健康大数据管理与服务专
一、健康大数据管理与服务专业学什么? (一)培养目标 本专业主要面向医疗卫生事业单位、医药软件研发企业、养老机构、社区卫生服务机构、健康体检中心、健康管理咨询机构等
大数据时代,农业资源数据来源广泛、种类繁多、数据量庞大且内容形式多样,其特点决定了数据产生源头的多异性和覆盖性。农业数据多异性表示为数据包含如气压、浓度、温度、湿度甚至光线、声音、气味等不同类型的数据,数据广泛复杂。本文从数据收集、数据处理、主数据管理平台建设、数据交换与共享平台建设、数据访问平台建设几个方面来对农业大数据平台建设进行分析。
一、数据收集与处理
1、各类农业信息资源数据的收集,汇集到信息收集池
本项目通过不同的方式汇聚数据,数据主要来源于以下5个方面:
①市县农委现有数据,如农产品质量监管、农产品质量追溯、农业投入品监管、动监所执法、渔业数字化、三农项目管理等数据;
②部省相关数据,如三品一标、农业投入品等数据;
③政府部门相关数据,如气象、环境、工商、防汛等数据;
④机构改革后,农办、发改、财政部门相关数据;
⑤其他下一步收集的数据,如休闲观光客源、土壤质地、森林植被等数据。
2、制定统一数据标准,数据加工处理,建立数据中心
①信息标准平台建设
建设一套信息标准是消除信息孤岛的根本方法,也是本项目建设的一个重点。整个平台的数据表示需要按照一定的标准编码,方便平台内数据和行业之间数据流通。建设标准应该按照国家最新《农业行业代码》进行标准体系的建设。信息标准的建设内容主要包括数据标准、编码标准、接口标准和应用标准,其是实现农业信息化资源共享和信息系统得到协同发展的基础。
②中心数据库建设
中心数据库主要用于存储与管理原有数据库处理后的相关数据、新建系统的相关数据以及新建数据库的表和视图等。考虑到为上层应用提供的访问接口和功能侧重不同,存储与管理软件主要包括文件系统和数据库。在农业大数据环境下,最适用于当前的技术是分布式文件系统与分布式数据库。
大数据吃cpu。
大数据买个高配CPU + 大点的内存就对了。 基本上除了使用卷积网络的时候需要GPU并行计算之外,其余的绝大部分场景都用不到GPU,使用多核计算的场景反而更多。
对于显卡来说,不做设计,不玩游戏,那数据预算与显卡性能几乎没有一点关系,尽可能把cpu的性能往上提,这样可以加快运算速度。
公安大数据其实就是公安机关的信息系统,完善了海量的大数据,可以帮助公安机关办好各种事务。
大数据战略的根本目的,要提升公安工作智能化水平,以机器换人力、以智能增效能,最大限度地释放警力、提高公安机关核心战斗力。
加快推进数据流、业务流、管理流融合,善于从海量的数据资源中挖掘内在价值,善于以大数据应用助推警务机制变革,积极构建以大数据智能应用为核心的智慧警务新模式,不断提高公安工作智能化水平。
充分应用大数据、机器学习、人工智能等新技术,坚持综合研判与专业研判相结合、机关研判与基层研判相衔接,实现对各类风险隐患的敏锐感知、精确预警。
充分运用大数据技术,加快对传统侦查打击手段的智能化改造,着力构建以数据为关键要素的数字侦查打击模式,实现对各类违法犯罪活动的精准打击。
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