Данные используются для запросов компьютерных программ

Обновлено: 04.07.2024

Это исследование является частью программы полногеномного секвенирования NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed). TOPMed является частью более широкой инициативы Precision Medicine, целью которой является обеспечение лечения заболеваний, адаптированных к уникальным генам человека и окружающей среде. TOPMed внесет свой вклад в эту инициативу путем интеграции данных полногеномного секвенирования (WGS) и других данных (например, метаболических профилей, паттернов экспрессии белков и РНК) с молекулярными, поведенческими, визуализирующими, экологическими и клиническими данными. При этом эта программа направлена ​​на выявление факторов, повышающих или снижающих риск заболевания, выявление подтипов заболевания и разработку более целенаправленных и персонализированных методов лечения. Теперь доступны два набора вызовов генотипов, полученных из WGS, Freeze 5b (GRCh38) и Freeze 8 (GRCh38), с в значительной степени перекрывающимися наборами образцов. Информация о том, как идентифицировать другие образцы TOPMed WGS для перекрестного анализа, а также описания методов TOPMed сбора данных, обработки данных и контроля качества, представлены в сопроводительных документах «Проект TOPMed по секвенированию всего генома — заморозка 5b, фазы». 1 и 2» и «Проект секвенирования всего генома TOPMed - Freeze 8, фазы 1-4». Пожалуйста, проверьте список исследований в верхней части каждого из этих документов по методам, чтобы определить, применимы ли они к этому присоединению к исследованию.

Исследование мерцательной аритмии в клинике Кливленда состоит из клинических и генетических данных пациентов с мерцательной аритмией и контрольных когорт из биобанка CV/Arrhythmia Clinic в Кливленде, включая Cleveland Clinic Lone GeneBank Fibrillation Atrial. В исследование Cleveland Clinic Lone AF GeneBank были включены пациенты с изолированной ФП, определяемой как ФП при отсутствии выраженного структурного заболевания сердца. Биобанк CV/Arrhythmia также зарегистрировал участников с неизолированной фибрилляцией предсердий. Все пациенты предоставили письменное информированное согласие.

  • Дизайн исследования:
    • Набор случаев
    • Набор случаев

    Субъектам исследования было не менее 18 лет, у них фибрилляция предсердий началась в возрасте 60 лет или младше, у них не было предшествующей сердечной недостаточности, инфаркта миокарда или явных структурных заболеваний сердца.

    Раздел 404 Закона Сарбейнса-Оксли (SOX) требует, чтобы все публичные компании установили внутренний контроль и процедуры.

    Закон о защите конфиденциальности детей в Интернете от 1998 года (COPPA) – это федеральный закон, который налагает особые требования на операторов доменов .

    План North American Electric Reliability Corporation по защите критически важной инфраструктуры (NERC CIP) представляет собой набор стандартов.

    Взаимная аутентификация, также называемая двусторонней аутентификацией, представляет собой процесс или технологию, в которой оба объекта обмениваются данными .

    Экранированная подсеть или брандмауэр с тройным подключением относится к сетевой архитектуре, в которой один брандмауэр используется с тремя сетями .

    Метаморфное и полиморфное вредоносное ПО – это два типа вредоносных программ (вредоносных программ), код которых может изменяться по мере их распространения.

    Медицинская транскрипция (МТ) – это ручная обработка голосовых сообщений, продиктованных врачами и другими медицинскими работниками.

    Электронное отделение интенсивной терапии (eICU) — это форма или модель телемедицины, в которой используются самые современные технологии.

    Защищенная медицинская информация (PHI), также называемая личной медицинской информацией, представляет собой демографическую информацию, медицинскую .

    Снижение рисков – это стратегия подготовки к угрозам, с которыми сталкивается бизнес, и уменьшения их последствий.

    Отказоустойчивая технология — это способность компьютерной системы, электронной системы или сети обеспечивать бесперебойное обслуживание.

    Синхронная репликация — это процесс копирования данных по сети хранения, локальной или глобальной сети, поэтому .

    API облачного хранилища — это интерфейс прикладного программирования, который соединяет локальное приложение с облачным хранилищем.

    Интерфейс управления облачными данными (CDMI) – это международный стандарт, определяющий функциональный интерфейс, используемый приложениями.

    Износ флэш-памяти NAND — это пробой оксидного слоя внутри транзисторов с плавающим затвором флэш-памяти NAND.

    Аналитика больших данных исследует большие объемы данных, чтобы выявить скрытые закономерности, корреляции и другие полезные сведения. Благодаря современным технологиям можно анализировать данные и получать ответы практически сразу. Эта работа выполняется медленнее и менее эффективно при использовании более традиционных решений для бизнес-аналитики.

    История и эволюция аналитики больших данных

    Концепция больших данных существует уже много лет. большинство организаций теперь понимают, что если они будут собирать все данные, поступающие в их бизнес, они смогут применять аналитику и получать от нее значительную пользу.Но даже в 1950-х годах, за несколько десятилетий до того, как кто-либо произнес термин «большие данные», компании использовали базовую аналитику (по сути, числа в электронной таблице, которые проверялись вручную), чтобы выявить идеи и тенденции.

    Однако аналитика больших данных дает новые преимущества: скорость и эффективность. Если несколько лет назад бизнес собирал информацию, проводил аналитику и извлекал информацию, которую можно было бы использовать для будущих решений, то сегодня этот бизнес может находить идеи для немедленных решений. Возможность работать быстрее и сохранять гибкость дает организациям конкурентное преимущество, которого у них раньше не было.

    Почему важна аналитика больших данных?

    Аналитика больших данных помогает организациям использовать свои данные и использовать их для выявления новых возможностей. Это, в свою очередь, приводит к более разумным деловым шагам, более эффективным операциям, более высокой прибыли и более довольным клиентам. В своем отчете Большие данные в больших компаниях директор по исследованиям IIA Том Дэвенпорт провел интервью с более чем 50 компаниями, чтобы понять, как они используют большие данные. Он обнаружил, что они приносят пользу следующими способами:

    1. Снижение затрат. Технологии больших данных, такие как Hadoop и облачная аналитика, обеспечивают значительные преимущества с точки зрения затрат, когда речь идет о хранении больших объемов данных, а также позволяют определить более эффективные способы ведения бизнеса.
    2. Быстрее и лучше принимать решения. Благодаря скорости Hadoop и оперативной аналитике в сочетании с возможностью анализа новых источников данных компании могут мгновенно анализировать информацию и принимать решения на основе полученных знаний.
    3. Новые продукты и услуги. Возможность оценить потребности и удовлетворенность клиентов с помощью аналитики дает возможность дать клиентам то, что они хотят. Давенпорт отмечает, что благодаря аналитике больших данных все больше компаний создают новые продукты для удовлетворения потребностей клиентов.

    Аналитика больших данных в современном мире

    В большинстве организаций есть большие данные. И многие понимают необходимость использовать эти данные и извлекать из них пользу. Но как? Эти ресурсы охватывают последние идеи на пересечении больших данных и аналитики.

    Статистика и машинное обучение в масштабе


    Концепция машинного обучения существует уже несколько десятилетий, и теперь ее можно применять к огромным объемам данных.

    Здравоохранение и аналитика больших данных


    На горизонте бум больших данных, поэтому как никогда важно контролировать информацию о своем здоровье. На этом вебинаре объясняется, какую роль играет аналитика больших данных.

    Трудная работа, стоящая за аналитикой


    Чтобы понять возможности бизнес-аналитики, MIT Sloan Management Review провел шестой ежегодный опрос руководителей, менеджеров и специалистов по аналитике.

    Кто использует Big Data Analytics?

    Подумайте о компании, которая зависит от быстрых и гибких решений, чтобы оставаться конкурентоспособной, и, скорее всего, аналитика больших данных участвует в этом бизнесе. Вот как различные типы организаций могут использовать эту технологию:

    Науки о жизни

    Клинические исследования – это медленный и дорогостоящий процесс, который не проходит по разным причинам. Расширенная аналитика, искусственный интеллект (ИИ) и Интернет медицинских вещей (IoMT) раскрывают потенциал повышения скорости и эффективности на каждом этапе клинических исследований за счет предоставления более интеллектуальных автоматизированных решений.

    Банковское дело

    Финансовые учреждения собирают и получают доступ к аналитической информации из больших объемов неструктурированных данных, чтобы принимать взвешенные финансовые решения. Аналитика больших данных позволяет им получать доступ к необходимой информации, когда она им нужна, за счет устранения дублирующих друг друга, избыточных инструментов и систем.

    Производство

    Для производителей решение проблем не является чем-то новым. Они ежедневно борются со сложными проблемами — от сложных цепочек поставок до Интернета вещей, нехватки рабочей силы и поломок оборудования. Вот почему аналитика больших данных так важна в обрабатывающей промышленности, поскольку она позволила конкурентоспособным организациям открыть для себя новые возможности для экономии средств и получения дохода.

    Здравоохранение

    Большие данные – это данность в сфере здравоохранения. Записями пациентов, планами медицинского страхования, информацией о страховании и другими типами информации может быть сложно управлять, но после применения аналитики они полны ключевых идей. Вот почему технология анализа больших данных так важна для здравоохранения. Быстро анализируя большие объемы информации, как структурированной, так и неструктурированной, поставщики медицинских услуг могут почти сразу поставить жизненно важные диагнозы или варианты лечения.

    Правительство

    Некоторые государственные учреждения сталкиваются с серьезной проблемой: сократить бюджет без ущерба для качества или производительности. Это особенно проблематично для правоохранительных органов, которые изо всех сил пытаются снизить уровень преступности с помощью относительно ограниченных ресурсов.И именно поэтому многие агентства используют аналитику больших данных; технология оптимизирует операции, предоставляя агентству более целостное представление о преступной деятельности.

    Розничная торговля

    За последние несколько лет качество обслуживания клиентов улучшилось, так как более опытные покупатели ожидают, что розничные продавцы точно поймут, что им нужно, и когда им это нужно. Технология анализа больших данных помогает ритейлерам удовлетворить эти требования. Вооружившись бесконечными объемами данных из программ лояльности клиентов, покупательских привычек и других источников, розничные продавцы не только имеют полное представление о своих клиентах, но и могут прогнозировать тенденции, рекомендовать новые продукты и повышать прибыльность.

    Подробнее об отраслях, использующих эту технологию

    Основная цель формальной организационной стратегии в отношении данных и аналитики, как правило, состоит в том, чтобы улучшить процесс принятия решений с помощью аналитики в широкой сфере деятельности. [И] результаты наших опросов и интервью убедительно доказывают, что успешные стратегии аналитики кардинально меняют то, как принимаются решения в организации.

    Из официального документа Помимо шумихи: тяжелая работа, стоящая за успехом Analytics

    Расширенная аналитика помогает Rogers Communications стать более клиентоориентированной

    Rogers Communications стремится повысить удовлетворенность клиентов и сохранить свое лидерство в канадском секторе средств массовой информации и телекоммуникаций.
    Узнайте, как расширенная аналитика помогла компании Rogers Communication вдвое сократить жалобы клиентов, предоставив им нужные услуги в нужное время.

    Как это работает и ключевые технологии

    Не существует единой технологии, охватывающей аналитику больших данных. Конечно, есть расширенная аналитика, которую можно применять к большим данным, но на самом деле несколько типов технологий работают вместе, чтобы помочь вам получить максимальную отдачу от вашей информации. Вот крупнейшие игроки:

    Машинное обучение. Машинное обучение, особое подмножество ИИ, которое обучает машину тому, как учиться, позволяет быстро и автоматически создавать модели, способные анализировать большие и сложные данные и давать более быстрые и точные результаты — даже в очень больших масштабах. Создавая точные модели, организация получает больше шансов выявить возможности для получения прибыли или избежать неизвестных рисков.

    Управление данными. Данные должны быть высокого качества и хорошо управляемыми, прежде чем их можно будет надежно проанализировать. В связи с постоянным потоком данных в организацию и из нее важно установить повторяющиеся процессы для создания и поддержания стандартов качества данных. Как только данные станут надежными, организации должны установить программу управления основными данными, которая позволит всему предприятию быть на одной странице.

    Интеллектуальный анализ данных. Технология интеллектуального анализа данных помогает вам исследовать большие объемы данных, чтобы обнаружить закономерности в данных, и эту информацию можно использовать для дальнейшего анализа, чтобы помочь ответить на сложные бизнес-вопросы. С помощью программного обеспечения для интеллектуального анализа данных вы можете просеять весь хаотичный и повторяющийся шум в данных, определить, что важно, использовать эту информацию для оценки вероятных результатов, а затем ускорить процесс принятия обоснованных решений.

    Хадуп. Эта программная среда с открытым исходным кодом может хранить большие объемы данных и запускать приложения на кластерах общедоступного оборудования. Он стал ключевой технологией для ведения бизнеса из-за постоянного увеличения объемов и разнообразия данных, а его модель распределенных вычислений быстро обрабатывает большие данные. Дополнительным преимуществом является то, что среда Hadoop с открытым исходным кодом бесплатна и использует общедоступное оборудование для хранения больших объемов данных.

    Аналитика в памяти. Анализируя данные из системной памяти (а не с жесткого диска), вы можете быстро извлечь из своих данных ценные сведения и быстро на них реагировать. Эта технология способна устранить задержки подготовки данных и аналитической обработки для тестирования новых сценариев и создания моделей; это не только простой способ для организаций оставаться гибкими и принимать более эффективные бизнес-решения, но также позволяет им запускать повторяющиеся и интерактивные сценарии аналитики.

    Прогностическая аналитика. Технология прогнозной аналитики использует данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Все дело в том, чтобы дать наилучшую оценку того, что произойдет в будущем, чтобы организации могли быть более уверены в том, что они принимают наилучшее из возможных бизнес-решений. Некоторые из наиболее распространенных приложений прогнозной аналитики включают обнаружение мошенничества, риски, операции и маркетинг.

    Интеллектуальный анализ текста. С помощью технологии интеллектуального анализа текста вы можете анализировать текстовые данные из Интернета, полей комментариев, книг и других текстовых источников, чтобы обнаруживать идеи, которые вы раньше не замечали.Интеллектуальный анализ текста использует машинное обучение или технологию обработки естественного языка для просмотра документов — электронных писем, блогов, лент Твиттера, опросов, конкурентной информации и т. д. — чтобы помочь вам анализировать большие объемы информации и находить новые темы и отношения терминов.

    Фариха Иффат из BGC Trust University Бангладеш

    Этого человека нет на ResearchGate, или он еще не заявил права на это исследование.

    Jannatul Ferdows в Южном университете Уэльс


    Аннотация и рисунки

    В соревнованиях по программированию организатор обычно ставит перед участниками набор логических и математических задач. От участников требуется написать компьютерные программы, способные решать эти задачи. Система онлайн-судей используется для автоматизации процедуры оценки программ, представленных пользователями. Онлайн-судьи — это системы, предназначенные для надежной оценки исходных кодов, представленных пользователями. Традиционные онлайн-платформы судейства не идеально подходят для лабораторий по программированию, поскольку они не поддерживают частичную оценку и эффективное обнаружение плагиатных кодов. Принимая во внимание этот факт, в этой статье мы представляем систему онлайн-оценки, которая способна автоматически оценивать коды, эффективно обнаруживая плагиат и уровень точности кодов. Наша система выполняет обнаружение плагиата путем обнаружения отпечатков пальцев программ и использования отпечатков пальцев для их сравнения вместо использования всего файла. Мы использовали отсеивание для выбора отпечатков пальцев среди хэш-значений k-грамм исходного кода, который был сгенерирован алгоритмом Рабина-Карпа. Предлагаемая система сравнивается с существующими платформами онлайн-судейства, чтобы показать превосходство с точки зрения эффективности времени, правильности и доступности функций. Кроме того, мы оценили нашу систему, используя большие наборы данных и сравнив время выполнения с MOSS, который является широко используемым методом обнаружения плагиата.

    Читайте также: