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在数据仓库公共云中使用 Impala AI 功能（预览）
Cloudera、Cloudera Altus、HUE、Impala、Cloudera Impala 和其他 Cloudera 标志是在美国和其他国家/地区注册或未注册的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。免责声明：除非与 CLOUDERA 的书面协议中明确规定，否则 CLOUDERA 不会就 CLOUDERA 技术或与此相关的支持做出或给予任何明示或暗示的陈述、保证或承诺。 CLOUDERA 不保证 CLOUDERA 产品或软件将不间断运行，不保证其没有缺陷或错误，不保证其将保护您的数据免遭丢失、损坏或不可用，不保证其将满足客户的所有业务需求。在不限制前述条款的前提下，并在适用法律允许的最大范围内，CLOUDERA 明确否认任何及所有默示保证，包括但不限于对适销性、质量、非侵权、所有权和针对特定用途的适用性的默示保证以及任何基于交易过程或贸易惯例的陈述、保证或契约。
临床数据仓库的大脑T1加权磁共振图像的自动质量控制
图1：来自临床数据仓库和Correponding标签的T1W脑图像的示例。a1：质量高的图像（第1层），没有gadolinium； A2：质量高（第1层），带有Gadolinium； B1：中等质量（第2层），没有Gadolinium（噪声1级）； B2：中等质量（第2层），带有Gadolinium（对比1级）； C1：不良质量（第3层），没有gadolinium（对比2级，运动2级）； C2：不良质量（第3层），gadolinium（对比2级，运动级1级）； D1：笔直排斥（分段）； D2：直接拒绝（裁剪）。
通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
评估基于MRI的机器学习方法用于临床数据仓库中痴呆症的计算机辅助诊断
索邦大学，脑研究所 - 帕里斯 - 巴黎脑研究所 - ICM，CNRS，Inria，Inserm，inserm，ap-hp，piti´e-salpical医院，巴黎，75013，法国B ap-ap-HP，巴黎，巴黎，巴黎，75012，75012，法国C IM2A，法国C IM2A，PITI，PITI，PITI，PITI，AP-HP，PITI，PITI，PITI，PITI，PITI，AP-HP， 75013，法国D AP-HP，Piti´e Salpild，神经辐射学系，巴黎，75013，法国E Sorbonne University，Brain Institute-Paris-Paris-Paris-Paris Institute-ICM，CNR，CNR，CNRS Inria，Inserm，Inserm，ap-hp，ap-hp，piti´e-salpˆere，dmu dimu dimu dimumu diament paris，75013
基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战：全面评论
如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。 组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。 但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。 一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。 某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。 本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。 一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。 对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。
使用合成数据自动检测临床数据仓库中脑 T1 加权磁共振图像中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏，可能无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测它们，因此有必要开发工具来自动排除（或至少识别）带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法，用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，以将我们的预训练模型推广到临床数据，这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80 %）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
西弗吉尼亚州 wvOASIS - 数据仓库 SWAM ...
报告描述 此报告列出了系统中状态为“活跃”且认证结束日期小于或大于用户输入的小型企业、女性企业或少数族裔企业类型的不同供应商。在报告的 EXCEL 部分，行按认证开始日期按时间顺序排序。提供的地址是订购地址。报告对认证结束日期有必填提示。
合规性数据仓库安全需求改进
研究，应用分析和统计（RAAS）的使命是通过创新和战略研究，分析，统计和技术服务来领导数据驱动的文化，以与内部和外部利益相关者合作支持有效，有效的税收管理。首席数据和分析官领导RAAS组织，并直接向首席运营官报告。为了完成其任务，RAAS组织是包含多个子系统的系统的所有者，其中一个是合规性数据仓库（CDW）。根据美国国税局（IRS）的说法，CDW的主要目标是提供一个单一的数据和计算服务环境，以支持IRS员工和研究分析师的研究和分析需求。CDW不是传统的计算机软件应用程序。以此为核心，CDW是一个庞大的数据仓库，其中包含多年的联邦税收信息，并从IRS内部和外部的多个来源合并的个人身份信息。CDW提供了广泛的数据库，研究分析师可以通过各种数据分析工具访问这些数据库。可用数据的示例包括：
佣金数据仓库规范 - ...
1 简介 2004 年，Comcare 接受了外部审查的建议，建立了一个数据仓库，其主要目的是为了满足澳大利亚政府管辖范围内基于薪酬统计的国家数据集 (NDS) 报告要求以及安全、康复和赔偿委员会 (委员会) 的绩效指标报告。鉴于此，数据仓库的范围包含管辖范围内的保费支付机构以及 1988 年《安全、康复和赔偿法案》(SRC 法案) 下的许可证持有人的数据。本文档介绍了许可证持有人向数据仓库提交数据的要求。为了编制许可证持有人关键绩效指标 (LKPI) 和 NDS 报告，许可证持有人将需要提供数据仓库之外的一些额外数据，例如全职等效员工 (FTE) 人数，这些数据将根据需要通过其他方式收集。