医院面向健康服务管理的大数据有效挖掘方法研究

针对智能健康服务中多源异构信息难以有效融合及疾病实时预警等问题,以发病人数多、潜伏期长、死亡率高、对经济生活影响重大的心脑血管疾病和糖尿病为研究对象,以"数据-信息-知识管理"为主线,采用大数据、智能信息处理和知识管理等理论,构建基于增量式在线特征提取和离线深度学习的疾病预警模型,并开发了健康医疗信息服务管理大数据平台及实时预警服务支持系统。旨在为提高我国医疗信息服务水平、合理配置医疗资源提供理论与实践支持。

建立面向数据价值的眼科临床教学模式探讨

目的建立面向数据价值的眼科教学模式。方法通过分析医院医疗大数据价值和教学的关系以及面向数据价值的眼科教学模式,提出了将临床、教学、科研、管理过程中产生的数据进行优化组合。结果信息时代的医疗、科研电子数据成了眼科教学的主体。结论充分发挥数据价值,实现眼科教学的数据模型化。

本溪市政府级云计算数据中心建设的核心技术问题研究

结合本溪"智慧城市"建设的现状,本文提出了建设本溪市云计算数据中心的核心技术,包括数据获取、数据质量分析、数据特征分析、数据预处理和挖掘建模等技术,并在技术分析的基础上提出了挖掘建模的建设方案,同时也提出了建设云计算数据中心所需的配套政策。

基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践

为解决传统配网抢修模式只能被动接受抢修工单,存在抢修效率低、恢复送电时间长等问题,将大数据技术应用于配网故障抢修之中,构建基于大数据技术的设备故障分析预测系统,利用F P-growth改进算法综合分析用户用电行为数据、设备运行数据以及外部季节性环境因素影响数据,深度挖掘这些海量样本数据内部隐藏的故障信息及其影响因素之间的潜在关系,实现对设备状态的超前预警,构建配网设备故障预测、消缺整改以及抢修维护的闭环管控,从而实现配网故障主动消缺维护,最大限度减少用户和供电公司经济损失,及时恢复电力供应。该系统可以显著提高配网故障抢修效率,提升公司精益化管控水平,为配网设备故障诊断的研究提供可靠而全面的判断依据,对配网设备故障诊断的研究具有十分重要的理论价值和实践价值。

大数据语境下司法统计的实证分析与经验借鉴

在大数据时代,司法统计口径与方法改革成为当下亟需解决的问题。我国法院司法统计人员多为兼职,审判信息数据尚未完全实现同步录入,数据挖掘方法有限,案件信息反哺审判工作较差,尚未形成统一的司法数据平台。借鉴美国司法统计局的实践经验,我国应建立一支高素质司法统计队伍,实现司法统一规范化,夯实基础数据准确性,搭建统一的司法统计数据平台,提高数据的分析运用水平。

基于大数据技术的新型教学质量评价体系研究

高校教学质量评价体系是近年来较为受关注的课题,一个科学合理的教学质量评价体系是保证优质教学的前提.在大数据时代,传统的教学质量评价体系已然跟不上教育改革的发展步伐.在大数据提供的新技术新思路下,我们尝试构建基于大数据挖掘技术的新型教学质量评价体系,紧跟时代步伐积极推进教学改革.针对目前高校教学质量评价体系中存在的典型问题,提出可行性解决方案,并尝试构建基于“大数据采集、大数据分析处理、结果反馈”(三步走)的新型教学质量评价体系,以大数据挖掘技术为核心,以大数据可视化报告为反馈,增强教学质量评价的可信度和有效性.