简介:摘要大数据科技的发展极大推动了各个领域的发展。目前在生物领域,大数据已经成为研究必不可少的工具。随着测序技术的飞速发展,积累了越来越多的大数据,目前较缺乏的是对庞大数据进行分析挖掘。生物信息学中有许多工具及方法可以很好的分析生物大数据,其中聚类是现如今深入挖掘生物大数据的一种非常好的分析方法,目前生物大数据想要快速的发展需实现全球的开发与共享,这样利于资源的整合及快速发展。本文通过对生物大数据的可视化的分析及聚类方法的应用情况等,最后介绍了生物大数据的开放与共享的现状。期待生物大数据可以得到更好的挖掘和分析,以更好的促进生物学的快速发展。
简介:摘要通过设备在线及大数据分析(以下简称设备在线)系统建设,对机加车间机床设备智能化改造,提升车间智能制造水平。运用数据采集装置,综合运用互联网、大数据、拼接屏看板等技术,通过网络系统和WEB客户端,可实时监控到机床设备的状态、异常情况、运行效率、使用率等。本文通过对机加车间设备联网智能化改造的研究,分析了MongoDB数据库的优缺点介绍了其在大数据运用的典型应用场景,研究了设备在线数据采集技术,介绍了设备在线系统的实施和达到的效果,并介绍了下一步工作和总结。
简介:摘要目的探索医学健康大数据平台的建设和发展,为临床医学服务和健康管理服务的远程化、信息化和智能化发展提供数据资源和技术保障。方法主要采用文献分析法、实地调研法、体系架构分析法和专家小组讨论法,了解国内外医学健康大数据平台研究和应用情况,在吉林省智慧医疗云服务平台、新冠肺炎远程智能防控诊断云服务平台、医学影像质控互认共享云服务平台基础上,结合目前实际和远期发展趋势,采用结合构建的方法,开展医学健康大数据平台建设实践、探索和研究。与东北师范大学药物基因和蛋白筛选国家工程实验室合作建立科研数据库。结果运用现代体域网科学技术、计算机科学、通信技术、数据处理及生命体征监测分析系统,依托网络技术,促进和发展健康管理、健康干预与促进、健康教育、肿瘤防控、慢病管理、医学营养、儿童健康管理、老年健康管理、医学护理、医学健康研究等服务功能,完善平台管理机制,探索平台建设标准和管理方法,初步建成了科学、高效、实用的医学健康大数据平台。结论①在原有信息服务平台基础上,采用结合构建方法,进行医学健康大数据平台架构设计,结合实际,探索研究科学系统建设平台的发展模式,一方面可保护原有投资,降低建设成本,减少浪费;另一方面可保持原有业务的连续性,提高系统运行稳定性和可持续发展,为医学健康大数据平台的建设提供了一条行之有效的建设途径和发展模式;②医学健康大数据平台的功能要依据医学健康行业和社会的需求适时完善与升级;③医学健康大数据标准和平台标准的体系建设是实现互联互通、信息共享的有效手段,包括医学健康信息获取、传输、交换、分析和处理等整个处理过程,需要对基础标准、数据标准、技术标准、平台标准、工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准等诸多标准进行研究、规范和完善;④在医学健康大数据平台中建立科研数据库,为医学健康科研服务,拓展了平台的功能。