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关键词： 大数据技术   医院信息系统   信息安全   数据源   数据渠道   数据类型   探针程序   数据分析  

摘要： 医院信息系统由有线网络、无线网络、传统数据终端、智能数据终端、基于微型工业控制系统的精密医疗设备组成。规模仅限于医院内部,并不庞大,但成分却很复杂,符合大数据技术多数据源、多数据渠道、多数据类型的构造特点,可以作为大数据技术的实验平台,推广使用。医院信息系统安全属于新兴热点,适合作为切入层,切入大数据技术。切入分为数据选择、数据采集,数据传输和数据分析四个切入点,其中重点和难点是数据采集技术,即探针程序的开发,要根据不同的平台选择不同的开发语言。

关键词： 计算机语言   计算思维   数据类型   算法设计   智能生活   教与学的策略   编程教学   语法结构  

摘要： 今天的编程教学,不再是单纯地学计算机语言的语法结构,也不再是按部就班地从变量、常量到数据类型一点点剥皮式地学习了,而是基于算法设计、计算思维的信息科技探究、体验、应用式地学习,本期解码让我们从两节赛课设计探讨编程教与学的策略与实施。

关键词： 分布式数据库   数据库迁移   数据库结构   数据类型   数据库性能  

摘要： 论述了分布式数据库迁移的难点、痛点和常见问题,梳理了分布式数据库迁移关键环节的流程和测试方法,提出了关于数据库迁移服务与迁移工具的建议,为数据库迁移服务的供需双方提供了指导和方法。

关键词： 人民银行   审计线索   审计技术   银行内部审计   数据流转   审计价值   信息化技术   数据类型  

摘要： 一、信息化技术对人民银行内部审计的影响随着人民银行各项业务信息化的发展,极大地提高了业务处理的实时性、正确性和可靠性,大大降低了人为干扰因素,提高了管理水平和工作效率。但信息化发展导致的数据规模巨大、数据流转迅速、数据类型繁多、审计价值密度低等变化,也给人民银行内部审计工作中的审计线索和内容、审计技术、内部控制等方面也带来了较大的影响。

关键词： 数据治理   数据处理工具   数据类型   数字化转型   产品化   全生命周期   小微企业   数据加工  

摘要： 数据工业化过程中有几个重要的阶段,目前其产品化、流程化、标准化的发展已经非常成熟,各种数据类型的处理方式和技术也非常多样化。产业数字化转型以政府为主导,通过信息化的管理手段,帮扶小微企业,带动产业转型。配合新基建的发展,在整个数据工业体系化进程中,我们的数据处理工具体系围绕数据的产生、采集、共享、交换等全生命周期,开展包括数据治理和数据加工等服务。

关键词： 数据类型   大数据技术   价值密度   大数据时代   数字化转型   数字化技术   超大规模   响应速度  

摘要： 2020年4月,腾讯研究院对企业在新冠肺炎疫情期间需要的数字化技术进行了调查,调查显示有54.8%的受访企业认为大数据技术将对数字化转型起到非常重要的作用。大数据时代的数据有四个特点:超大规模数据量,多种数据类型,响应速度要求更快,价值密度低、价值总量大。

关键词： 云计算平台   医疗数据   医疗大数据   用户界面   文件上传   数据类型   云计算技术   主要模块  

摘要： 随着医疗信息化进程不断推进,全国各级各类医院都出现了非常多的医疗数据,其中有很多数据的数据类型也比较繁杂。这些都给全国各级各类医院存储和处理这些数据带来了不少问题。云计算这一先进技术的出现为解决全国各级各类医院非常多的医疗数据打开了一扇门。本文针对海量医疗数据处理和分析中存在的问题进行了研究,在这个问题研究的基础上又结合医疗数据分析技术、医疗大数据技术、云计算技术等,先设计了系统结构框图,后设计了系统主要模块,最后搭建了基于云计算平台的医疗数据处理和分析系统。最后完成的系统在系统用户界面可完成某种病及这种病的并发症之间的关系分析、文件上传、文件查找等功能。

ISBN: (纸本)9787302539810

关键词： 税收风险管理   数据流转   共享交换   大数据分析技术   数据运算   大数据应用   信息关联   数据类型  

摘要： 税收风险管理中的大数据应用,是指将登记、申报、征收、退税、票管、情报、第三方、互联网等信息进行收集汇总,使多系统数据进行共享交换,利用大数据分析技术对税务相关数据高度聚合,信息广度关联集成,价值深度挖掘,通过提升税收相关数据采集能力以及数据分析和应用能力,实现全面的信息关联,预测和分析最佳的税收风险管理方案,支撑税收风险管理决策。一、大数据背景下的税收风险管理面临新形势大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、高速的数据运算、多样的数据类型和价值密度低等五大特征.

关键词： 文档信息自动提取   超文本标记语言   分解方案   文档标记   分面分类  

摘要： 文章研究探索了如何使用文档分解(文档结构研究),文档标记(具有可扩展标记语言(XML)),超文本标记语言(HML)和可伸缩矢量图形(SVG),以及多方面的分类机制。文档内容提取是通过计算机编程(使用Java)实现的。在这项研究中开发的文档信息自动提取技术证明:作为信息提供者,可以使信息用户(包括工程师)以更易于访问的方式制作文档内容。