- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏大数据文摘
【基因有话说】医疗数据到底该不该公开？
公开医疗数据的价值 医疗信息涵盖许多，包括CT、核磁共振、血液检测、基因检测结果，接种经历，医生诊断，手术视频……这些数据是典型的“整体大于部分之和”，至少，对科技型创业者Jonathan Hirsch （via 奇点网geekheal.com） 既然以搭建医疗数据网络或向病人公开医疗数据的方式是有用的，那么接下来就是如何实现的问题了。 那些开放医疗数据的机构 ? 公开医疗数据的阻力在哪？ 公开医疗数据这一概念在推行过程中遇到的阻力既有来自医生的，也有来自医院的。但这些阻力并非无法可解。 医生担心会提高沟通成本。 但据悉，在公开病历活动试运行的一年期间，在105名医疗参与者中，只有3%的人认为自己花费了更多时间去向病人解答问题。 公开数据其实会帮助医务人员记载正确的数据。 Accenture 曾对9个国家的9000多名成年人进行调查，其中4/5以上的人表示希望能在线访问自己的病例，并对病例实行自主管理。
91140发布于 2018-05-23 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-9)
计算节点读写分离对应用研发者和数据库管理员完全透明，不要求研发者在SQL执行时添加HINT或某些注解；当然，也支持使用HINT的方式显式指定读取主机或从机。指定SQL语句在主存储节点上执行：/*! 用户级别的读写分离可通过管理平台创建数据库用户页面添加用户或编辑用户开启用户级别的读写分离。
23110编辑于 2024-11-29 - 来自专栏FreeBuf
Log4Shell漏洞公开披露前，至少已在“在野”9天
根据Security Affairs网站最新消息，Log4j库中的Log4Shell漏洞公开披露前，至少已经被攻击利用了一周之多。黑客组织也早已滥用该漏洞，大肆部署恶意软件。 漏洞端倪早已显现 Cloudflare首席执行官Matthew Prince发表推文称，情况可能比最初设想的还要糟糕，12月10日漏洞公开披露前，该漏洞至少已经被攻击了一个多星期。
74820编辑于 2021-12-15 - 来自专栏从百草园到三味书屋
公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍
MIMIC Code Repository: Enabling reproducibility in critical care research》论文 引言 科学结果的可重复性越来越受到关注； 医疗领域进入数字化革命 （本文是2017年接收），引出形成MIMIC-III数据库； EHR二次分析需要临床专家和数据科学家的合作，在EHR数据库上推导或者定义一些概念是需要资源的，对于没有特别强的临床背景或者数据科学技能的人来说巨大障碍 ； 该文介绍MIMIC代码仓库，介绍与重症相关概念的导出以及相关假设条件等； 公开数据已经逐渐有了，公开相应的数据代码同样重要。 疾病严重程度评分Severity of illness scores 在回顾性数据库中难以计算 大多都是在前瞻性实验中获取的； 常规收集的数据缺相应元素。 to selecting a study cohort an outline of the data-capture process 社区 让研究人员和数据维护人员、临床人员共同提升代码 结论 公开数据库的案例已经不少
2.1K10编辑于 2023-03-09 - 来自专栏脑电信号科研科普
EEG脑电公开数据库大盘点
对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。 公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。 EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。 网址：http://epilepsy-database.eu/ 9.神经信息数据库（Neuroinformatics database，NIDB） NIDB是一个神经影像数据上传和分享的平台，主要包括fMRI 网址：https://dataverse.tdl.org/ 24.MindBigData 这个开放数据库包含 1,207,293 个EEG信号，每个 2 秒，数据是在被试看到一个数字（从 0 到 9）并思考它的情况下采集
4.2K20编辑于 2022-05-02 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据科学】9个针对初学者的数据科学公开课
如果你想自学，网络是一个非常好的地方，这里有太多的资源，有大神 Devendra Desale就挑选出了网络公开课中优秀的数据科学课程推荐给大家。 (斯坦福大学) 水平: 初学者 学时: 8 - 10小时/周 状态:Self-paced 持续时间: 10周 需要的条件: 无 工具: SQL、XML查询 如果你要处理数据，数据库是不可避免的。 本课程涵盖了数据库设计和数据库管理系统应用程序的使用。它包括广泛覆盖的关系模型，包含XML数据，DTDs模板、XML模板的内容，同时包含查询和转换语言XPath，Xquery和XSLT的内容。 课程包括UML中的数据库设计，基于依赖关系和正常形式的相关设计原则。 Intermediate-Expert 学时: 10 - 14小时/周 状态: Archived 持续时间: 10周 需要的条件: 概率矩阵，微积分 工具: 没有限制 对机器学习爱好者来说这是有史以来最好的公开课
1.7K60发布于 2018-02-26 - 来自专栏深度学习与python
Pinecone 无服务器向量数据库公开预览
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览，旨在降低基础设施管理成本，同时提高生成式人工智能应用的准确性 根据向量数据库专家的说法，读、写和存储的分离显着降低了各种规模和类型的工作负载的开销。多租户计算层使用新的索引和检索算法实现了按需检索，从而实现了对 blob 存储进行内存高效的向量搜索。 在“重新构想向量数据库，实现知识丰富的 AI”一文中，Pinecone 工程副总裁 Ram Sriharsha 描述了团队为何以及如何重建 Pinecone，并讨论了向量数据库的重要作用： LLM 很容易产生幻觉 Ampt 的 CEO 兼创始人 Jeremy Daly 则表示： 它被吹捧为 "遏制 AI 幻觉的突破性进展"，但考虑到其他主要数据库也正在添加向量功能，分析人士表示，其接受者可能会很少。 Pinecone 并不是市场上唯一支持无服务器向量存储的参与者，其他数据库和数据平台供应商也提供了支持向量的无服务器数据库，包括 MongoDB 和 Snowflake。
64810编辑于 2024-02-29 - 来自专栏脑电信号科研科普
EEG MEGMRI fNIRS公开数据库大盘点
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。 此外，我们个人同样可以利用各类脑科学公开数据库方便地进行各种研究。 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库，希望对大家的研究有所帮助。 人脑连接组计划 大名鼎鼎的人脑连接组计划（Human Connectome Project, HCP），该公开数据库是由美国美国国立卫生研究院（NIH）负责，于2009年开始启动。 网址：https://www.ukbiobank.ac.uk/ 美国国家精神卫生数据档案研究所 美国国家精神卫生数据档案研究所（NDA）数据库整合了多个数据库的数据，包括美国国家自闭症研究数据库 网址：https://physionet.org/ 总结 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库，这些数据库为科研人员提供了可供分析的海量数据，特别是对脑科学研究结果的可重复性验证以及大数据分析具有重要意义
4.1K01发布于 2020-11-18 - 来自专栏科研菌
如何用好公开数据库多种组学数据？
使用来自GEO数据库的外部GSE21501和GSE71729数据集来验证结果。 最后，在外部和内部数据集中选择了三个与胰腺癌预后相关的基因（GRAP2，ICAM3和A2ML1）。
2.2K11发布于 2020-08-07 - 来自专栏莫浅子的学习笔记
数据库-MySQL基础（9）-多表关系
目录 概述 1、一对多 2、多对多 3、一对一 多表查询概述 多表查询分类 1、连接查询 2、子查询 ---- 概述 项目开发中，在进行数据库表结构关系设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析设计表结构
1.4K20编辑于 2022-11-18 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-5)
备份恢复 使用mysqldump备份 mysqldump - 数据库备份程序 计算节点支持mysqldump功能，用法同MySQL一样。 使用mysqlbinlog连接远程实例获取binlog文件并解析出其中的SQL语句，然后交由计算节点执行，从而将某个数据库的增量数据导入到计算节点某个逻辑库下。 若源端数据库名与计算节点的逻辑库名不相同，则需要在管理端口先添加数据库映射关系，例如： dbremapping @@add@db01:logicdb01 然后到计算节点（192.168.210.32）所在服务器上执行如下命令 7.核对数据同步的正确性：此时需要进行必要的短时停服，中断业务系统向数据库的写入操作。通过人工在源端执行一条特殊数据后查看该条数据是否已经同步。 等到确认计算节点已经追完最新数据后，停止mysqlbinlog命令，若需要的话，取消数据库名称映射。
26410编辑于 2025-03-26 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-29)
若设置为0，程序异常退出不会持久化，若配置的值大于0，则可以定时持久化到数据库，重启也能累计。 在客户端执行SQL语句，会把相关命令统计在配置库中。当设置为0时，则不统计到配置库。 | 5 | master | | 600004 | write | | 600007 | write | | 600013 | write | +--------+--------+ 9
30910编辑于 2025-03-19 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-7)
property name="enableHeartbeat">true</property>假设192.168.200.202的3309实例与192.168.200.203的3313实例为一对主从复制的存储节点数据库 29.344 INFO [HeartbeatTimer] (BackendDataNode.java:405) -found candidate backup for datanode 5 :[id:9, :57:29.344 INFO [pool-1-thread-1020] (CheckSlaveHandler.java:241) -slave_sql_running is Yes in :[id:9, 15:57:29.424 WARN [pool-1-thread-1066] (BackendDataNode.java:847) -datanode 5 switch datasource 5 to 9 keepalived高可用服务原理搭建主备服务关系，可保证在主计算节点(即Active计算节点) 服务故障后，自动切换到备计算节点 (即Standby计算节点)，应用层面可借助Keepalived的VIP 访问数据库服务
27210编辑于 2024-11-28 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-15)
SQL语法支持 DML语句 在关系集群数据库中，DML语句的逻辑将变的更为复杂。计算节点将DML语句分为两大类：单库DML语句与跨库DML语句。 跨库INSERT语句 在关系集群数据库中，INSERT语句只有在INSERT... SELECT与INSERT BATCH两种情况下，才会产生跨库INSERT语句。 分片表 支持 全局表 支持 跨库REPLACE语句 在关系集群数据库中 ORDER BY ASC DESC 支持 LIMIT n,m 支持 PROCEDURE 限制支持 支持单库存储过程 INTO OUTFILE 支持 要求执行语句的计算节点数据库用户拥有 支持 SUM(IFNULL()) 支持 SUM(column1-column2) 支持 INTO OUTFILE 支持 要求执行语句的计算节点数据库用户拥有FILE权限
60510编辑于 2025-03-26 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-4)
访问安全 权限体系 计算节点有两类用户，一类是计算节点数据库用户，用于操作数据，执行SELECT，UPDATE，DELETE，INSERT等SQL语句。 另一类是关系集群数据库可视化管理平台用户，用于管理配置信息。此章节将着重介绍计算节点用户相关内容。 基础权限 计算节点数据库用户必须被赋予逻辑库的权限，才能访问逻辑库。 行控制权限 计算节点支持通过手动修改配置库中行权限控制表hotdb_user_row_privilege的方式，为数据库用户增加行控制权限。 修改后需要动态加载生效 可以在3323服务端口执行show hotdb grants for ‘用户名’@‘主机名’查看数据库用户已配置的行控制权限。 select hex(aes_encrypt('SDcrtest',unhex(md5('Hotpu@2013#shanghai#2017'))))查询到keyStorePass值，然后填写C43BD9DDE9C908FEE7683AED7A301E33
35210编辑于 2025-03-10 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-9)
配置配置是管理平台为计算节点可视化配置所开发的功能，包括配置数据节点、存储节点、存储节点组、逻辑库、分片规则、表信息、数据库用户、计算节点等参数。同时配套设置了配置参数的校验与备份恢复的辅助功能。 参数说明：组名：输入存储节点组命名连接用户：有权限访问该物理库的用户名连接用户密码：有权限访问该物理库的用户密码物理库名称：存储节点中可引用的数据库名称，例如“db01”备份用户：（选填）用于备份该物理库的用户名备份用户密码
54010编辑于 2024-12-05 YashanDB数据库在医疗行业中的应用前景
如何优化医疗行业数据的查询速度与处理效率一直是数据库技术应用中的关键问题。医疗行业数据量庞大且结构多样，涵盖患者信息、医疗记录、影像资料等多类型数据，需要高并发、高可靠的数据库系统支持。 在此背景下，选择具备高性能、强一致性及灵活部署能力的数据库系统成为提升医疗信息化水平的重要保障。 本文基于数据库技术行业标准，深入分析YashanDB在医疗行业的数据管理优势，为医药大数据的高效存取与处理提供技术方案。 事务控制与高可用性保障医疗数据安全医疗业务对数据一致性及系统可用性要求极高，YashanDB设计了强大的事务机制：多版本并发控制（MVCC）保证读写不阻塞，提升数据库并发能力和响应速度，满足高并发的医疗在线服务 医疗从业者和数据库技术人员应持续关注YashanDB新特性的演进，加强技术研发与实践应用，深化医疗信息系统的创新升级。
23010编辑于 2025-09-25- 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-6)
数据强一致性（XA事务） 在关系集群数据库系统中，数据被拆分后，同一个事务可能会操作多个数据节点，产生跨库事务。 全局时区 为保证数据的正确性，针对不同存储节点服务器存在设置不同时区，导致数据库中时间类型的数据错误的问题，计算节点 提供对全局时区的支持，包括： 当time_zone参数为具体的相同值或者全为SYSTEM
49410编辑于 2025-03-18 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-3)
如果主从数据库均无法连接，则该节点不可用。 2.主库配置不可用，从库配置可用 如果从库可以连接，则使用从库，此节点可用。 larger than the usable space. etl用户（用于数据抽取） 配置了etl的用户较普通用户在数据抽取时可降低内存消耗，具有更高的稳定性和数据抽取效率，具体使用配置说明如下： 在管理平台数据库用户中添加用户 配置校验 登录管理平台，选择"配置"->配置校验进入配置校验面板，点击"开始校验"按钮，将校验关系集群数据库可视化管理平台中配置校验菜单中的配置项，若有配置项不正确，可根据错误提示，修改相应的配置： 通过计算节点管理端执行 死锁检测 在关系集群数据库系统中，若死锁发生在两个数据节点下的存储节点间，存储节点的死锁检测机制将无法检测到死锁。 下面表格中的操作，描述了两个数据节点产生死锁的过程。 在HHDB Server关系集群数据库系统中，计算节点可检测到多个数据节点下的存储节点间的死锁，并回滚开销最少的事务。
37910编辑于 2024-11-28 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-8)
应用端可借助LVS的VIP访问计算节点的数据库服务，同时保证使用透明与服务不间断。也可使用其余负载均衡方案进行处理，例如F5加自定义检测；应用直连计算节点，但发生异常时更换节点等方式。 原Primary： cd /usr/local/hhdb-2.5.0/hhdb-server/bin sh hotdb_server start 管理端状态查看： 多计算节点集群启动后通过VIP访问数据库服务
18710编辑于 2024-11-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号