融合云平台和多源数据下农业生产优化分析

随着信息技术的不断发展,云平台和多源数据成为农业生产优化的关键技术。以农业4.0为背景,结合实际案例分析了如何利用云平台集成气象数据、土壤信息、作物生长数据等,通过大数据分析和人工智能技术实现农业生产的精细化管理和优化决策。云平台可以为农业生产提供全面的数据支持,保证农业生产过程得以实时监测、智能预警和精准施肥。同时,通过对多源数据的深度分析和模型建立,农业生产管理决策也将更加科学和有效。分析结果对于推动农业现代化、提高农业生产效益具有重要意义,为农业生产提供了新思路和方法,为农业生产可持续发展和智能化管理提供了一定的参考价值。

基于云计算的大规模地理数据处理与分析平台设计与实现

传统的地理数据处理与分析方法往往面临着计算资源有限、数据处理速度慢、扩展性差等挑战。为了应对这些挑战,越来越多的研究和应用开始将目光投向了云计算技术。云计算作为一种弹性、高效的计算模式,为地理数据处理与分析提供了全新的解决方案。本文通过探讨尝试构建一个基于云计算的大规模地理数据处理与分析平台,为城市规划、环境保护、资源管理等领域的应用提供支持和帮助。

基于云计算技术的煤矿变电所数据管理与分析平台研究

针对变电所数据量庞大且复杂,传统的数据管理和分析方法已经无法满足实际需求。因此,本文构建了一套高效的基于云计算技术的数据管理与分析平台。分析了煤矿变电所数据管理的需求和挑战,因为其在数据存储、计算能力和实时性方面存在局限性。为了解决这些问题,提出了一种基于云计算技术的煤矿变电所数据管理与分析平台。该平台利用云计算的弹性资源调度和存储机制,可以实现对大规模数据的高效存储和管理。通过引入分布式计算和虚拟化技术,该平台能够满足变电所数据分析的高性能计算需求。通过对数据的收集和分析,验证了该平台在数据存储、计算能力和实时性方面的优势。结果表明,该平台能够高效地处理变电所数据,并提供准确的故障诊断和预测分析结果。

医疗健康大数据平台建设实施路径探索

目的:探索大型医疗机构医疗健康大数据平台的建设路径,为医疗机构推进数据平台建设提供参考。方法:梳理、总结四川大学华西医院医疗健康大数据平台建设过程中的5个实施阶段,指出各个阶段的重要任务和实施难点;分析当前医疗健康大数据平台建设中存在的不足,明确未来持续优化的方向。结果:根据四川大学华西医院医疗健康大数据平台的建设经验,提供各个实施阶段的工作参考范式。结论:医疗健康大数据平台的建设有赖于多个学科的融合,需要各领域专家的深度合作。

数据生命周期视角下医疗健康大数据资产化影响因素研究

[研究目的]识别医疗健康大数据资产化的关键影响因素,对国家医疗健康大数据战略落地和产业发展、挖掘医疗健康大数据的潜在价值具有重要意义。[研究方法]采用文献分析法与专家访谈法联合识别出医疗健康大数据资产化的影响因素,并运用模糊决策实验室分析法(Fuzzy-DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)分析影响因素的层次结构和内在联系。[研究结论]研究发现,医疗健康大数据资产化受数据采集、数据存储、数据处理、数据管理、数据应用及相关环境共6个维度23个因素的影响,其中数据共享、数据交易等4个因素是最直接的影响因素,标准管理、隐私保护等11个因素是连接底层与顶层的关键因素,技术支持、数据集成等8个因素是根源性影响因素。

卫生服务数字化转型政策的价值与工具——基于健康医疗大数据的政策分析

价值与工具是健康医疗大数据政策的核心要素,深刻影响着政策制定的科学性与政策执行的方向性。本研究构建了“健康医疗大数据价值链-政策工具”二维分析框架,通过政策文本分析探究了政策注意力分配与聚焦、政策工具影响策略与手段,以及价值链与政策工具的匹配性问题。本研究认为政策工具通过影响价值链过程达到政策价值目标;目前“强供给”的工具选择策略与基础建设阶段的价值链相匹配,为健康医疗大数据的价值转化创造了可能并奠定了基础;但是面向标准规范与高质量发展的趋势需要以制度建设为抓手、以人民需求为根本进行政策工具的选择与调整,进一步提升政策的精准性和有效性。

健康医疗数据共享:法律界定、法律关系与合规分析

健康医疗数据共享是实现数据流通和数据价值的重要方式,是顺应全球大数据发展趋势的具体举措,是契合我国智慧医疗战略的坚实基础。健康医疗数据共享是指数据提供者将自己收集或加工的数据以交易、互换等方式提供给第三方,该第三方得以使用数据的行为。健康医疗数据共享涉及三方法律主体:数据来源者、数据提供者和数据受供者,其中数据提供者和数据受供者对数据享有使用、收益等权利。健康医疗数据共享的法律主体应在法律的框架下建立数据安全审查委员会,在数据收集、使用、公开、跨境传输等环节承担相应的合规责任,使健康医疗数据合法规范地共享,促进数据的最大化利用。

基于云计算的数据分析课程在线教育资源共享平台

由于在线教育资源规模庞大且处于不断更新的状态,传统资源共享模式的效率较低,提出基于云计算的数据分析课程在线教育资源共享平台。平台整体架构由云存储、云数据库、Web服务器、云计算服务器以及负载均衡设备组成。软件上,利用加密算法设计教育资源安全存储功能,基于云计算虚拟化技术设计教育资源调度功能,引入积分机制改进的共识算法设计教育资源共享功能。系统测试结果表明,设计平台共享数据分析课程在线教育资源时吞吐量为577 b/s,证实了该平台性能优越。

基于医疗健康云平台的数据分析云服务研究

云计算的出现推进了不同应用领域的新发展,对医疗卫生行业更是提出了新的机遇和挑战。首先设计了提供医疗数据分析服务的医疗健康云平台框架以及部署。其次,在此平台上针对多租户请求应用,提出了基于队列模型的请求调度策略。实验结果验证此框架设计下提出方法的有效性。

基于物联网和人工智能的社区健康管理云平台研究

IoT和AI技术的结合为社区健康管理带来了革新,本研究构建了一个融合物联网和人工智能技术的社区健康管理平台,以提高社区健康服务的效率和质量。该平台能有效整合社区健康数据,提供个性化的健康管理服务,特别是在提升社区健康水平、辅助慢性病管理等方面表现有较好的应用价值。进而,本文引申并分析了物联网技术和人工智能技术在健康数据分析、风险评估和健康建议方面的应用。因此,构建平台在提高社区健康管理效率、促进健康素养提升、降低医疗成本方面具有积极作用,但在数据隐私和安全性方面仍需进一步研究和改进。

基于多角色用户需求的医疗影像云平台优化设计

文章旨在探究多角色用户需求转化为产品需求流程,并将其应用于医疗影像云平台优化设计的实践方案。走访京、浙三甲医院采用深度访谈和大数据分析的方法,收集了包括医生、患者等多角色用户需求。然后基于需求转化得到的产品需求对云平台进行优化,最后,根据使用反馈和线上数据证明了此次优化设计的合理性。输出了多角色产品需求优先级列表和原型图,得到了本次优化结果。文章为医疗影像云平台的优化设计提供了参考和建议,有望为医疗信息化领域的相关工作提供了有益的指导。

基于大数据助力健康中国的探索——“询康”服务平台

近年来,随着我国人口老龄化的到来以及社会压力的增加,人们对医疗健康服务的需求不断增加。本项目以“询康”App——面向健康人群及患者的咨询与监测平台建设为例,探究大数据在医疗健康方面的应用及效果。项目组成员通过问卷调查的方式,了解了大众的健康服务需求,创建了平台的模块构建和二维图设计,总结了建设过程中的困难及问题并提出改进措施,以期为健康服务平台建设提供参考。

云计算技术在计算机大数据分析中的运用研究

云计算技术,通过互联网向用户提供计算资源、存储和应用程序等,按照用户需求,灵活调整计算模式,在计算机大数据分析中发挥着重要的作用。为进一步优化计算机大数据分析中云计算技术的运用,本文分析了云计算和大数据的关系,研究了云计算技术在计算机大数据分析中的运用优势,包括提供强大的计算能力、存储能力和网络能力,着重探究了云计算技术在计算机大数据分析中的具体运用及发展前景,希望能够对相关工作提供一定帮助。

基于Matlab‑JAVA融合的桥梁健康监测数据分析与预警平台

桥梁健康监测为桥梁日常运行和养护管理工作提供了重要支撑。为了实时掌握桥梁结构运行状况,防范化解桥梁运行重大安全风险,桥梁健康监测数据的实时分析、评估与预警是提升桥梁监测和安全保障能力的核心要求。该文将传统信号处理、统计分析与现代机器学习、深度学习相结合,开发了基于Matlab‑JAVA融合的桥梁健康监测数据实时分析与预警平台,包括健康监测数据的在线清洗、特征提取、性能评估与安全预警,实现了监测数据自动分析、结构状况实时评估、异常状态及时报警。最后以聚龙特大桥工程为例,展示了监测数据分析与预警平台的主要功能。实践表明:该平台实现了健康监测数据的快速准确分析,具有优良的数据分析和运行效率。

构建基于区块链的健康医疗大数据平台及其在耳鼻喉患者中的应用

目的:构建基于区块链的健康医疗大数据平台,探讨其在耳鼻喉患者管理中的应用。方法:构建基于区块链的健康医疗大数据平台,其架构分别为数据应用、数据管理和基础数据,从中心化、协同治理、透明化、市场化、智能合约及可追溯的方向出发,结合区域链技术的作用特点,确保平台有效构建并将其应用于耳鼻喉患者管理中。选取医院收治的80例耳鼻喉患者,采取随机数表法分为对照组和观察组,每组40例。对照组采用常规管理方法,观察组在常规管理方法基础上,采用基于区块链的健康医疗大数据平台进行管理。对比参与患者管理的医护人员管理水平及耳鼻喉患者管理质量,同时对比两组患者的满意度。结果:参与观察组患者管理的医护人员业务素质、行为素质、职业素质评分均高于参与对照组患者管理的医护人员,差异有统计学意义(t=5.654,t=7.765,t=9.121;P<0.05)。观察组与对照组相比耳鼻喉患者的管理中饮食管理、运动管理、合理用药、环境管理以及预防复发评分均较高,差异有统计学意义(t=6.565,t=7.598,t=9.231,t=10.234,t=7.696;P<0.05)。观察组与对照组相比患者满意度较高,差异有统计学意义(x^(2)=6.765,P<0.05)。结论:基于区块链的健康医疗大数据平台构建在耳鼻喉患者中的应用提高了耳鼻喉科的医护人员素质和患者管理质量,且患者满意度较高,具有较好的应用效果和优势。

政策工具视角下我国健康医疗大数据政策文本分析

[目的/意义]探讨我国健康医疗大数据相关政策体系的侧重点与不足,为优化完善健康医疗大数据发展政策提供参考。[方法/过程]采用内容分析法对我国中央政府出台的27份健康医疗大数据政策文本展开研究,以政策工具理论为基础,构建政策工具X维度、政策目标Y维度二维政策分析框架,梳理我国现有的健康医疗大数据政策现状。[结果/结论]政策工具维度,供给面与环境面政策工具应用比例较大,需求面政策工具应用相对较少;政策目标维度,加强数据保障、深化数据应用类政策较多,夯实数据基础及推动数据服务类政策偏少。政府应强化需求型政策工具的使用,注重各个政策目标间政策工具使用的平衡。

基于云计算技术的财务数据分析管理平台

随着信息化时代的到来,财务数据分析管理在企业决策和风险管理中扮演着至关重要的角色。基于云计算技术的财务数据分析管理平台充分利用云服务平台提供的弹性计算和存储资源,提供高效、可扩展的数据处理和分析能力。该平台以数据采集、数据处理和数据监控管理为核心模块,通过数据采集引擎实现数据源接入和数据转换清洗,运用机器学习和数据可视化工具进行数据分析,实施数据监控、警报和异常检测。同时,平台还提供关联规则挖掘和流式计算技术,进一步提升数据处理和监控的效率。通过应用该平台,企业能够快速、准确地分析财务数据,发现潜在的风险和机会,并及时采取相应的措施,为企业的决策和管理提供有力的支持。

基于云计算平台的医疗数据处理和分析系统设计

随着医疗信息化进程不断推进,全国各级各类医院都出现了非常多的医疗数据,其中有很多数据的数据类型也比较繁杂。这些都给全国各级各类医院存储和处理这些数据带来了不少问题。云计算这一先进技术的出现为解决全国各级各类医院非常多的医疗数据打开了一扇门。本文针对海量医疗数据处理和分析中存在的问题进行了研究,在这个问题研究的基础上又结合医疗数据分析技术、医疗大数据技术、云计算技术等,先设计了系统结构框图,后设计了系统主要模块,最后搭建了基于云计算平台的医疗数据处理和分析系统。最后完成的系统在系统用户界面可完成某种病及这种病的并发症之间的关系分析、文件上传、文件查找等功能。

基于云计算的医疗数据共享平台构建

为降低医疗数据在共享中的丢失量,引进云计算技术,对医疗数据共享平台的构建展开了研究。参照基于中央索引的分布式区域划分方式,设计数据共享平台架构;选用Web应用服务器、TL-NR810-8C-S型号的安全网关作为共享平台主要硬件设备;引进云计算技术,驱动平台云端数据存储模块中的智能清洁程序,将采集的原始医疗数据输入到预处理模块中,设计医疗数据清洗与属性约简处理;使用MySQL,构建医疗数据资源库;初始化处理医疗数据集合,生成传输过程中的区块链共识模块,设计医疗数据安全传输与共享。试验结果证明:开发的基于云计算技术的共享平台,可以在提高医疗数据交互共享效率的同时,降低共享过程中数据的丢失量,有效提高了医疗信息化建设水平。

山东省健康医疗大数据平台开放现状与对策研究

医疗大数据平台是医疗数据的集中收集、管理、分析、共享应用的中心,对临床医学应用和医学研究都具有重要的价值和意义,与广大群众的健康息息相关。文章从山东省17个地市卫生事业状况现状出发,对其政府数据开放现状进行了对比研究,重点分析了山东省健康医疗大数据平台开放存在的问题与改进策略,以期为进一步优化平台开放提供参考。