XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据仓库
利用药物知识图谱辅助数据检索
药物系统提供和/或利用的数据通常分为两类：（a）事实药物数据和（b）知识药物数据。事实药物数据主要包括药物处方和药物管理数据，医院通常将这些数据以出院信或药单中的自由文本形式存档。已经提出了几种对事实药物数据进行信息检索的方法：信息提取和自由文本搜索 [1]、机器学习 [2]。然而，实现有效的信息检索系统除了需要使用事实数据外，还需要使用知识数据。知识图谱结构（包括概念图形式主义 [3]）已用于生物医学知识，数据表示特别适合药物知识数据 [4]。现有的药物数据库（如 Wikidata [5]、Drug Bank 2 或 GoodRx 3）包含有价值的信息，但如果单独获取和/或将其中一些信息存储为非结构化数据则缺乏全面性 [6]。本研究介绍了一种系统的设计，该系统能够检索法国诺曼底鲁昂大学医院诺曼底健康数据仓库 (EDSaN) [7] 中的处方订单。药物知识数据的概念图如下：
配对数据可用性和高性能群集
可用的议员选择。为了促进协作，可以从AWS Open数据注册表上的CMAS数据仓库免费访问50 TB的CMAQ数据集。9 Open-data datasets currently available include CMAQ-ready inputs from EPA's Air QUAlity TimE Series (EQUATES) 10 project for 2017, several recent National Emissions Inventory (NEI) MPs (2016, 2019, 2020), 11 and the CMAQv5.4 MP for 2018.CMAS中心的Dataverse站点12托管所有可用的带有元数据的开放数据集的清单。open-data数据集可以免费下载到内部群集。对于基于云的建模，可以无需复制开放数据集，而AZURE循环云和AWS并行群集或使用Amazon FSX直接访问了ARAME FSX FOR for LUSTER FLE系统，如AWS教程和研讨会所示。通常，将数据上传到云是免费的，Amazon S3上的FRST 50 TB的存储费用为每GB $ 0.023，并且下载的费用为S3定价指南中列出的FRST 10 TB的每GB $ 0.09。13
健康的社会决定因素和 2 型糖尿病
项目方法与结果 使用数据分析平台 KNIME 将 2010 年至 2019 年期间超过 15 亿份肯塔基州医疗补助索赔加载到纵向数据仓库中。关注的主要结果包括患 2 型糖尿病本身的风险，以及该疾病的五种常见并发症：肾病（终末期肾病 (ESRD)）；糖尿病心脏病（心肌梗死 (MI)）；外周动脉疾病 (PAD)；糖尿病神经病变；和糖尿病视网膜病变。对于每种情况，索赔数据和一组医疗/ SDOH 协变量用于进行回归分析。然后使用这些模型来确定哪些因素对每种疾病的发病风险较高或较低。研究作者使用来自区域贫困指数 (ADI) 的地理链接数据来探索健康的社会决定因素与糖尿病并发症之间的关联。 2 型糖尿病 (T2DM) 就 T2DM 本身而言，研究发现导致该疾病发展的因素包括贫困、教育程度低和肥胖，这与文献一致。图 1 显示了 T2DM 的县分布。图 1 . 肯塔基州糖尿病的地理分布
资产物流管理信息系统（ALMIS）
目前，ALMIS 使用后端数据库中的社会安全号码 (SSN) 与用户帐户关联，因为这是军事、民事和承包商人员的唯一唯一标识符。SSN 是追踪哪些人从事哪些资产工作所必需的，由于涉及的人员类型众多（美国海岸警卫队军事人员、政府民事人员、承包商、美国森林局人员），SSN 是 ALMIS 目前能够做到这一点的唯一手段。军事和政府民事 SSN 是通过海岸警卫队商业智能 (CGBI) 数据仓库的加密查询定期收集的。2 承包商 SSN 是通过电子调查处理问卷 (e-QIP) 3 或通过加密电子邮件或电话从用户那里定期收集的（手动数据提取）。美国森林局人员 SSN 是通过加密电子邮件收集的。ALMIS 帐户管理员将 SSN 手动输入到系统中，他们还会在系统内创建用户帐户并分配权限。ALMIS 使用个人的 PII 在系统内为其创建一个唯一的帐户。这允许 ALMIS 分配权限并跟踪用户活动。所有其他 PII 均通过 ALMIS 访问请求表 (ARF) 收集并发送到帮助台或作为补救单输入。
ICT-课程.pdf
数据库系统概述：模型、模式、实例。数据库系统与文件系统。数据抽象级别、数据库语言、系统架构。DBMS 分类。数据建模：实体关系 (ER) 模型、实体和实体类型、关系和关系类型、约束、弱实体类型 ER、图表。示意对象模型。数据库设计过程：需求分析、概念数据库设计、数据库模式设计。使用实体关系和语义对象模型进行数据库设计、数据库应用程序设计。关系数据模型中的术语、完整性约束、关系上的原始操作、关系代数 (RA)、关系代数运算、关系完整性、关系上的附加操作。关系实现的基础。结构化查询语言 (SQL)：SQL 中的 DML 功能、SQL 中的 DDL、SQL 中的更新、SQL 中的视图、嵌入式 SQL、按示例查询 (QBE)。并发、恢复和安全问题。阿姆斯特朗的推理规则和最小覆盖、范式。数据库系统的当前趋势：客户端-服务器数据库系统、开放数据库连接 (ODBC) 标准、知识库系统、数据仓库和数据挖掘概念、Web 数据库。
大规模的多组分干预措施的影响减少质子泵抑制剂在综合医疗系统中过度使用：差异研究
方法设计，数据源和研究人群我们在美国退伍军人事务医疗系统中进行了差异分析，这是美国最大的综合医疗保健系统，拥有1255个医疗保健设施和1074个门诊站点。它包含18个区域卫生系统，称为退伍军人综合服务网络（VISNS），每个服务网络都有自己的卧床药房系统。退伍军人事务临床医生规定的药物几乎总是由退伍军人事务药店填写。VISN 17中的医疗和药房领导者，其中包括德克萨斯州的大多数退伍军人事务设施以及新墨西哥州和俄克拉荷马州的部分地区，开发了一项基于多组分药房的倡议，旨在减少PPI的过度使用，并于2013年8月至2013年8月将其推出Visn Wide。研究期跨越2009年2月至2019年1月，以捕捉实施前后4。5年的趋势。我们将研究期分为连续的六个月间隔。在每个间隔中，我们包括所有在前两年中至少与初级保健提供者进行两次访问的患者。我们使用退伍军人事务的公司数据仓库来获取人口统计，医疗，药房，实验室和住院/门诊遭遇数据。
生成式 AI 解决现实世界的挑战
直到最近，试图整合这些信息都需要大量的人力资源来进一步组织、数据输入、解决不同数据库之间的兼容性问题以及机构之间无法互操作的不同计算机系统和文件格式。即使可以开发一个中央存储库，旧的数据仓库架构也没有针对 AI/ML 算法进行优化。以 LLM 为代表的 NLP 的进步，加上可以结合图像、地理空间信息和表格数据的多模态模型的进步，有可能从根本上改变联邦许可审查人员组织和理解必要信息的能力，从而进行更有效的许可和选址流程以及环境审查。亚利桑那大学的研究人员通过开发现有环境影响声明 (EIS) 的大型数据库并使用 NLP 开发有关文档的更多元数据（包括将它们地理标记为县级），从而展示了 NLP 工具的一些功能，从而改善了文档的搜索和可访问性。40 尽管在解决跨机构现有数据库的兼容性和互操作性方面仍然存在挑战，但人工智能工具可以大大减少整合和组织这些不同信息源以及优化其数据结构以用于人工智能模型所需的时间。
Daafrica'2024的会议记录 - 非洲农业数据科学
农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展，这使他们可以分析和做出决策。今天，诸如物联网（IoT）之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据（例如土壤数据和水数据）。这些农业数据可以与其他数据源（例如，遥感，气象站和社交媒体）结合使用，高度照亮了应对新挑战的需求，例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据，例如机器学习，深度学习，计算机视觉，文本挖掘和大语言模型（LLMS）。例如，数据科学可通过使用多种数据源（例如，传感器数据，文本，卫星图像和植物图像）来预测不同变体的作物产量，动植物和动物疾病，包括降雨，温度波动和土壤条件。因此，农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上，带来了约50名与会者，提交了九个摘要，并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
人工智能、商业和社会课程大纲（2022 年 5 月）
Kartik Hosanagar 教授概述：本课程概述了人工智能及其在业务转型中的作用。本课程的目的是提高对人工智能的理解，讨论人工智能在行业中的多种应用方式，并提供如何将人工智能带入数字化转型工作中心的战略框架。在人工智能概述方面，我们将为没有积极参与人工智能的学生提供简短的技术概述（涵盖的主题包括大数据、数据仓库、数据挖掘、机器学习等）。在商业应用方面，我们将考虑人工智能在媒体、金融、医疗保健、零售和其他行业的应用。最后，我们将考虑如何将人工智能用作竞争优势的来源。最后，我们将讨论人工智能的道德挑战和治理框架。不要求具备任何技术背景，但对技术感兴趣（并接触技术）会有所帮助。我们尽一切努力从基础开始构建大部分讲座。主要目的是帮助您培养对人工智能及其应用的管理理解。这必然涉及“深入了解”人工智能系统。话虽如此，本课程并非旨在教您如何成为 ML 工程师。虽然我们可能会在一两节课中“查看”代码，但您不会在本课程中编写代码。教材：Kartik Hosanagar 编写的《人类机器智能指南》课程开始前的预读内容：
人工智能、商业和社会课程大纲（2023 年 5 月）
Kartik Hosanagar 教授概述：本课程概述了 AI 及其在业务转型中的作用。本课程的目的是提高对 AI 的理解，讨论 AI 在行业中的多种应用方式，并提供如何将 AI 带入数字化转型工作中心的战略框架。在 AI 概述方面，我们将为尚未积极参与 AI 的学生提供简短的技术概述（涵盖的主题包括大数据、数据仓库、数据挖掘、机器学习等）。在业务应用方面，我们将考虑 AI 在媒体、金融、医疗保健、零售和其他行业的应用。最后，我们将考虑如何将 AI 用作竞争优势的来源。最后，我们将讨论 AI 的道德挑战和治理框架。不要求具备任何技术背景，但对技术感兴趣（并接触过）会有所帮助。我们尽力从基础开始构建大部分讲座。主要目的是帮助您培养对人工智能及其应用的管理理解。这必然涉及“深入了解”人工智能系统。话虽如此，本课程并非旨在教您如何成为 ML 工程师。虽然我们可能会在一两节课中“查看”代码，但您不会在本课程中编写代码。教科书：Kartik Hosanagar 的《机器智能人类指南》 课程开始前的预读：