基于医疗大数据的流感人群患病情况分析

目的对上海市健康网中2016—2017年医疗机构门急诊期间，经国际疾病分类法（ICDl0）诊断编码为Jll（流行性感冒）的6 651名患者，追踪其在2013—2018年间的门急诊记录，进行患病情况分析。方法采用Apriori算法对上述患者的罹患疾病进行关联分析。结果流感患者年龄分布无显著差异，疾病分类统计显示呼吸道疾病和慢性非传染性常见疾病占多数。Apriori算法结果显示，患急性上呼吸道感染的患者占总流感患者的50．97％；患者罹患急性上呼吸道感染、支气管炎和患急性上呼吸道感染、肺炎支原体急性支气管炎概率达40．51％；患者患急性上呼吸道感染、支气管炎和肺炎支原体急性支气管炎的概率为1 O．43％。结论流感患者中。中青年占比高，应加强社会流感预防知识普及。医疗大数据的共享应用作为公共卫生监测工作的适当补充。是实现精准预防的可行方向。

2021-06-23
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基于数字孪生与区块链的智慧农业系统研究

:数字孪生与区块链等新一代数字技术正广泛应用于农业领域中,推动现代农业向智慧农业方向快速发展。数字孪生是一项用数字技术创建真实对象的数字等效物的技术,用于在虚拟空间中反映其状态或行为。而区块链与数字孪生的结合将进一步增强孪生数据和应用结果的可信性。将数字孪生用于农业领域,可以帮助农民进行农业生产的远程管理和科学决策。本文分析了数字孪生体在产品生命周期中的作用,介绍了 6 种不同的数字孪生应用类别,并结合农业生产管理的特点设计了数字孪生系统的实施模型结构。最后,针对具体的金银花采摘应用场景对数字孪生系统的结构进行了更详细的设计。

2021-06-23
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疫情防控中大数据应用的逻辑及其规制路径_——以新冠肺炎疫情为例

政府应急管理需要充分应用大数据技术，在这次新冠肺炎疫情中，大数据填补了突发疫情相关信息的认知缺口，回应了政府疫情研判、应急管理、保障民生的需要，发挥了重要价值。为了应对疫情防控中大数据应用面临的数据共享、数据整合和个人隐私保护等方面的障碍，需要在理论和实践层面解决好数据信息共享与个人隐私保护的张力、真实信息和虚假信息的争锋、数据整合与数据碎片的矛盾等突出问题。未来可以通过搭建规范的疫情防控大数据平台、整合疫情防控大数据使用规范和完善疫情防控大数据法律体系，从而充分发挥大数据应用在疫情防控中的重要支撑作用。

2021-06-23
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MasterlinkCPS协同云MES智能制造管理系统

设备远程诊断：微茗针对智能装备系统的远程诊断需求，自主研发了一套ExtraNet网络通讯技术以及一款MasterLink S1工业智能云网关，基于ExtraNet技术并结合MasterCloud云平台建立远程运维诊断服务中心,实现诊断服务的有效性、敏捷性和经济性。利用AnySight的便利的远程诊断服务，我们可以随时查看设备内部参数数据及程序运行情况，以及PLC程序的远程上下载功能。一旦出现问题，运维人员可以远程及时精确定位问题协助现场人员进行维保工作。可视化管理APP：VISION车间可视化管理系统，是以MDC数据分析为基础的生产管理解决方案，VISION是将设备生产数据以一种更为直观的方式展示给企业管理层，可通过LED/LCD/计算机平板电脑/智能手机等实时查询终端掌握当前机床状态、工单进度、操作人员信息、异常信息等

2021-06-23
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大数据能促进中国制造业结构优化吗_

大数据是产业转型升级的重要引擎。基于2005—2017年中国省级制造业部门面板数据，系统分析大数据影响制造业结构优化的机制和路径，从劳动生产率视角重新测算制造业产业结构高级化和合理化，从资源和技术方面量化大数据发展水平，并利用计量模型进行实证分析。结果表明：大数据能有效促进中国制造业结构高级化和合理化。同时，大数据对制造业结构高级化和合理化的影响具有区域差异。具体而言，中部地区制造业结构高级化在大数据发展中受益最多，东部次之；合理化方面，大数据对东部地区的影响最大，西部次之。这意味着大数据不仅能提升中国制造业结构优化，还能通过合理的引导与规划缩小地区间发展差距，统筹区域协调发展。

2021-06-23
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基于大数据的智能电网数据调度与快速分发方法研究

针对云计算集群环境，智能电网的大规模数据处理面临巨大压力，任务调度和大规模数据分发的快速处理是亟待解决的问题。文章基于云计算和大数据处理技术，提出一种用于电力数据处理任务调度和分发的多队列动态优先级调度算法和节点选择算法，可以及时可靠地处理和分发关键数据。通过仿真将该算法与经典算法进行比较，验证算法的准确性和有效性。结果表明，该方法可以有效地分配节点负载，在任务完成时间和完成率上优势明显。该研究为我国电力大数据信息平台的研究提供参考和借鉴。

2021-06-23
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医疗大数据应用规划

在2013年波士顿的大数据峰会，Express s的首席数据科学家Inderpal Bhandar 提出了Veracity 的概念。Veracity主要是指数据是否有偏差、数据噪声有多大，以及是否有异常值。当业界大量积累各种来源的数据时，数据是否准确变成一个非常重大的问题，否则最后就是“Garbage in，Garbage out”。

2021-06-23
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医学大数据驱动下的科研模式探索

信息化的核心是数据，只有全民都关注数据，才能理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素和燃料，相关技术是带有全局性和战略性。

2021-06-23
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