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HDFS 学习计划 2024-2025
(3) 选定的 HDFS 课程：至少 9 个学分 HDFS 2095/3095^ HDFS 中的特殊主题 _____ _______ HDFS 2120 幼儿项目简介 _____ _______ HDFS 2142E 学龄前儿童的保护 _____ _______ HDFS 2620 人类发展、数字媒体和技术 _____ _______ HDFS 3083+ 外国学习 _____ _______ HDFS 3092# HDFS 中的研究实习 _____ _______ HDFS 3098^ HDFS 中的可变主题 _____ _______ HDFS 3101 婴幼儿发展 _____ _______ HDFS 3102 早期和中期儿童发展_____ _______ HDFS 3103 青少年发展 _____ _______ HDFS 3110 社会与社区影响 _____ _______ HDFS 3122 婴幼儿综合课程 _____ _______ HDFS 3123 学龄前与幼儿园综合课程_____ _______ HDFS 3126 幼儿分析计划 _____ _______ HDFS 3141 群体关系与受害 _____ _______ HDFS 3245 美国社会的老龄化 _____ _______ HDFS 3249 性别与老龄化 _____ _______ HDFS 3250 残疾：终生视角 _____ _______ HDFS 3251 生物技术、残疾和家庭 _____ _______ HDFS 3252 死亡、临终与丧亲 _____ _______ HDFS 3261 男性和男子气概 _____ _______ HDFS 3277 人类性问题 _____ _______ HDFS 3310 亲子关系文化人_____ _______ HDFS 3311 父母身份与养育 _____ _______
人类发展与家庭科学（HDFS）
HDFS5340。家庭的高级文化多样性。本课程着重于文化多样性，重点是当代对社会趋势的文化相关反应。主题包括对文化能力，多元文化主义的批判性分析以及成功地在社区层面进行有意义的互动的策略。该课程结合了家庭科学研究方法，以探索主题，包括家庭结构和功能，家庭生活模式，多元文化群体以及适应性的代理。（多）。3个学时。3个讲座接触时间。0实验室联系时间。共同条件：多5340课程属性：多元文化内容等级模式：标准字母
程序结构BTECH（人工智能）IV年（i＆...
大数据：大数据的特征，大数据的应用，与其他系统的比较，与Hadoop的数据分析，扩展出来，数据流，组合仪功能，Hadoop流。hdfs，HDFS的设计，HDFS概念块，名称节点和数据节点，时钟缓存，HDFS联合，HDFS，高可用性，可用性和围栏，命令行接口，基本文件系统操作，基本文件系统操作，Hadoop文件系统，Hadoop文件流，数据流，数据流，数据流量，并与DIST
云存储的数据重复数据删除技术
摘要：随着信息数据的爆炸性增长，数据存储系统已进入云存储时代。尽管云存储系统的核心是在解决质量数据存储问题时分布式文件系统，但在所有存储系统中都存在大量重复数据。文件系统旨在控制文件的存储和检索方式。更少的研究重点关注云文件系统在应用级别上重复数据删除技术，尤其是对于Hadoop分布式文件系统。在本文中，我们在Hadoop分布式文件系统上为云应用程序开发人员设计了一个文件重复数据删除框架。建议的RFD-HDF和FD-HDFS两个数据删除解决方案在线处理数据重复数据删除，从而改善了存储空间利用率并降低了冗余。在论文的末尾，我们在RFD-HDFS和FD-HDF上测试磁盘利用率和文件上传性能，并将HDFS与两个系统框架的磁盘利用进行比较。结果表明，两系系统框架不仅实现了数据重复数据删除功能，还有效地降低了重复文件的磁盘利用率。因此，提出的框架确实可以通过消除冗余HDFS文件来减少存储空间。
3D 培养的血管样网络可用于体外验证药物的血管破坏特性
血管破坏剂是一类有趣的抗癌化合物，因为它们具有防止新血管形成和破坏实体肿瘤微环境中现有血管的综合作用模式。由于缺乏适当的体外血管生成模型（包括成熟且长寿命的血管样网络），因此很少对这些药物的体外血管破坏特性进行验证。我们在此报告了一种人脐静脉内皮细胞 (HUVEC) 和人真皮成纤维细胞 (HDF) 的间接共培养模型，以形成三维丰富的血管样网络。嵌入并夹在胶原支架中的 HUVEC 与位于支架外部的 HDF 共培养。间接共培养方法与产生血管内皮生长因子 (VEGF) 的 HDF 一起，在不到 7 天内触发了逐渐成熟的管腔化血管样内皮细胞网络的形成，并且已证明这些网络在培养 21 天后仍可存活。分子量依赖性德克萨斯红葡聚糖通透性研究表明，生成的网络具有较高的血管屏障功能。它们的寿命使我们能够通过半定量明场和定性共聚焦激光扫描显微镜 (CLSM) 图像分析研究用三种已知的抗血管生成和/或血管破坏剂布立尼布、考布他汀 A4 磷酸盐 (CA4P) 和 6'- 唾液酸半乳糖 (SG) 治疗后的剂量依赖性反应。与这些药物在抗血管生成和血管破坏作用方面的体内疗效报告数据相比，我们在 3D 模型中观察到了类似的趋势，而这在传统的体外血管生成试验中并未反映出来。在成熟血管样网络的持续处理下，在浓度 ≥ 3.5 ng · ml − 1 (CA4P) 和 ≥ 300 nM (brivanib) 下观察到高血管破坏。相反，SG 在体外未能诱导任何显著的血管破坏。这种先进的 3D 血管样网络模型允许以优化剂量测试单一和组合抗血管生成和血管破坏作用，因此可以弥合体外和体内实验在验证高通量筛选命中结果方面的差距。此外，模拟生理 3D 环境的体外试验不仅与癌症相关的体内研究高度相关，而且与组织再生领域也高度相关。
原创研究心力衰竭患者死亡率和再入院率的综合结果：行政管理回顾性审查
背景：通过心力衰竭 (HF) 患者的再入院率和死亡率来控制护理质量是发达国家医疗监管机构的一项国家优先事项。在这项纵向队列研究中，我们使用出院表 (HDF)、急诊科 (ED) 访问情况和生命统计数据等管理数据，测试了预测 HF 住院患者死亡率和再入院率的新协变量，并讨论了使用综合结果作为替代方案。方法：采用逐步选择法，对 70% 的样本估计逻辑模型，并对剩余的 30% 进行验证，以评估 30 天死亡率、30 天再入院率和综合结果。我们遵循了一种提取方法，用于提取 HF 住院后 30 天内的任何原因死亡率和计划外再入院率。通过 HDF 和 ED 数据集提取患者入院和既往病史的数据。结果：我们的主要发现表明，该模型的判别能力与文献一致，无论是死亡率（AUC=0.738，CI（0.729 – 0.748））还是再入院率（AUC=0.578，CI（0.562 – 0.594））。此外，综合结果模型的判别能力令人满意（AUC=0.675，CI（0.666 – 0.684））。结论：在逻辑模型中引入住院特征和患者病史并不能提高其判别能力。综合结果预测更多地由死亡率而不是再入院率决定，对再入院现象的理解没有改善。关键词：行政健康数据、心力衰竭、死亡率、患者再入院
大学教育学院和...
提案：新课程，添加HDFS，BS的核心要求 - 增加3CR的总信用小时，您将找到必要的文档，概述提案详细信息。该计划的修订已得到人类发展和家庭科学教师的批准。还获得了人类科学系本科课程委员会成员的批准和批准。没有负面的预算含义，执行此计划修订必需的额外资金或人力资源也没有。因此，我支持所附文件中概述的拟议的修订。如果您有任何疑问或需要其他信息，请随时与我联系。真诚，
2024 年 1 月 Priyan Malarvizhi Kumar
• 在 2019 年至 2022 年连续四年被斯坦福大学评为世界前 2% 科学家之一。 • H 指数 = 35 • 精通大数据分析、数据科学、物联网、云计算和网络安全， • 8 年计算机科学和医疗保健跨学科环境的工作和研究经验。 • 8 年计算机科学教学经验。 • 精通计算机编程、统计分析和数据分析。 • 具有使用多节点 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、MapReduce、Hive、HBase、Python 进行大数据分析的经验。 • 具有书籍章节、科学和拨款写作的经验。 • 语言：英语和泰米尔语流利。 • 国籍：印度永久居民。
风险因素星座
与医疗保健相关的感染（HAIS）和抗菌耐药性（AMR）是上低收入国家的主要公共健康威胁。电子健康记录（EHR）是实现不同目标的宝贵数据来源，包括在医疗保健环境中对HAI和AMR群集的早期发现；评估可归因的发病率，死亡率和残疾调整后的终身年份（Dalys）；以及政府政策的实施。在意大利，HAI的负担估计为每100,000人口702.53 dalys，其大小与缺血性心脏病的负担相同。 但是，EHR中的数据通常不是均匀的，没有正确的链接和设计，或者与其他数据相比不容易。 此外，如果没有适当的流行病学方法，就无法检测到相关信息。 在这项回顾性观察性研究中，我们根据“ Policlinico tor vergata”（PTV）在意大利的医院出院形式（HDFS）和临床记录数据的基础上建立并设计了一个新的管理系统。 所有数据当前都在单独的EHR中可用。 我们提出了一种监视警报微型主义的原始方法，并因此估算了整个2018年期间的HAI。在意大利，HAI的负担估计为每100,000人口702.53 dalys，其大小与缺血性心脏病的负担相同。但是，EHR中的数据通常不是均匀的，没有正确的链接和设计，或者与其他数据相比不容易。此外，如果没有适当的流行病学方法，就无法检测到相关信息。在这项回顾性观察性研究中，我们根据“ Policlinico tor vergata”（PTV）在意大利的医院出院形式（HDFS）和临床记录数据的基础上建立并设计了一个新的管理系统。所有数据当前都在单独的EHR中可用。我们提出了一种监视警报微型主义的原始方法，并因此估算了整个2018年期间的HAI。