Advertisement

关于精准医疗中大数据分析及建模关键技术研发的综述.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文为一篇关于精准医疗领域内大数据分析与建模关键技术的研究综述。文章全面梳理了当前该领域的研究进展、挑战以及未来的发展趋势，旨在推动精准医疗技术的进步和应用。 面向精准医疗的大数据分析与建模关键技术综述这篇PDF文献主要探讨了在精准医疗领域内大数据分析及模型构建的关键技术。文章深入剖析了如何利用先进的数据处理方法来提高医疗服务的个性化水平，进而提升治疗效果，并对相关研究趋势进行了展望。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于精准医疗中大数据分析及建模关键技术研发的综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于精准医疗领域内大数据分析与建模关键技术的研究综述。文章全面梳理了当前该领域的研究进展、挑战以及未来的发展趋势，旨在推动精准医疗技术的进步和应用。 面向精准医疗的大数据分析与建模关键技术综述这篇PDF文献主要探讨了在精准医疗领域内大数据分析及模型构建的关键技术。文章深入剖析了如何利用先进的数据处理方法来提高医疗服务的个性化水平，进而提升治疗效果，并对相关研究趋势进行了展望。
     
  • 关于轨迹大数据处理关键技术的研究综述
    优质
    本文为读者提供了对轨迹大数据处理关键技术的全面理解，涵盖了数据采集、存储、查询和分析等多个方面的最新研究进展。 本段落档是根据《软件学报》上发表的“轨迹大数据：数据处理关键技术研究综述”一文整理而成的PPT内容概要。文档涵盖了以下几个方面： 1. 轨迹数据概述； 2. 轨迹数据预处理技术； 3. 轨迹索引与检索方法； 4. 轨迹数据分析挖掘策略； 5. 轨迹数据隐私保护措施； 6. 新兴的轨迹大数据处理技术。 文档最后还包括了对上述内容的整体总结。
     
  • 关于基于视觉的三维重建关键技术的研究综述
    优质
    本文为读者提供了关于基于视觉的三维重建技术的全面研究综述，涵盖了最新的算法、方法及应用进展。 本段落总结并分析了近年来国内外基于视觉的三维重建方法的研究进展。文章主要介绍了几种主动视觉技术，包括激光扫描法、结构光法、阴影法以及TOF（飞行时间）技术和雷达技术等；同时探讨了Kinect技术在内的被动视觉方法，如单目视觉、双目视觉和多目视觉以及其他相关技术，并对这些方法的优缺点进行了比较分析。最后，文章展望了三维重建未来的发展方向。
     
  • 物联网关键技术研究综述稿
    优质
    本文为《物联网关键技术研究综述》一文的概要版本，深入探讨了物联网领域的核心技术、发展现状及未来趋势，旨在为相关领域研究人员提供参考和借鉴。 物联网研究综述稿主要涵盖了物联网的各个方面及其关键技术的研究进展。该文旨在为读者提供一个全面而深入的理解，关于当前物联网领域内的核心技术和未来发展方向。
     
  • 关于基于Hadoop的医疗信息存储与检索技术的研究分析.pdf
    优质
    本文档探讨了在医疗领域中运用Hadoop平台进行大数据存储和高效检索的技术研究，旨在提高数据处理效率及患者信息管理能力。 【基于Hadoop的医疗信息存储及检索技术】是当前智慧医疗领域的重要研究方向，它针对医疗数据的海量、复杂和高增长性特点，利用Hadoop技术实现高效、安全且经济的医疗信息管理。Hadoop是一种分布式计算框架，其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。 该技术的应用价值体现在以下几个方面： 1. **安全性与可靠性**：通过数据冗余备份策略确保了医疗信息的安全性和可靠性。每个数据块通常有三个副本，分布在不同的节点上，即使部分节点故障也能保证数据的可用性。此外，支持数据中心对医疗信息的统一保存，避免临床系统直接存储数据，从而降低数据丢失的风险。 2. **低成本存储**：相较于传统的Unix服务器，Hadoop基于PC集群构建的数据中心硬件成本更低且扩展灵活。开源软件的支持进一步降低了软件成本，使得大规模数据存储成为可能。 3. **快速查询**：分布式文件系统的并行读写能力和MapReduce的计算模型显著提升了数据查询速度。这对于频繁访问PACS影像等大型医疗数据尤为重要，能有效提高医生的工作效率。 构建基于Hadoop的医疗信息管理系统涉及到以下几个关键组件： 1. **系统框架**：该系统由Hadoop Common、MapReduce、HDFS以及ZooKeeper等构成。其中，Hadoop Common提供基础支持；MapReduce负责处理复杂计算任务；而HDFS用于分布式文件存储和管理，ZooKeeper则协助构建分布式应用程序。 2. **HDFS系统**：采用主从结构设计的HDFS包括命名节点（NameNode）、数据节点（DataNode）及客户端。其中，NameNode管理文件系统的命名空间与元数据信息；DataNode负责实际的数据存储任务；而客户端执行读写操作。这种架构使得大规模数据的高效管理和检索成为可能。 3. **MapReduce系统**：作为处理大数据的关键技术，MapReduce将复杂计算任务分解为可并行处理的map和reduce阶段进行独立执行。map函数用于分片转换输入数据，reduce则整合map的结果输出最终答案。这种模式特别适合医疗信息中的大规模并行计算需求。 基于Hadoop的信息管理系统能够优化电子病历、PACS系统等临床信息存储及检索过程，在提升医疗服务质量和效率方面发挥重要作用。随着医疗数据的持续增长，该技术的应用将有助于挖掘更多潜在价值，并推动智慧医疗领域的发展。对于研究人员和实践者而言，深入理解和应用Hadoop技术对提高医疗信息管理现代化水平至关重要。
     
  • 关于MES的数据采集技术综述
    优质
    本文全面探讨了制造执行系统（MES）中的数据采集技术，涵盖了多种采集方法、工具及应用案例，旨在为企业提供有效的数据管理与分析策略。 面向MES的数据采集技术综述 数据采集是制造执行系统（MES）中的关键环节之一，它直接影响到生产过程的透明度、效率以及决策的质量。本段落将对面向MES的数据采集技术进行全面探讨，涵盖其发展历程、关键技术及其应用现状，并展望未来的发展趋势和挑战。 首先，我们将回顾从早期的手动记录方式发展至今自动化的数据采集系统的历程。接着分析当前主流的技术手段如条形码/二维码扫描器、RFID标签与读写设备、传感器网络以及机器视觉等技术在MES中的具体应用场景及其优缺点比较。 然后重点讨论如何通过优化硬件配置和软件设计提升整个系统集成度，实现跨平台兼容性增强数据安全性和可靠性。此外还会涉及大数据分析及人工智能算法的应用潜力，以期为制造企业带来更高的灵活性与智能化水平。 最后展望未来趋势时指出随着物联网(IoT)、云计算(Cloud Computing)以及边缘计算(Edge Computing)等新兴技术的发展, 数据采集将朝着更加高效便捷的方向演进; 同时面临诸如数据隐私保护等问题也需引起重视并寻找解决方案。
     
  • 关于健康医疗大数据标签体系构建的研究方法.pdf
    优质
    本文探讨了在健康医疗领域中如何有效建立和应用大数据标签体系的方法与策略，旨在提高数据利用效率及医疗服务水平。 本段落研究了健康医疗大数据标签体系的构建方法。
     
  • 关于图像认证中数字水印技术的研究综述.pdf
    优质
    本文为一篇研究综述，主要探讨了数字水印技术在图像认证领域的应用现状、挑战及未来发展方向。通过分析不同类型的数字水印算法，总结其优势与局限性，并提出改进方案以提高图像的版权保护和真实性验证能力。 随着网络技术和媒体信息数字化的快速发展，用于图像认证的数字水印技术已成为当前研究的重点领域。本段落主要介绍了目前用于认证目的的数字图像水印技术的特点以及相应的认证系统框架，并详细探讨了脆弱性水印与半脆弱性水印算法的研究现状与发展情况。文章最后还对认证数字水印技术未来的趋势进行了展望。
     
  • 关于区块链技术的调研综述
    优质
    本文为一篇关于区块链技术的调研综述，全面梳理了当前区块链领域的研究进展、关键技术及应用案例，并探讨了未来发展方向和面临的挑战。 区块链技术是一种去中心化且无需信任的集体维护数据库的技术，其本质可以被视为一种互联网协议。
     
  • 区块链关键技术和应用的研究综述
    优质
    本文全面回顾了区块链技术的核心原理及其在多个领域的最新应用场景，并深入探讨了当前面临的挑战与未来的发展趋势。 区块链技术的兴起被视为一场类似互联网崛起的重大变革，吸引了广泛的关注。这项技术具备去中心化、不可篡改以及追踪溯源等特点。通过对近几年国内外关于区块链的相关论文进行分析，我们可以深入了解其核心技术原理，并探讨它在金融服务、征信与权属管理、公共网络服务等领域的应用情况。同时，我们也会指出这些应用场景中存在的问题，并提出对区块链技术和应用发展的见解，以期为相关研究提供支持和帮助。