呈爆炸性增长。互联系统中的任何拓扑改动，或期间进行的系统升级，都很难保证系统之间数据传输不出问题。 1.2 对于已经淘汰的系统来讲 其数据往往在4、5年甚至更长时间以后还将用到，但因为多种原因，这些系统中有价值的数据不能被迁移到新系统。我们的旧门诊系统在2003年已经停止使用，但由于旧的数据财务部门还经常会用到，所以至今还保留并运行着。随着数据具有很高研究价值和临床价值的系统的更新换代，可以预见，虽然可以通过新系统抽取整合旧系统的方法来保留旧数据，但代价比较高，且数据未必完整。可以说，若没有更好的替代方式，系统的更新换代必将更为困难，除非能够保证采用同一供应商的产品，但系统的更新换代往往意味着更换供应商。 1.3 未来必须解决的新问题 通过标准的HL7传输数据或非标准的通过中间表或视图传送数据，虽然暂时解决了系统间的数据交换，但仅仅是一小部分数据被共享，解决了系统运行中数据传输的问题，并未解决数据的完全共享。若需要对临床或运营管理决策而进行深度数据挖掘工作时，还要对各个系统的数据再次操作，浪费人力物力。

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

大数据智慧旅游案例分析

大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品

数据中心及智能化集成服务

数据中心及智能化集成服务 数据中心及智能化集成服务依托全球整合资源、极具高度的专业水准、雄厚的综合技术实力、技术精湛的专家队伍与 IT 服务的丰富实践经验，全程服务于数据中心建设的各个阶段; 强大的端到端服务能力涵盖从咨询到设计、项目建造、安装调试和竣工交接与后续相关服务的各个阶段，让客户的数据中心管理简化且机动灵活，能够满足不断变化的业务需求; 优化后的数据中心让客户在简单、有效的环境中共享系统资源，快速的预测和应对市场变化，并提供快速的服务。 主要解决方案及服务 ?数据中心整体解决方案: 全程服务于数据中心建设的各阶段，包括规划阶段、设计阶段、建造阶段与后续相关服务，可一站式帮助企业解决在数据中心建设中遇到的各种问题; ?数据中心建设咨询服务: 充分考虑企业业务、技术和运维现状，通过对客户的深入调研，协助企业分析、整理出 IT 架构对基础建设的功能、平面布局等要求，并对后续的设计、实施、运维提供系统性的建设导意见。最终向客户提交涵盖数据中心选址规划、平面规划、功能要求规划、人流物流规划、数据中心对建筑体的特殊要求、电气系统规划、暖通系统规划、消防和安防系统规划、总控中心规划、弱电建设规划等新一代绿色数据中心建设咨询意见; ?数据中心和建筑楼宇能效评估服务: 为了了解数据中心和建筑楼宇的能耗现状和改善空间，为您提供全面、准确的能源评估和分析服务，协助您找出能源使用中的问题和缺陷，并根据现场调研和分析结果对能耗使用战略进行重新定位和排序，同时找出改善的机会，以全面提高能源利用率，降低能耗成本; ?数据中心环境基础设施评测服务: 结合多年建立并维护数据中心的经验，能够为客户提供全面的数据中心环境基础设施评测服务。根据评测的关键参数，可提供完善的检测报告和风险分析，以及数据中心基础设施的改造方案，协助客户及早规避潜在风险，为数据中心走向绿色节能提供科学的依据和最佳实践。 ?模块化数据中心集成解决方案 1.可扩展模块化数据中心—适用于 50-250平方米机房规模，按机柜数量进行标准化分级， 客户可按需选择，使建造机房像享用快餐一样方便; 2.企业级模块化数据中心—适用于大型数据中心，以 500平方米为一个机房模块，可模块 化进行递增。采用最先进可靠的技术为客户创造出一个具有高可用性和高运行效率的数 据中心，同时实现了建筑资本和运行成本的最优配置; 3.便携式模块化机房(PMDC)—这是一种可在任何地点简单快速部署的集装箱式数据中心， 适用于机房扩展、异地安装、可移动式和临时使用的需求; 4.高密度分区解决方案—如果客户要在现有的数据中心内快速部署高密度服务器，高密度 分区解决方案可带来改造周期短、成本低、空间省、风险低的优点。

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

政务数据集成解决方案

1数据集成平台 (2) 1.1 总体要求 (2) 1.2 基础架构和业务模型 (2) 1.3 业务模型分析 (6) 1.3.1 交换数据信息构造 (6) 1.3.2 前置数据采集 (8) 1.3.3 数据清洗/影射/比对/加工 (10) 1.3.4 数据路由 (11) 1.3.5 数据推送持久 (12) 1.3.6 流程化特征 (13) 1.3.7 统一部署、监控和管理 (13)

1数据集成平台 1.1总体要求 作为电子政务信息化建设的重要组成部分，政务数据互联互通共享集成平台以电子政务网络为基础，通过构建覆盖多个部门、多个政务应用系统、多等次的政务级别等多级政务信息资源交换体系技术总体平台，围绕跨部门的业务协同，以部门业务信息为基础，确定部门间交换信息指标及信息交换流程，实现不同部门间异构应用系统间松耦合的信息交换，形成部门间政务信息资源物理分散、逻辑集中的信息交换模式，提供部门间横向按需信息交换服务，提高各级政府行政管理效率和公共服务水平，满足各级政府履行职能的需要。 随着政府机构改革和职能转变的不断深入，政务应用不断的进行改进和优化，对于政务数据互联互通的需求也在不断的变化，以更好的适应新的政务应用用体系，更好的创造工作价值。政务数据集成平台需要能够实现不同的、分级次的多个部分之间的数据集成的松散耦合，以灵活敏捷的方式，实现政务信息的互联互通，从而从根本上解决政务应用系统业务流程发生变化，而需要不断的重新建设的难题。而目前，SOA框架的提出，给这样的松耦合带来了技术基础。政务信息集成平台，需要能够体现SOA的思想，真正做到灵活、敏捷，快速适应业务变更需要。 同时，随着应用信息系统的不断建立，基于数据层面的共享慢慢将难以应对对共享信息实时、多样、可变的需求，信息的互联互通进入应用系统减的集成和整合是必然的发展趋势。通过SOA框架的指导，以服务化的方式，完成政务应用系统之间的数据集成、应用集成、流程集成，是政务信息集成平台的发展目标。 1.2基础架构和业务模型 政务数据集成平台由信息库系统和信息交换系统组成。信息库系统由若干交换信息库以及政务应用系统的各种公开业务接口组成；信息交换系统由交换桥接、前置交换、交换传输、交换管理等子系统组成。