智能醫療的典型案例范文
時間：2023-12-15 17:35:21
導語：如何才能寫好一篇智能醫療的典型案例，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。
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1.引言
信息管理與信息系統專業是管理科學與工程學科的一個重要組成部分，是由信息技術、管理科學和系統科學交叉形成的前沿學科，它運用管理學、運籌學、系統科學和經濟學的知識和方法，通過以計算機為基礎的信息系統實現各種管理活動和信息處理業務。該專業培養的人才在信息化建設中主要承擔信息系統運行管理和伴隨企業成長而不斷更新信息系統的使命，人才的就業崗位歸屬于各種組織（企業）的信息中心或管理行政部門。在信息系統中，人工智能知識和技術的應用隨處可見：專家系統、智能監控、智能信息檢索、組合優化、分布式計算、智能管理和智能決策等。
人工智能課程是一門研究運用計算機模擬并延伸人腦功能，綜合邏輯學和認知科學的綜合性學科，其研究領域廣泛，如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿，有許多研究成果不僅在工業、商業和軍事上使用，而且不同程度地進入了人們的生活、學習和工作中，并對人類的發展產生了重要影響。在信息管理專業中教授人工智能課程的過程，與計算機專業的研究型教學不同，根據課程專業特色更應強調人工智能方法在實際信息管理系統中的應用。由于課程內容涉及大量抽象知識和復雜算法，信管專業學生往往在聽課過程中不能及時消化，甚至認為難以理解而影響學習積極性，本文將在經濟管理類課程中使用的案例教學法引入到人工智能課程教學中。
2.人工智能課程中的案例教學方法應用
案例教學是20世紀初由哈佛大學創造的圍繞一定培訓的目的把實際中真實的情景加以典型化處理，形成供學生思考分析和決斷的教學形式，通過獨立研究和相互討論的方式，提高學生的分析問題和解決問題能力的一種方法。案例教學方法具有明確的目的性、較強的綜合性、突出實踐性、學生主體性、過程動態性、結果多元化等特點。在人工智能課程中，結合案例教學方法，對學生學習理解抽象知識有很大作用。
2.1“智能”概念中的案例選擇
興趣是最好的老師，在學生剛剛進入新課程學習時，能否有效激發其學習興趣，將直接關系到整個課程的教學過程順利與否，學生是否發揮學習主動性和對課程知識的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念時，我選擇每位同學在兒時的玩具――魔方，將魔方恢復過程轉化為在人工智能搜索原理平臺上的啟發式搜索模型，令學生從兒時簡單地無序轉動魔方的玩法中，體會到魔方模型在搜索運算過程中應該考慮到的問題：衍生出來的節點應盡可能少，又要保持魔方各面在旋轉中顏色屬性的相應變換。同時輔以視頻和實物的演示，使學生對人工智能課程有了初步認識，并對問題建模和搜索策略產生濃厚的興趣。
2.2“知識表示”中案例選擇
知識表示是人工智能研究內容的基礎部分，涉及狀態空間表示法、問題規約法、謂詞邏輯法、產生式法、語義網絡法和框架表示法，為了充分發揮學生的聯想能力，案例選擇語義網絡法的圖形表示案例。語義網絡是一種采用網絡形式表示人類知識的方法。在語義網絡知識表示中，結點一般劃分為實例結點和類結點兩種類型。結點之間帶有標識的有向弧表示結點之間的語義聯系，是語義網絡組織知識的關鍵。在“連接詞在語義網絡的表示方法”內容中，選擇帶有蘊含關系的命題：“如果車庫起火，那么用CO2或沙來滅火。”的案例，首先構造簡單的語義網絡，抽取出蘊含連接詞前件“車庫起火”和結論“用CO2或沙來滅火”兩個命題。再抽取出前件命題事件結點“起火”和地點“車庫”；結論命題事件結點“滅火”和事件工具屬性“CO2”和“沙”，且兩工具間是“或”的關系。學生可以在課堂上及時地應用剛學到的知識表示出此語義網絡，我在此基礎上擴展，對具體事件進行聯想，可以得到失火事件的實例聯系后的復雜語義網絡。再輔以其他負責命題的語義網絡表示練習題，讓學生體會理解并及時掌握語義網絡知識表示法。
2.3“專家系統”中案例選擇
專家系統是一類包含知識和推理的智能計算機程序，是可以根據人們在專業領域內的知識、經驗和技術求解問題并做出決策的計算機軟件系統。專家系統已廣泛應用于醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。在講授此部分內容時，選擇“營養配餐系統”給學生演示，同時輔以講解，邀請學生參與系統操作，讓他們為自己量身設計一套科學營養的菜單，在完成任務的過程中，掌握專家系統的基本結構與工作原理；了解專家系統正向、反向推理和不精確推理的基本原理；了解專家系統解釋機制的基本概念。在案例教學后，利用Visual Prolog工具，完成簡單的專家系統的設計。
3.結語
本文介紹了在信息管理專業中人工智能課程的教學內容，運用案例教學方法對課程中抽象內容講解并激發學生學習興趣，在案例教學過程中注意和學生的互動，將他們帶入到學習環境中，誘發他們的發散聯想思維，同時又參與到案例的應用中。實踐證明，將案例式的教學方法引入到非計算機專業的人工智能課程中，能取得良好的教學效果。
參考文獻
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隨著計算機網絡技術的發展，物聯網技術逐漸被應用在社會生活的各個領域中，以物聯網技術為基礎的智慧社區就是應用物聯網技術的典型案例，通過構建該智能社區，改變了社區居民傳統的生活方式，同時也改變了社區的管理方式和服務方式，能夠為社區居民提供多樣性的、智能化的綜合社區服務，是物聯網技術發展和進步的體現。本文將對智慧社區的系統架構以及云系統平臺進行分析，為實現以物聯網技術為基礎的智能社區提供思路和幫助。
【關鍵詞】物聯網技術 智慧社區 應用系統
社區是居民生活的基本單元，也是城市人口管理的重要模式，同時社區也是城市經濟發展成熟的表現。由于受到多種因素的影響作用，目前我國城市的社區建設中還面臨著一系列的問題，例如社區的兼容性和互聯性較差，相關技術及產品的應用率低等，因此我國城市社區仍然未能實現全面的智能化，這與城市經濟發展水平是不相協調的，無法滿足城市居民的生活需求，因此構建以物聯網技術為基礎的智慧社區有利于提高城市社區居民的生活水平，具有重要的社會意義。
1 以物聯網技術為基礎的智慧社區
1.1 智慧社區的系統架構
根據智慧社區中物聯網技術應用的不同特點，可以將智慧社區的系統架構分為設備層、應用層以及增值服務層。其中設備層就是由社區內部的相關電氣設備以及智能化的家居系統中的電氣設備所構成的，包括家庭安全防御設備、社區照明設備、社區攝像頭、報警設備、可視化對講設備、家庭智能終端以及社區停車場的相關管理設備等；而應用層主要包括智能家居及智慧社區兩個不同的系統；而社區的增值系統可以是社區的物業，也可以是專門的服務提供商。
1.2 智慧社區的云系統
通過構建智慧社區的云計算平臺，能夠為社區服務與管理提供計算以及數據存儲等功能，因此可以在很大程度上提高社^管理的智慧化程度。云系統的服務重點是為智慧社區中各個不同的子系統進行相應的技術支撐，同時也是提供數據的來源。云系統計算平臺能夠為智慧社區中的智能家居系統、智慧商務系統以及智慧養老和智慧安全防護系統等提供有效的云計算服務。
2 以物聯網技術為基礎的智慧社區應用層
2.1 智慧家居的管理平臺
智慧社區中的智能家居的管理平臺主要是以社區中的家庭作為管理單位，將居民住宅作為平臺，通過應用相關的物聯網技術實現了家居生活中的相關設備以物聯網技術的有效結合，進而實現了全面的信息交換，可以幫助社區居民更科學合理的進行時間安排與規劃，同時還能夠實現能源的節約利用，在對病人的照顧中也可以發揮巨大的作用，實現的全面化的智能安全防護。智能家居的管理平臺當中主要由家居的安全防護系統、家庭醫療服務系統和智能化家電平臺所構成。
2.2 社區的物聯網管理平臺
社區的物聯網管理平臺是在智慧家居系統的基礎上進行擴展的結果，能夠為社區居民提供更全面的社區服務，滿足社區居民的不同生活需求。
2.2.1 一卡通系統
該系統功能的發揮以社區家庭中現有的寬帶網絡為依托，同時將小區中的門禁系統或者小區中停車場系統的RFID卡作為載體，實現了社區運營、管理與服務的一卡通。社區居民持有該卡能夠享受到社區的各項智能化服務，例如社區中的相關物業服務、社區中的增值服務以及相關加盟商的會員服務等，極大的方便了社區居民的生活。
2.2.2 智能安全防護系統
該防護系統中包括了電子巡查功能、視頻監控系統、智能門禁系統以及智能防盜報警系統等，可以實現對社區居民的全方位安全防護，進而為城市社區居民提供了一個非常安全和舒適的社區環境。該系統還能夠同家居的安全防護系統相聯系，當社區面臨緊急情況時可以立即啟動社區的應急系統，以最快的速度得到相關警力的支援，因此有效的維護了社區居民的安全。
2.2.3 社區智能醫療系統
該系統可以為社區居民建立以家庭為單位或者以個人為單位的健康電子檔案、相應的電子病歷等，并將以上信息納入到數據庫中，這樣就能夠為社區居民提供優質高效的智能化醫療衛生服務。同時將社區及家庭的醫療系統實施有效的結合，因此可以對社區的患者提供遠程的病情監護，進而省去了患者奔波的環節，有效的提高了社區的醫療服務水平。
2.2.4 社區智能物業管理系統
該系統中將遠程智能抄表系統、樓宇間對講系統、報備與保修系統、社區停車場的管理系統以及來訪客的管理系統等進行了有效的融合，因此可以為社區居民提供更全面的物業管理服務，不僅提高了物業服務的水平，同時還降低了物業管理人員的工作強度。
2.3 社區的網絡服務平臺
社區的網絡服務平臺建立在通信網絡和寬帶網絡的基礎之上，實現物業管理、政府機構以及社區居民之間的有效聯系和信息溝通，實現了社區生活的智能化安全管理以及智能化辦公，為社區居民提供了全方位的智能化服務。社區的網絡服務平臺當中將社區的物聯網管理平臺中的相關功能進行了融合與延伸，同時也為社區的商戶提供了相關的智能化服務，有助于社區商戶開展經營活動。
3 結語
本文以物聯網技術為基礎，構建了面向城市社區居民的智慧社區架構。智慧社區是計算機網絡技術發展成熟并應用的必然趨勢，也是未來城市社區的發展趨勢，在智慧社區的建設過程中應該堅持以居民為中西，為社區居民提供智能化服務為目標，構建以物聯網技術為依托的城市智慧社區，滿足城市人民的生活需求，提高社區居民的生活水平，充分發揮物聯網技術的作用。
參考文獻
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作者簡介
樊雨微（1999-），女?，F為陜西省西安中學學生。主要研究方向為環境污染治理。
篇3
如果將“軟件與硬件結合”作為一個大的主題來看，這些新產品有望深入百姓家庭，輻射中老年用戶，但你可能只是聽說過，并沒使用過。2013年，它們是否會來到我們身邊？
Android的開放會創造更多新產品
口述 | 紅杉資本副總裁曹毅 整理 | 曲琳
我個人比較看好“軟硬結合”。2012年只是剛剛開始，往后它會成為主流的產品模式。
以前的“信息化”主要是以PC為中心的，現在變了，最典型的代表是手機，原來是通訊工具，現在是計算和上網工具。我認為軟硬結合就是指硬件和網絡結合，提供和原來不同的新服務。
投資人角度，我最看好的是醫療健康方面，血糖儀、血壓計這些產品的增長量很多，作為一個新事物，在行業里面已經挺成熟了，結構也搭起來了，應該會在比較短的時間內出成績。
Nike+ Fuelband這類產品的興起，和消費升級、大家重視健康的大趨勢有關，美國市場提供了很好的參考，我想長期來看，在美國火爆的多數產品，在中國也會火起來，只是會有個滯后性。
智能家居類也是很大的市場，包含大家所說的“物聯網”。只要你愿意，用手機可以控制任何電器。家用電器的市場本身就非常大，而且軟硬結合后，對消費者的好處會非常明顯。電器廠商在智能化方面做了很多年，希望產品往這個方向轉，有了軟件之后，也可以統計用戶的使用數據，廠商還可以更了解用戶行為。
智能電視是焦點，確實有廣電監管等特殊難題，不過民營企業也有自己的做法，比如在產品形態上變一下，想辦法規避內容方面的問題。我覺得邏輯上可行，但是短期有瓶頸，很難趕上美國的規模。
創業公司也可以考慮做的“輕”一些，做一些App。但要看你能否找到好的切入點。和視頻結合的App，我想最主流的是游戲類。我們可以對比來看國外XBOX和WII等產品，每家都在做自己的一個封閉生態鏈，花很多錢讓開發商在自己的平臺上做產品。因此，如果智能電視上面都是Android系統，還要看游戲開發商是否愿意針對電視做開發，而且這些游戲也未必適合放在電視端，運動類游戲也許合適一些。
最后說到系統：蘋果在智能電視方面的部署可能會比較封閉，在配件領域會給出接口，產生一些機會；Android的開放會創造更多新產品。
智能電視領域，革命還早
口述 | 香港翱瑞眾科有限公司董事汪智沛 整理 | 曲琳
其實“軟硬結合”是一個表象。所有既需要智能內核，也需要硬件外殼的產品都是軟硬結合。我個人覺得，軟硬結合的“軟”指的是人，重點是和人的結合，蘋果iOS、Android系統在掌上設備里應用會比較人性化，加上硬件比較給力，所以智能手機和平板電腦才會這么火。似乎所有設備都可以變成電腦，從桌面到掌上，再到更大的屏幕——“智能電視”也是順理成章的事情。
在互聯網電視這個概念還沒起來，我們就開始做“智能電視”方面的事情了。我的看法可能會得罪一些人：2013年會有很多做智能電視或者智能機頂盒等產品的公司，我認為智能電視市場相當于五、六年前的智能手機市場，短期內做法五花八門，但很難讓人眼前一亮。真正的革命還早著呢。
蘋果和Android很適合掌上設備，而目前的智能電視就是把手機上的系統生搬硬套到電視屏幕上。所有電視的界面幾乎是一樣的，加上智能系統，操作起來根本不好用，屏幕不能觸摸，輸個用戶名還要外接鍵盤。所以用戶不買帳。
開發者不知道在智能電視上怎么部署，各種“盒子”又不好用。問題出在操作系統上。微軟很早就做Windows Mobile，希望在手機上部署智能系統，但真正的革命者是蘋果，它既做硬件又做軟件，當時這種做法在其他公司眼中是異類。
智能電視領域，今年會有“產業鏈”上各個位置的公司出現。但是，智能電視的基本用途做不好，上面那些App的激活率也不會太高，電視上弄個“憤怒的小鳥”，你說怎么玩？你看iPhone的發展，一開始并不是直接有App的，也是一點點演化的。今年會我們系統，里面不會有任何App。如果電視的基本職能做不到，就不要拖著其他應用。
這個行業是否能有人賺到錢，是否能成為新產業還不一定。中國人酷愛“布局”，因為怕失去位置，產生“恐慌”而做產品，但是大的產品變革并不是所謂的“布局”來完成的。電視廠商在推新概念賺快錢，因為它們即使一年賣100多個億，凈利潤才1億，不推新概念就垮了。目前這些廠商的研發者都很不爽，號稱“做了第一代不做第二代了”，這就像多年前諾基亞拼手機抗摔、像素高一樣。
至于其他安裝智能系統的產品，比如最近聽說有裝上Android系統的微波爐，我并不看好，有點“為了智能化而智能化”，而不是因為需求而驅動。同樣屬于反面案例的還有“智能手表”，還包括在手機上加一個紅外把手機變成遙控器的產品，反而用起來很費事。
篇4
《物聯網與云計算》一書，嘗試從物聯網和云計算融合發展角度，去介紹相關的云計算技術以及云計算的服務模式。本書闡述了云計算是物聯網發展的基石，物聯網融合云計算發展，將深刻改變我們的未來的觀點，并以多個經典案例分析，闡述了云計算將成為物聯網發展所必須的IT基礎設施，云計算是物聯網進行海量數據處理和分析的大腦，云計算平臺將成為物聯網業務的管理和運營平臺，造就物聯網海量應用的長尾效應并形成物聯網應用良性發展的健康產業生態系統的發展趨勢。
目錄
第1章云計算是物聯網發展的基石
1.1從互聯網到物聯網
1.2云計算是物聯網的基石
1.3物聯網的國內外發展趨勢
1.3.1物聯網應用的整體發展情況
1.3.2全球的物聯網應用處于起步階段
1.3.3發達國家處于領先地位
1.3.4我國物聯網應用初創待發
1.3.5物聯網應用的發展趨勢
1.4物聯網的發展深刻影響未來
第2章云計算的起源
2.1 Animoto的創業故事
2.2云計算是當今的熱門名詞
2.3云計算在中國
2.4云計算的前世今生
2.4.1高高在上的大型計算機時代
2.4.2合久必分：PC時代的到來
2.4.3分久必合：互聯網讓PC合在了一起
2.4.4合中有分，分中有合：云計算時代來臨
第3章云計算的概念和特點
3.1云計算概念
3.2云計算的分類
3.2.1公有云和私有云
3.2.2 XaaS
3.3云計算的特點和優勢
3.3.1快速滿足業務需求
3.3.2低成本、綠色節能
3.3.3提高資源管理效率
3.4云計算與網格計算
3.5云計算中心和超算中心
3.6 Google云計算成功的秘訣之一
3.6.1 Google的蛻變
3.6.2一個簡單的想法
3.6.3順利啟程
3.6.4 MapReduce
3.6.5初見成效
3.6.6幸運女神的降臨
第4章云計算的服務形式和商業模式
4.1云平臺和云服務
4.1.1云平臺
4.1.2 Google App Engine
4.1.3云服務
4.2云計算的典型商業模式
4.2.1 Google在互聯網領域的神話依賴于PaaS
4.2.2 Amazon的商業模式創新全面啟動了IaaS服務
4.2.3 SalesForce.com的成功源于SaaS
4.3典型的云計算應用
4.4云計算的商業模式的成功秘密
4.4.1海量用戶支持、良好用戶體驗促成互聯網后向收費模式的成功
4.4.2“人人是服務的使用者”，“人人是服務的提供者”
4.4.3對大規模用戶的海量數據計算成為可能
4.4.4 IT服務設施從硬件依賴轉向軟件依賴
4.5云計算的優勢
4.6云計算的社會價值及其影響
4.6.1云計算對電子信息產業的影響
4.6.2云計算的價值
第5章云計算關鍵技術和開源社區
5.1云計算技術框架概述
5.2虛擬化技術
5.2.1什么是虛擬化
5.2.2虛擬化技術的分類
5.2.3云計算機時代下的虛擬化技術
5.2.4虛擬化打開了云計算的大門
5.3海量分布式存儲技術
5.4并行編程模式
5.5數據管理技術
5.6分布式資源管理技術
5.7云計算平臺管理技術
5.8云計算是一種多粒度和變粒度的計算
5.9綠色節能技術
5.10云計算和開源社區
5.10.1虛擬化平臺軟件Xen與KVM
5.10.2云基礎設施管理平臺Eucalyptus與OpenNebula
5.10.3分布式計算框架Hadoop
5.10.4云平臺訪問接口適配層libcloud與Dasein Cloud API
5.10.5開源精神
第6章云計算的產業現狀和發展
6.1云計算的產業現狀
6.2云計算產業市場分析
6.2.1美國市場走向成熟
6.2.2國內市場政府推動，喜中有憂
6.2.3現狀原因：供給匱乏，需求乏力
6.3云計算的未來發展
第7章云計算數據中心及其度量維度
7.1云計算發展迅猛，市場初具規模
7.2云計算對數據中心建設帶來挑戰和機遇
7.3國外先進云計算數據中心
7.3.1 Google云計算數據中心的最佳實踐
7.3.2 Facebook的綠色數據中心
7.4云計算數據中心的構建
7.4.1電子郵箱服務中心的構建
7.4.2搜索服務中心的構建
7.4.3視頻服務中心的構建
7.4.4云存儲服務平臺的構建
7.5粗略評價數據中心健康性的5個指標
第8章云計算和物聯網的關系
8.1云計算是物聯網最具成本優勢的IT基礎設施
8.2云計算是物聯網最具計算力和存儲力的平臺
8.3云計算是物聯網數據挖掘的大腦
8.4云計算是構筑物聯網長尾效應的開放平臺
8.5云計算和物聯網融合發展
8.5.1物聯網和云計算融合發展第一階段
8.5.2物聯網和云計算融合發展的第二階段
8.5.3物聯網和云計算融合發展的第三階段
第9章云計算和物聯網融合應用案例
9.1云計算與無線城市
9.2云計算與交通物流
9.2.1智能交通
9.2.2智慧物流
9.3云計算與健康醫療
9.3.1醫療保健應用
9.3.2家庭社區遠程醫療監護系統
9.3.3醫院臨床無線醫療監護系統
第10章物聯網和云計算相融合的未來服務形式
10.1物聯網業務模式分析
10.1.1物聯網的商業機會
10.1.2物聯網的商業應用類型及其應用系統組網方式
10.1.3物聯網業務的商業運營模式和商業合作模式
10.1.4物聯網的商業模型
10.1.5國內外運營商分析
10.2當前物聯網應用模式所存在的問題及解決方案
10.2.1當前物聯網應用模式所存在的問題
10.2.2以云計算技術融合物聯網技術的物聯網應用解決方案的分析
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【關鍵詞】物聯網；關鍵技術；應用前景；建議
1.物聯網概念及其重要特征闡述
1.1 物聯網概念：物聯網（The Inter-net of Things）廣義而言之，把各種信息傳感設備同互聯網相結合而形成的巨大網絡，通過人與物以及物與物間的信息交互，達到信息網絡同物理空間的融合。具體而言之，物聯網通過信息傳感設備，諸如：激光掃描器、全球定位系統（Global Positioning System）、紅外感應器以及射頻識別（RFID）等，根據約定的網絡協議，將物品同互聯網相連接，實施信息交換與通訊，從而實現一系列管理工作，如對物品的智能化識別、監控和跟蹤以及定位。
1.2 物聯網的重要特征：
①智能化。網絡系統具有智能控制、自我反饋以及自動化的特點；
②互聯網特征。物聯網是基于互聯網的拓展和延伸的一種網絡，旨在解決與處理人和物、物和物間通信的網絡形態，雖然其終端具有多樣化，然而，互聯網仍是其核心與基礎；
③識別與通信。只有具備物物通信以及自動識別功能的“物”才能夠納入物聯網?？蓪⑽⑿透袘酒踩胛矬w上，使其變為有“知覺和感受”的物品，這是互聯網無法比擬的，物聯網的此種特征功能的實現主要借助于射頻識別技術（RFID）。
2.物聯網的關鍵技術分析
2.1 傳感器技術（Transducer Techno-logy）
傳感器技術可謂一項高新、前沿技術，主要研究從自然界提取信息并識別和處理這些信息，實現在物聯網中人和物之間的信息交換。傳感技術的核心是傳感器。傳感器是對各種裝置和信息系統進行信息采集的關鍵器件。其是一種可感知被測指標的某一確定信息（紅外線、磁場大小和溫度等），并根據特定的規律轉為同其相對應的可輸出信號的設備。傳感器一般由轉換元件與敏感元件構成，其類型多樣化，具有廣泛的應用領域，包括航空航天技術、環境保護以及工業生產自動化等領域。而現階段，傳感器技術也面臨著一些困難和挑戰，諸如：在自適應性和智能性方面，傳感器網絡突顯出不足以及單個節點信息不完全性或不準確性；在能量處理與傳感能力方面，傳感器也表現出一定的限制性。因此，傳感器技術的發展和突破主要體現在：其一，加強傳感器自身網絡化、智能化；其二，感知信息方面。
2.2 網絡通信技術（Network Commun-ication Technology，NCT）
不管物聯網概念怎樣延伸與拓展，其不可取代的關鍵技術仍是最基礎的物與物間的感知與通信。NCT主要包括網關技術、組網技術、交換技術以及（有）無線傳輸技術等。實現物聯網的關鍵是M2M（Machine to Machine）技術。M2M技術有廣泛的使用范圍，能夠結合遠距離連接技術，諸如GSM（全球移動通信系統）/GPRS（通用分組無線服務技術）/UMTS（通用移動通信系統）等，亦能夠結合近距離連接技術，諸如：UWB、RFID、WIFI等。現階段，M2M技術側重于Machine to Machine（機器對機器）的無線通信，今后會在工控、水利、氣象、軍事等各領域應用。而通信網絡技術作為為物聯網數據提供服務支持與信息傳送的基礎通道，怎樣基于現有網絡增強通信網絡技術的專業性，以適應物聯網低數據性和低移動性等業務需求，是當前需要研究的重點。
2.3 射頻識別技術（Radio Frequency Identification，RFID）
RFID系統由信息處理系統、讀寫器以及RFID電子標簽構成，RFID為物品貼上電子標簽，在帶有電子標簽的物體上通過讀寫器時，無線電波會把標簽中所帶有的信息數據傳遞給特定的信息讀寫器，再通過讀寫器傳遞給信息處理系統，信息處理系統按照需求進行相應的數據控制以及處理工作，從而達到高效管理物品的目的。因此，RFID技術是一種非接觸式自動識別技術?，F階段，RFID技術在物流管理等方面都有應用，極大程度上提高了該行業的管理效率，而RFID在發展中也存在著諸如產品測試、安全隱私、芯片成本等諸多問題，有待相關人員做進一步解決和處理。
3.物聯網技術的應用前景研究
目前，物聯網技術已經應用在我國諸多領域，這些成功的應用案例不僅是物聯網取得更大發展的先決條件，而且也為今后深層次研究物聯網的應用前景指明了方向。
①智能交通。通過傳感器、自動控制和計算機等先進技術，實現交通事故檢測和道路聯網監控，從而智能化地調配與管理交通車輛。此外，各地區也加大了路網檢測信息采集裝置的設置密度，部分道路已實現全程監控。交通智能化能夠提高行車安全，解決交通堵塞，對確保司乘人員生命財產安全，提高交通運行效率有著重要的現實意義。
②智能電網。通過IT技術、數字化通信、嵌入式處理器和傳感器構建一種智能化網絡系統，該系統將各能源統一入網且進行分布式管理，實時監控與采集電網和客戶用電信息。電網智能化旨在持續安全的供電的同時保護環境，具有廣泛的影響力，勢必會推進物聯網技術在其他行業的應用。
③醫療衛生管理。借助物聯網技術，把藥品的產地、名稱、規格、運輸、銷售等一系列環節上的信息數據儲存在電子標簽中，可實現全過程的追溯；同時，通過RFID技術建立醫療衛生監督體系，不僅能夠在檢驗檢疫中追蹤病源，而且可以有效管理病菌攜帶人員。
4.發展物聯網技術的建議探討
綜上所述，物聯網具有巨大的發展空間，我國物聯網產業雖已有一定的應用基礎，而相比于發達國家仍有差距，需在以下幾方面重視和努力。其一，進一步完善個人隱私保護和信息安全等相關法律法規，切實增強物聯網的安全性；其二，政府相關部門應注重政策引導，建設物聯網應用的典型示范工程，帶動物聯網產業的發展；其三，我國應抓住機遇，增強和促進同國際間的合作與交流，積極參與國際物聯網標準的制定；最后，在數據處理、芯片和傳感器等核心技術方面，加大研發投入，集多方資源，協同研究，攻克物聯網關鍵技術難關。
參考文獻
篇6
關鍵字：數據挖掘；HIS；特點；任務
1 引言
近年來，隨著電子信息技術的迅速發展，醫院信息系統（HIS）、數字醫療設備和醫藥企事業單位信息系統的廣泛應用，各醫療衛生單位計算機中的數據容量不斷膨脹。數據庫技術的發展在不斷地解決海量數據的存儲和數據檢索的效率問題，但無法改變“數據爆炸但只是貧乏”的現象，如何充分應用這些寶貴的醫學數據資源來為疾病的診斷和治療提供科學的決策，促進醫學研究，已成為人們關注的焦點。
數據挖掘（Data Mining，DM）是一個近些年才發展起來的信息處理技術，它是從大量數據中提取出可信的、新穎的、有效的并最終能被人理解的信息模式處理過程，它涉及數據庫、人工智能、統計學、模式識別、可視化技術、并行計算等眾多領域知識。醫學數據挖掘是一門涉及面廣.技術難度大的新興交叉學科，它需要從事智能信息處理、計算機、應用數學的科研人員與醫務工作者通力合作，將數據挖掘技術應用到醫學數據庫中，用以發現其中的醫學診斷規則和模式，從而輔助醫生進行疾病診斷，幫助管理者發現并創造新的管理方法和手段。
2 數據挖掘的定義
從商用角度來看，數據挖掘可定義為一種類深層次的數據分析方法，是按照企業既定業務目標，對大量企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，為企業決策提供真正有價值的信息，并進而獲取利潤的一種模型化的先進方法。
從技術角度來看，數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又有潛在有用的信息和知識的過程。
由定義可看出，數據挖掘與傳統數據分析（如查詢、報表、聯機應用分析等）的本質區別在于數據挖掘是在沒有明確假設的前提下挖掘信息、發現知識，換言之，數據挖掘所得到的信息應當具有預知未知、有效和可實用3個特征。
3 數據挖掘技術在醫院信息系統中的應用
數據挖掘技術的產生時間不長，但其在商業、產業、電信等領域的應用已相當廣泛，并取得了客觀的經濟和社會效益。由于醫療衛生系統本身具有的復雜和時變的特性，導致數據挖掘技術在醫療衛生領域的應用尚處于起步階段。但醫學技術作為一門驗證性的科學，因此在該領域的數據挖掘具有較強的實用價值和廣闊的應用前景。
3.1 醫院信息系統的數據特點
醫院信息系統中包含了醫療過程和醫患活動的全部數據資源，既有臨床醫療信息，又有醫院管理的相關信息。這些信息反映了醫學的獨特性。
3.1.1 多態性
醫院信息系統中的數據包括純數據（如體征參數、檢驗結果等）、影像（如CT、B超等）、信號（如ECG、EEG等）、文字（如患者檢查檢驗結果、病歷記錄等）等，因此其具有模式的多態性，這也是其區別于其他領域的顯著特征。
3.1.2 不完整性
醫院信息系統中的數據是在對患者進行診療的過程中收集的，是以對患者進行診斷并最終治愈為目的，并非以研究為目的，再加之人為因素也可導致數據記錄的偏差和缺失，因此搜集的數據具有疾病信息的客觀不完整性和描述疾病的主觀不完整性。
3.1.3 冗余性
醫院信息系統是一個特殊的系統，系統中的某些數據關乎患者的健康安全，如發藥信息、檢查檢驗結果數據等，為進行數據校驗，保證數據的正確性，系統會保存大量重復的、甚至是相互矛盾的數據記錄。
3.1.4 隱私性
醫院信息系統中保存了患者的所有信息，包括身份信息、診療信息、費用信息等，也不可避免地會涉及到患者的隱私，一旦這些隱私信息被暴露，并對患者的日常生活造成侵擾，就會涉及到較多的倫理、法律等問題。
3.2 醫院信息系統數據挖掘的步驟
數據挖掘可分為預處理和挖掘分析兩個階段如圖l所示。由于醫學數據具有前文所介紹諸多特性，需要對帶挖掘數據進行篩選、清洗、匿名化、標識轉換等操作，因此通常需要花費較多時間，通常約占總時間的60%。
3.3 醫院信息系統數據挖掘的任務
3.3.1 分類
分類是指根據一個可預測屬性將事例分為多個類別，是最常見的數據挖掘任務之一。醫生根據望聞切診以及輔助檢查對患者進行疾病診斷，實際就是一個疾病分類的過程，即根據患者的疾病特征，將其劃分為某個疾病或某類疾病。典型的分類算法有決策樹、神經網絡和貝葉斯算法。
3.3.2 聚類
聚類也稱細分，是基于一組特定的屬性對事例進行分組的數據挖掘方法。利用聚類分析工具分析患者的疾病診斷數據，進行探索性的數據分析，生成聚類結果，并考察其意義。例如，對糖尿病患者，可按照年齡、性別、體重和血壓指數等產生聚類模式，得到糖尿病患者典型分型，在臨床上具有重要意義。
3.3.3 關聯
關聯規則最典型的商用案例就是一家連鎖店通過數據挖掘發現了尿片與啤酒之間有著驚人的聯系。使用關聯規則，可以發現臨床數據間的關聯性，通過病歷系統中患者的診斷信息、用藥情況等，可以挖掘出某種疾病的常規用藥方案，并形成臨床路徑。
3.3.4 預測
預測是醫學數據挖掘最重要的―項任務。預測技術使用的是時間序列數據集，即有時序關系的一組觀察值，而患者的診療過程所記錄的數據也是具備時序性的，應用預測技術對這些診療數據進行分析，可預測患者疾病的發展趨勢甚至預后情況，并根據預測結果對診療方案進行修正，以獲得最佳的療效和預后。
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【關鍵詞】 病案情景模擬教學法； 護理學基礎； 護理操作技術； 考核評分
Application of Medical Records and Scenario Simulation Teaching Method in “Basic Nursing Science” Teaching Training/HUANG Si-bi，GONG Xiang-jing，HU Xiao-qing，et al.//Medical Innovation of China，2016，13（27）：068-071
【Abstract】 Objective：To investigate the value of medical records and scenario simulation teaching in “Basic Nursing Science”training teaching.Method：120 subjects were called from four-year undergraduate nursing students of 2013-2014 level，they randomly were divided into the experimental group（using medical record scene and simulation teaching） and the control group（using conventional teaching）for each 60 cases.The scenario simulation teaching quality of medical records were evaluated by examination score results of primary care，various instrument using methods and techniques，routine care technical.Result：Writing of nursing records，bed preparation unit，assessment of vital signs and nursing，injection methods，different modes of administration and drug allergy rescue methods，aseptic technique，patients cleaning care，pressure ulcer care，patient transport and health education between the two groups in the examination results of fundamentals medical care，the differences were statistically significant（P
【Key words】 Medical records and scenario simulation teaching method； Basic nursing science； Nursing skills； Assessment rating
First-author’s address：Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine，Nanchang 330004，China
doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2016.27.018
案例教學法是以案例為教材，讓學生通過對案例的分析討論作出判斷，使學生將理論與實際相結合，解決臨床實踐的問題[1]。情景模擬教學法是美國心理學家茨霍恩等首先提出的，它是一種行為測試手段。在教學中，它是指為達到提高教學質量的目的，根據教學大綱和教學內容設置一定的情景，以直觀、形象、生動的方式，讓學生融入到特定的情景中去，加深學生對系統理論的深刻理解和對實際操作的感性認識[2-3]。國外對情景模擬教學法的應用與研究已有多年的歷史，其作為一種有效的教學方式在國外護理教育中也已被廣泛應用于臨床教學。
目前，我國的護理界對病案情景模擬教學研究還處于一種探索階段，主要涉及到臨床護理教學和理論教學領域，但如何在實訓教學中應用情景模擬教學尚待研究。本課題將病案情景模擬教學法應用于《護理學基礎》實訓教學，教師設計生動形象的臨床病案導入實訓課中，將學生置于針對病案模擬的各種護理工作環境中開展實訓教學和考核，利用多種醫學模擬設備，全程展現臨床護理操作過程，全面提高學生的臨床思維和綜合實踐操作能力，且可為學生能夠從學校教育到臨床實習做好銜接與過渡，架起護理理論與臨床實踐的橋梁。
1 資料與方法
1.1 一般資料 選擇本校四年制本科護理專業2013-2014級學生120名為研究對象，男20名，女100名，年齡19～21歲，中位年齡20歲，按隨機數字表法分成試驗組（采用病案情景模擬教學法）與對照組（采用常規教學法）各60名。兩組年齡、性別比較差異無統計學意義（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法
1.2.1 病案情景模擬教學法 （1）病案擬定：實訓帶教教師根據每次實驗課內容結合臨床實際，編寫具有代表性、針對性的案例，設計極為貼近臨床的病房工作情景。課前一周將病案及操作流程發給學生，要求學生預習，分組討論，評估病案，計劃實訓內容及標注相關疑問。根據護理學基礎擬定患者的皮內注射、肌內注射、靜脈注射、輸液、輸血、藥物過敏搶救方法、導尿術、灌腸術、鼻飼法、口腔護理、皮膚護理等護理措施，提前一周提交給參與試驗的護生。（2）病案情景模擬教學：病案情景模擬教學法在《護理學基礎》實訓教學中以智能型高級綜合模擬人（ECS）、KERI護理模型人、靜脈穿刺手臂、心肺復蘇訓練模型人、導尿模型、洗胃模型等高端醫學模擬設備為基礎，根據老師擬定的病案，護生完成皮內注射、肌內注射、靜脈注射、輸液、輸血、藥物過敏搶救方法、導尿術、灌腸術、鼻飼法、口腔護理、皮膚護理等基礎護理操作技術；護理過程常用的醫療儀器及必須掌握的操作技術。（3）評價教學質量的方法：實訓課時，教師組織觀看操作教學錄像，然后學生每4～5人一組，根據案例分工承擔不同的角色進行操作練習[4-5]。實訓課結束前20 min，進行小組競賽，由學生交叉點評[6]，最后指導教師總結和評價。本學期所有實訓課程結束后，教師設計導入各項護理技術操作的綜合病案，對學生進行期末情景模擬操作考核。
1.2.2 常規教學法 教師示教，學生分組單項技能訓練，多媒體示范。
1.3 觀察指標
1.3.1 評價教學質量的指標 基礎護理：護理病歷的書寫、床單位的準備、生命體征的評估與護理（體溫、脈搏、呼吸、血壓）、注射方法（皮內注射、肌內注射、靜脈注射）、不同的給藥方式（口服、吸入、滴入、栓劑、皮膚、舌下）與藥物過敏搶救方法、無菌技術、患者的清潔護理（口腔、頭發、指甲、皮膚、會陰）、患者運送（輪椅、平車、擔架）、健康教育；各種醫療儀器的使用方法與技巧：輸液泵、霧化吸入器、洗胃機、電動吸引器、氧氣供氧裝置的使用；護理常規技術：霧化吸入、心肺復蘇[7]、輸氧、乙醇擦浴、灌腸、隔離技術、鼻飼、導尿、吸痰技術的掌握。
1.3.2 教學質量的評價標準 技術考核組織7位中級以上職稱的護理教師，通過錄像，根據操作評分標準，按百分制給分，以平均分為最后得分。評分分值按優（85～100分）、良（75～84分）、及格（60～74分）、不及格（60分以下）合計評價。
1.4 統計學處理 采用SPSS 17.0統計學軟件進行數據分析，理論考試與技術操作考核均以100分計數，計量資料以（x±s）表示，比較采用t檢驗，以P
2 結果
2.1 護理基礎知識評分結果 兩組護生護理基礎知識考核結果比較，護理病歷的書寫、床單位的準備、生命體征的評估與護理、注射方法、不同的給藥方式與藥物過敏搶救方法、無菌技術、患者的清潔護理、壓瘡護理、患者運送、健康教育的評分結果比較，差異均有統計學意義（P
2.2 醫療儀器使用技巧評分結果 兩組護生輸液泵、霧化吸入器、洗胃機、電動吸引器、氧氣供氧裝置的使用技巧評分比較，差異均有統計學意義（P
2.3 護理常規技術評分結果 兩組護生霧化吸入、心肺復蘇、輸氧、乙醇擦浴、灌腸、隔離技術、鼻飼、導尿、吸痰技術的評分比較，差異均有統計學意義（P
3 討論
案例教學法通過真實、典型的案例學習，可提高學生的認知能力[8-9]。情景模擬演練則利用一個情景或活動的真實場面，模擬臨床護理的各種技能、技巧、以達到教學目的 [10-13]。本研究利用智能型高級綜合模擬人（ECS）、KERI護理模型人進行情景教學，ECS與KERI由知識系統與智能計算機系統組成，其中知識系統由病例推理、模型推理組成，智能計算機系統包括遺傳算法、人工神經網絡、模糊邏輯等[14-15]。它能真實地模仿：（1）神經系統方面：雙側眼瞼自動眨動，眨動速度可自行調節；瞳孔大小可有散大，縮小和正常三種變化；模擬患者的驚厥，患者全身會真實地抽搐。（2）呼吸系統方面：可模擬舌后綴、喉頭水腫、喉痙攣、氣道阻塞以及左右支氣管等各種呼吸道梗阻的臨床情況，插管誤入食道自動引起肺內氧血紅素壓積，心動過速[16]。（3）循環系統方面：全身可以觸及雙側的頸動脈、撓動脈、肱動脈、股動脈、N動脈、足背動脈12處動脈搏動，可以聽診心音、Korotkoff音等.對在真實的監護儀上對心電圖、血壓、心輸出量、心律及血氣、體溫等體征進行監測和記錄及五導聯心電監護。（4）消化系統方面：可聞及多種腸鳴音，進行真實進行腹腔灌洗練習，模擬因過度吸氣或插管錯誤而造成的胃擴張[17]。（5）泌尿生殖系統方面：練習?？谱o理操作。代謝系統：可以自主反應動脈血氣值和靜脈血氣值，通過模擬監護儀顯示，數據根據CO2及O2濃度自主地變化；操作者通過對pH值地調節，可以模擬人體新陳代謝地酸中毒和堿中毒。（6）ECS配置的監視器，可以顯示選中的患者的26種生理數據，它會隨著模型人內部潛在的生理特征的變化，進行實時更新（具體數據：心率、動脈壓、心輸出量、血氧飽和度、紅細胞壓積、心肌缺血指數、動脈血壓、肺動脈壓、中心靜脈壓、左肺容量、右肺容量、潮氣量、肺泡二氧化碳分壓、肺泡氧氣分壓、自主呼吸頻率、動脈二氧化碳含量、動脈氧氣含量、pH值、血液溫度、體表溫度、患者體重）。（7）液體交換平臺：可以方便地控制各種類型液體在模擬系統的交換情況，包括交換量控制和交換時間控制，系統會根據患者自身生理狀況自動反應出這些液體在體內的生理學變化情況，系統內置可控液體類型包括―液體丟失（全血）、液體丟失（血漿）、輸注膠體液、輸注晶體液、輸注壓縮紅細胞、輸注全血細胞、尿量排出。
由于ECS模擬教學再現了患者的臨床護理環境，形成“理論―模擬―實踐―理論”的學習過程[18]，不僅培養了學生科學思維方法，同時活躍了教學氛圍，調動了同學們學習積極性[19]。本研究采用病案情景模擬教學法教學，使護生親臨其境，感受到臨床患者的現實病情，所有的護理技能操作均在模擬患者的身上完成[20]，因此本試驗組護生護理基礎考核結果比較，護理病歷的書寫、床單位的準備、生命體征的評估與護理、注射方法、不同的給藥方式與藥物過敏搶救方法、無菌技術、患者的清潔護理、壓瘡護理、患者運送、健康教育的評分均比對照組高。儀器使用技巧考核結果比較，輸液泵、霧化吸入器、洗胃機、電動吸引器、氧氣供氧裝置的使用技巧，霧化吸入、心肺復蘇、輸氧、乙醇擦浴、灌腸、隔離技術、鼻飼、導尿、吸痰技術等常規護理技術的評分也比對照組高，且有非常顯著的統計學差異。
常規教學法，局限于教師示教，學生分組單項技能訓練，多媒體示范。教學方法單一，學起來枯燥無味，印象不深刻，因此護理基礎知識、儀器設備的使用、常規護理技術的掌握相對比較生疏，考核成績顯然低于接受病案情景模擬教學法的護生。
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關鍵詞：區塊鏈;保險企業;應用方向選擇
中圖分類號：F840 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）027-000-01
一、區塊鏈技術綜述
區塊鏈技術起源于比特幣，是比特幣得以實現和運行的技術基礎。該技術尚無標準、權威的定義，相對普遍的理解認為，區塊鏈技術應包含點對點對等網絡、防篡改的數據加密、分布式共識算法等技術特性，并以鏈型數據結構進行數據存儲。其本質和最大價值，則在于構建了一套去中心化的網絡信任鏈，確保系統的“中立”、“可信”，為網絡交易各方營造一個高度安全、深度信任的交易環境。
根據應用模式的不同，又可以分為公共區塊鏈、私有區塊鏈和聯盟區塊鏈三類。公共區塊鏈是指區塊鏈的所有節點均在互聯網上，其數據允許所有人訪問。這一模式的最典型應用即比特幣。私有區塊鏈指區塊鏈的所有節點均在企業（組織）內部，僅利用區塊鏈技術的部分特性（如利用防篡改特性支持內部審計）。聯盟區塊鏈是指在一個特定的企業或組織群體（如產業鏈的上下游企業）內部構建的區塊鏈，由內部指定若干預選節點負責存儲交易結果數據，其余節點僅進行交易及查詢操作。
二、現階段保險企業的區塊鏈技術在的應用狀況
傳統保險經營所面臨的一大挑戰即信息不對稱，以及相應的道德風險問題。由于區塊鏈技術的在交易數據透明度與數據可信度方面具有很大的優勢，因此受到了保險行業的高度關注。國內的保險企業已經在積極探索和布局區塊鏈技術，其中的典型案例包括：
眾安保險開發基于區塊鏈的智能合約。2016年中，眾安保險公開信息稱其已開發了基于區塊鏈技術的智能合約工具箱，未來將在此基礎上進一步實現保單、理賠方面的應用?；趨^塊鏈的技術特性，這種智能合約在防篡改及信息存儲安全方面將具有更大的優勢。
陽光保險推出區塊鏈保險卡單。2016年8月，陽光保險與數貝荷包聯合推出采用區塊鏈技術的微信保險卡單。該卡單不僅實現了及時投保、即時生效，更可以利用互聯網平臺快捷分享。利用區塊鏈技術，分享后的卡單可以追溯交易流轉的完整過程，同時由于其數據的高可靠性，以之做為理賠依據將可以極大地簡化傳統理賠流程，提高效率。
平安保險加入R3聯盟。R3CEV聯盟組織成立于2015年，其主要職能是建立銀行業區塊鏈技術標準，并重點解決銀行跨境結算的效率問題。目前全球排名前40的境外銀行均已加入該組織。2016年6月，平安集團宣布加入該組織，并表示將成立金融科技部門，積極探索保險、醫療、健康等領域的區塊鏈結合應用與技術創新。
三、關于保險企業進行區塊鏈技術應用方向選擇的思考與建議
綜觀現階段保險企業的區塊鏈應用，大多處在概念或實驗層面，缺乏影響力與應用規模。此外，在應用方向上集中在智能合約管理領域。考慮到這一方向的全面實施需要全行業乃至于社會的廣泛參與和推動（如自動賠付的航班延誤險合同，需要與航空公司建立基于區塊鏈的數據共享系統），推廣的不確定性因素較多，短期內難以實現規模化的應用和充分的影響。為了更好地發揮區塊鏈技術優化保險企業經營方面的價值和作用，下一階段應從當前的經營實踐出發，重點關注以下幾個領域：
（一）建立基于區塊鏈的總賬系統，提升財務安全性。結合監管披露數據，近年來保險業賬務造假的案件并不少見。如何有效地監控財務數據，化解財務風險，一直是保險企業重點關注和致力解決的問題。而區塊鏈技術能夠有效地防止數據篡改，保證數據真實性，因此在這一領域具有很強的針對性和優勢。未來保險企業應重點研究建立區塊鏈總賬系統，并在賬表與賬實一致性方面加入防篡改的數字簽名，從根本上提升賬務數據的真實性，并為賬務稽核提供更加真實可信的數據基礎。
（二）適應監管需要，實現銷售軌跡的可回溯。為了減少銷售誤導等因素引起的合同糾紛，保監會正在研究建立銷售行為可回溯的制度法規。為了更好地適應這一監管方向，保險企業可嘗試構建私有區塊鏈平臺，對關鍵性的銷售過程行為（如重要條款告知、投保確認等）均通過該平臺進行記錄，利用區塊鏈的技術特性解決雙方篡改與抵賴的可能性。
（三）與中介渠道共建聯盟區塊鏈，提升結算效率。渠道費用無法及時結算已成為當前保險公司與中介機構擴大合作的一大障礙。制約結算實時性的主要問題，就在于對賬數據缺乏必要的防篡改保護，導致交易雙方需要投入大量精力進行賬務明細的比對。參照銀行業的做法，未來可以考慮由保險公司與中介機構共同建立區塊鏈聯盟，雙方均基于區塊鏈平臺的交易數據進行對賬與結算，從而根本上提高渠道結算效率，更好地推動雙方的業務合作。
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Apache Kafka：以著名的捷克作家命名的Apache Kafka用于構建實時數據流管道和流媒體應用程序。為什么這么受歡迎?因為它能夠以容錯的方式存儲，管理和處理數據流，并且十分快速。鑒于社交網絡環境處理數據流，Kafka目前非常受歡迎。
ApacheMahout：Mahout提供了一個用于機器學習和數據挖掘的預制算法庫，也是創建更多算法的環境。換句話說，是一個機器學習的天堂環境。
ApacheOozie：在任何編程環境中，需要一些工作流程系統來以預定義的方式和定義的依賴關系來安排和運行工作。Oozie提供的大數據工作以Apachepig，MapReduce和Hive等語言編寫。
Apache Drill，Apache Impala，Apache Spark SQL：所有這些都提供了快速和交互式的SQL，如與Apachehadoop數據的交互。如果你已經知道SQL，并處理以大數據格式(即HBase或HDFS)存儲的數據，這些功能將非常有用。
ApacheHive：知道SQL?然后采用Hive握手。Hive便于使用SQL讀取，寫入和管理駐留在分布式存儲中的大型數據集。
ApachePig：Pig是在大型分布式數據集上創建查詢執行例程的平臺。所使用的腳本語言叫做PigLatin。據說Pig很容易理解和學習。但問題是有多少人能從Pig學到什么?
Apach eSqoop：用于將數據從Hadoop移動到非Hadoop數據存儲(如數據倉庫和關系數據庫)的工具。
Apache Storm：一個免費的開源實時分布式計算系統。它使得使用Hadoop進行批處理的瞬時處理可以更容易地處理非結構化數據。
人工智能(AI)：人們可能會問，為什么在這里會有人工智能?人工智能不是一個單獨的領域，所有這些趨勢技術都是如此相關，人工智能開發智能機器和軟件的方式，使得硬件和軟件的這種組合能夠感知環境，在需要時采取必要的措施，并繼續學習這些操作。
行為分析：有沒有想過谷歌如何為人們需要的產品/服務提供廣告?行為分析側重于理解消費者和應用程序所做的事情，以及如何以及為什么它們以某種方式起作用。它是關于了解人們的網上沖浪模式，社交媒體互動，電子商務行動(購物車等)，并連接這些無關的數據點，并試圖預測結果。
Brontobytes：10的27次冪，這是數字宇宙的大小。在這里，可以了解TB字節，PB字節，EB字節，ZB字節，YB字節，以及Brontobyte。人們今后會更多地了解這些術語。
商業智能(BI)：在這里引用調研機構Gartner對商業智能的定義。商業智能(BI)是一個總括的術語，其中包括應用程序，基礎設施和工具以及最佳實踐，可以訪問和分析信息，以改善和優化決策和績效。
生物特征：這就是JamesBondish技術與分析技術相結合，通過一個或多個物理特征識別人，如面部識別，虹膜識別，指紋識別等。
點擊流分析：用于分析用戶在網絡上瀏覽的在線點擊。曾經想過為什么某些Google廣告還會繼續關注你，即使切換網站等?因為知道你在點擊什么。
聚類分析：試圖識別數據中的結構的探索性分析。聚類分析也稱為分割分析或分類分析。更具體地說，它試圖確定同一組案例，即觀察者，參與者，回答者。如果分組不是先前已知的，則使用聚類分析來識別病例組。因為它是探索性的，它確定了依賴變量和獨立變量之間的區別。SPSS提供的不同的聚類分析方法可以處理二進制，名義，順序和比例(間隔或比率)數據。
比較分析：大數據的核心在分析中。顧名思義，比較分析是使用諸如模式分析，過濾和決策樹分析之類的統計技術來比較多個進程，數據集或其他對象。人們知道它的技術性很差，但不能完全避開這個術語。比較分析可用于醫療保健，比較大量的醫療記錄，文件，圖像等更有效和更準確的醫療診斷。
連接分析：你一定已經看到這些像蜘蛛網一樣的網絡圖表連接主題等，以識別某些主題的影響者。連接分析是有助于發現網絡中人員，產品和系統之間的這些相互關聯的連接和影響，甚至組合來自多個網絡的數據的分析。
數據分析師：數據分析師是一個非常重要和受歡迎的工作職位，除了準備報告之外，它還負責收集，操縱和分析數據。
數據清理：這有點不言自明，它涉及從數據庫中檢測和糾正或刪除不準確的數據或記錄。還記得“臟數據”嗎?那么，使用人工和自動化工具和算法的組合，數據分析人員可以糾正和豐富數據以提高其質量。記住，骯臟的數據會導致錯誤的分析和錯誤的決策。
DaaS：你有SaaS，PaaS和DaaS為代表的數據即服務嗎?通過向客戶提供按需訪問云托管數據，DaaS提供商可以幫助快速獲取高質量的數據。
數據虛擬化：這是數據管理的一種方法，允許應用程序檢索和操作數據，而不需要其存儲位置及其格式等的技術細節。例如，社交網絡將人們的照片存儲在他們的網絡中。
臟數據：現在，大數據變得很流行，人們開始在數據中添加形容詞，產生新的術語，如暗數據、臟數據、小數據，現在是智能數據。骯臟的數據就是不干凈的數據，換句話說，是不準確、重復的，以及不一致的數據。顯然，企業不希望與臟數據關聯。
模糊邏輯：人們對100%這樣的事物有多少把握?非常罕見。人類的大腦將數據聚合成部分真理，然后再抽象成某種閾值，來決定我們的反應。模糊邏輯是一種通過模仿部分真理來模仿人腦的運算，而不是像布爾代數的其余部分那樣的“0”和“1”這樣的絕對真理。模糊邏輯在自然語言處理中得到了廣泛的應用，并已發展成為其他與數據相關的學科。
游戲化：在一個典型的游戲中，有人們喜歡的得分要素，與他人競爭，某些游戲規則等元素。大數據中的游戲化是使用這些概念來收集數據或分析數據或通常激勵用戶。
圖形數據庫：圖形數據庫使用的概念，如節點和邊界代表人員/企業和他們的相互關系，從社交媒體挖掘數據。曾經想過，亞馬遜如何告訴你在購買產品時，別人買了什么?是的，圖形數據庫!
Hadoop用戶體驗(Hue)：Hue是一個開放源代碼界面，使Apache Hadoop變得更加容易。它是一個基于Web的應用程序，并且具有用于HDFS的文件瀏覽器，MapReduce的作業設計器，用于制作協調器和工作流程的Oozie應用程序，Shell，Impala和HiveUI以及一組HadoopAPI。
HANA：高性能分析應用程序，來自SAP的軟件/硬件內存中平臺，專為大量數據交易和分析而設計。
HBase：一個分布式，面向列的數據庫。它使用HDFS作為其底層存儲，并支持使用MapReduce和事務交互的批量計算。
負載平衡：跨多臺計算機或服務器分布工作負載，以實現系統的最佳結果和利用率。
元數據：元數據是描述其他數據的數據。元數據總結了有關數據的基本信息，可以使查找和處理特定數據實例更容易。例如，作者，創建日期和日期修改以及文件大小是非常基本的文檔元數據。除文檔文件外，元數據也用于圖像，視頻，電子表格和網頁。
Mongo DB：一個跨平臺的開源數據庫，它使用面向文檔的數據模型，而不是傳統的基于關系數據庫的表結構。這種類型的數據庫結構旨在使結構化和非結構化數據在某些類型的應用程序中更加容易和快速地集成。
Mashup：幸運的是，這個術語對于我們在日常生活中了解mashup的定義類似。基本上，Mashup是將不同數據集合并為單個應用程序的一種方法(示例：將房地產清單與人口統計數據或地理數據相結合)。這是一個非常好的可視化。
多維數據庫：針對數據在線分析處理(OLAP)應用程序和數據倉庫進行優化的數據庫。它只不過是數據多個數據源的中央存儲庫。
多值數據庫：它們是一種直接了解三維數據的NoSQL和多維數據庫。它們直接用于直接操作HTML和XML字符串。
自然語言處理：為使計算機更精確地理解日常人類語言而設計的軟件算法，使人們能夠更自然、更有效地與之交互。
神經網絡：神經網絡是一個美麗的生物學啟發的編程范例，使計算機能夠從觀測數據中學習。有人稱編程范例很美，本質上，人工神經網絡是由現實生活中大腦的生物學啟發的模型。與這種神經網絡密切相關的是深度學習。深入學習則是一套功能強大的神經網絡學習技術。
模式識別：當一個算法在大數據集或不同的數據集中定位遞歸或規律時，就會出現模式識別。它緊密相連，甚至被認為是機器學習和數據挖掘的代名詞。這種可見性可以幫助研究人員發現見解或得出結論，否則會被掩蓋。
RFID-射頻識別：一種使用無線非接觸式射頻電磁場傳輸數據的傳感器。隨著物聯網革命，RFID標簽可以嵌入到每一個可能的“東西”中，以產生需要分析的巨大數據量。
SaaS：軟件即服務，使供應商能夠托管應用程序并通過互聯網使其可用。SaaS提供商通過云計算提供服務。
半結構化數據：半結構化數據是指以常規方式未被捕獲或格式化的數據，例如與傳統數據庫字段或公共數據模型相關聯的數據。它也不是原始的或完全非結構化的，并且可能包含一些數據表，標簽或其他結構元素。圖形和表格，XML文檔和電子郵件是半結構化數據的示例，它在萬維網上是非常普遍的，通常在面向對象的數據庫中。
情緒分析：情緒分析涉及捕捉和跟蹤消費者在各種交互或文件(包括社交媒體，客戶服務代表呼叫，調查等)中表達的意見，情緒或感受。文本分析和自然語言處理是情緒分析過程中的典型活動。目標是確定或評估對公司，產品，服務，人員或事件表達的情緒或態度。
空間分析：指分析地理數據或拓撲數據的空間數據，以識別和理解分布在地理空間中的數據內的模式和規律。
流處理：流處理旨在通過“連續”查詢對實時和流數據進行操作。隨著從社交網絡不斷流出的數據，流處理和流分析的確需要在這些流中不間斷地計算數學或統計分析，以便實時處理大量的數據。
智能數據：智能數據據稱是在通過算法進行的一些過濾之后，其數據是有用的和可操作的。
TB字節：一個相對較大的數字數據單元，一T字節(TB)等于1000GB字節。據估計，10T字節可以容納美國國會圖書館的全部印刷品，而1T字節可以容納1000份百科全書。
可視化：通過正確的可視化，原始數據可以投入使用。當然可視化并不意味著普通的圖形或餅圖。它們是指可以包含許多數據變量的復雜圖形，同時仍然可以理解和可讀
篇10
引言:本文介紹當前主要智能照明控制系統各品牌的特點及各種協議的基本定義、并從智能照明控制系統的當前發展提出個人見解。
伴隨現代電子技術的發展、人們對照明控制提出了更高的要求,照明控制也不再局限于照明設備的開關,還需要照明控制根據某一區域的功能、每天不同的時間、室內外亮度或該區域的用途來自動控制,并能夠實現集中統一管理與監控的功能,達成舒適、明亮并富有藝術魅力的照明環境里工作和生活。
智能照明控制系統正是適應上述需求誕生的一個樓宇自動化系統的一個子系統,但其可以不再依賴于樓宇設備自動管理系統而獨立運行。同時,智能照明系統不僅可以實現開關控制和調光控制,還可以預設許多燈光場景,根據時間、場所的功能、室內外照度自動調整場景。與音頻、視頻系統、表演系統等專業設備實現各種表演功能。
自上世紀90年代開始,智能照明控制系統已經作為一個獨立的系統在國內智能建筑中得以應用。近二十年來的發展、主要有HDL、ABB、Siemens、Merten 、CLIPAL、Dynalite、Lutron、Polaron、ilight、Panasonic等智能照明系統在國內各類項目中得以應用。這些廠家或品牌之間有什么差異呢?筆者按自己這些系統的理解做出如下幾個方面的對比,供讀者參考:
各種通訊協議簡述
RS-485總線
RS-232、RS-485都是串行數據接口標準,最初都是由電子工業協會(EIA)制訂并的, EIA于1983年在RS-422基礎上制定了RS-485標準,增加了多點、雙向通信能力,即允許多個發送器連接到同一條總線上,同時增加了發送器的驅動能力和沖突保護特性,擴展了總線共模范圍,后命名為TIA/EIA-485-A標準。標準只對接口的電氣特性做出規定,而不涉及接插件、電纜或協議。是典型的串行通訊標準,標準只定義了電壓,阻抗等,但不對軟件協議給予定義。RS-485接口的最大傳輸距離標準值為4000英尺,實際上可達 3000米,RS-485的數據最高傳輸速率為10Mbps。
KNX/EIB總線
歐洲電氣接線裝置總線(European Iinstallation Bus)智能控制系統,與歐洲樓宇自控標準(KNX)相結合,形成KNX/EIB總線系統,是為電氣接線裝置專業量身打造的智能化樓宇控制系統。截至2002年6月,全球有300余家制造廠商生產5000余種EIB兼容產品,占據歐洲樓宇,家庭自動化設備銷售總額的80%。EIB協議由中立的、非盈利組織EIBA統一管理,任何愿意遵守EIB協議的制造廠商均可以申請并通過EIB認證后生產EIB產品。
C-Bus 總線
C-Bus即Clipsal Bus的簡稱,是Clipsal公司的總線協議,采用兩線制雙絞線,即一對線上既提供總線設備工作電源(15～36VDC),又傳輸總線設備信息,總線設備之間直接通訊,無須通過中央控制器。C-Bus的傳輸協議為CSMA/CD,通信速率為916Kb/s,可設成線形、星形或樹形拓撲結構,但不支持環網結構。子網為基本單位,每個子網最多容納100個單元或者255個控制回路,最大傳輸距離為1000m。
Dynet總線
Dynet是Dynalite公司面向照明系統的封閉控制總線協議。Dynalite 系統采用4線制兩對雙絞線,即一對雙絞線提供DC12V總線設備工作電源,另一對雙絞線用于傳輸總線設備信息。安裝時推薦使用五類線(四對雙絞線)作為傳輸介質,沒有用到的線可以作為備用。Dynet是一種基于RS-485四線制的傳輸協議,只支持線形網絡拓撲結構,主網可通過網橋連接64個子網,每個子網可連接64個總線設備單元,其子網傳輸速率為916KbPs,主網最高可達5716KbPs。Dynet相應的操作軟件是Dlight。
DALI數字化可尋址調光接口
數字化可尋址調光接口(Digital Addressable lighting interface),簡稱為(DALI),1994年列入IEC60929標準,得到國際主要芯片、燈具、鎮流器和夾具制造商的支持,99年Philips公司對DALI協議做了進一步的完善工作,并在漢諾威國際燈展上推出了基于DALI 的系列產品。
X-10電力線載波總線
X-10采用電力線載波技術, 在北美取得了巨大的商業成功。X-10信號根據電力線信號正負過零點處120KHz脈沖信號出現與否來進行傳輸。信號幀頭標識符為1110,該標識符僅以真值形式傳送,其余每個信號分別以真值和補碼兩種形式在交流電的零相位開始傳送,為了和三相交流電的過零點相一致,這些數據幀必須連續傳送三次。該協議產品無需布線,易用價廉是它的最大賣點。
HBS總線
HBS 的全稱是家庭總線系統(Home Bus System),它是由日本一些知名企業,包括日立(Hitachi) 、松下(Mutsushita) 、三菱(Mitsubishi)、東芝(Toshiba)等聯合提出的,并得到了日本政府和商會的支持。HBS協議規定了如何通過雙絞線或同軸電纜實現家庭電器、電話、音頻、視頻裝置的互連,著眼于家用電器的綜合自動化。同時,HBS協議也考慮了如何在家庭內獲得遠程服務,如在家購物、遠程醫療和遠程教學等。協議主要用于電器開關量以及簡單模擬量的控制,采用專用總線,具有抗干擾強、響應速度快、開發成本及風險較低的特點。
結束語
綜上所述,目前國內市場各品牌的智能照明系統在短期內采用統一總線標準的可能性不大,每種總線和每家的產品都有自己的特點。但未來應會形成RS485,KNX/EIB兩大總線占有主要市場份額。各廠家在產品的開發上也會有針對性的推出新的產品來占有各自的市場份額。
HDL-BUS總線是一個由RS485總線組成的基礎網絡(我們叫子網段),基礎網絡間采用TCP組網的網絡結構。這一系統結構的特點是:控制是在各基礎網絡之間開展的,或者說控制是跨以太網控制的;另一個目的是希望能結合國內眾多的基于RS485廠家的產品在IP通訊協議這一層級,作一個統一的通訊及服務平臺,即HDL-BUS不僅只是站在HDL產品的角度出來,更希望能在IP這一通訊協議平臺上與其它廠家產品兼容或共享網絡通訊。
