关于医疗信息化海量数据压缩与检索技术的推广

随着现代科技的发展,医院数据中心产生了大量数据,如病人检查检验、手术视频、用药信息等数据,通常采用的是云存储和磁盘存储的方式,这种方式占用空间大,安全性比较低,耗费财力、物力,浪费翻阅时间。而数据压缩与检索技术可以将图像、视频、声音、文字、计算等设备存储数据进行高效地压缩,使设备中数据占用空间较小,并在后续传输过程中速度得到高质量的提升。将该技术应用于医疗行业,来提高医院服务器利用率,减少数据安全隐患,提升网络运行性能,实现数据中心安全,使医院应用系统达到高的可用性,真正实现医疗信息化海量数据的压缩与检索,做到利国利民,再将该技术更大范围的推广。

基于人口空间化的外来人口聚居区识别方法——以北京市海淀区为例

新时代背景下,外来人口聚居区是推进外来人口市民化进程的重要平台和促进城市空间一体化发展的关键区域。外来人口聚居区空间识别方法是开展外来人口聚居区相关研究的基础和前提。文章集成人口统计数据和高清遥感影像数据,构建了基于人口空间化的外来人口聚居区空间识别方法。基于此,以北京市海淀区为案例区,对社区尺度外来人口聚居区进行了识别,并采用分层抽样法对外来人口聚居区识别结果进行检验。检验结果表明,基于人口空间化的外来人口聚居区识别方法具有较高的有效性。