2 背景 6 2.1 简介 . ... . 10 2.4.1 一致性测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5 北约通用车辆架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.4 数据模型......................................................................................................................................................................................21
背景观察健康数据科学和信息学(OHDSI)观察性医学结果伙伴关系(OMOP)共同数据模型(CDM)通过将这些不同来源的临床数据进行大规模分析的概念,通过使这些不同的数据模型和共同的辅助数据模型和共同的声音模型进行协调。在多个国家 /地区的多个机构中采用OMOP CDM已使各种疾病领域的跨机构合作有能力产生真实的证据并最终改善患者护理1。为了实现精确医学,它需要将基因组变体整合到CDM中。虽然OHDSI工具和词汇量已经在多个方面开发了,但迄今为止,OMOP词汇的重点是基因组变体(OMOP基因组)的重点,已放置在与癌症临床上相关的基因组变体上。这限制了其他疾病领域和健康人群中精确医学的努力;因此,我们认为改进1)基因组词汇; 2)映射工具对于最大程度地限制此限制很重要。顺便说一句,美国食品和药物管理局(US FDA)已经确定了可互操作基因组数据标准的差距,因此,使用OMOP CDM开发OMOP/GA4GH互操作性框架是战略价值。
来自地理信息系统用户。不知何故,这些表示概念被视为“实施细节”。从这个角度来看,单个现实世界事物(例如密西西比河)应在 GIS 中建模为单个事物。也许,在幕后,系统可以自动为这些现实世界事物使用多种表示。如果您问“上游是什么?” 它可以使用河流的网络表示。如果您问“水的表面积是多少?” 它可以使用多边形特征表示。如果您问“它排出什么区域?” 它可以使用表面或地形表示,等等。虽然可能希望向某些地理信息消费者隐藏这些概念,但我认为,对地理数据模型和表示的深入了解对于正确设计和使用地理信息系统至关重要。地理数据模型充当镜头或过滤器,通过它我们感知和解释现实世界的无限复杂性。只有在密西西比河的表示背景下,我们才能定义特定的属性、行为,甚至将其身份定义为“感兴趣的事物”。 理解地理数据模型概念对于了解如何定义和收集地理信息至关重要。正确解释地理信息分析得出的结果也至关重要。这类似于统计学和抽样理论在自然科学中的作用。
2 背景 6 2.1 简介 . ... . 10 2.4.1 一致性测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5 北约通用车辆架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.4 数据模型......................................................................................................................................................................................21
2 背景 6 2.1 简介 . ... . 10 2.4.1 一致性测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5 北约通用车辆架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.4 数据模型......................................................................................................................................................................................21
摘要 本研究考察了 1996 年至 2016 年期间 21 个亚太岛国蓝色经济活动(即旅游业和渔业)的决定因素。使用面板数据模型发现,蓝色经济的规模与亚太岛国的固定资本形成总额和电力供应呈正相关。我们发现蓝色经济的规模对可持续海洋管理政策做出了积极反应。因此,我们的研究结果支持在亚太岛屿地区实施可持续海洋治理政策的必要性和有效性,这可以进一步加强这些岛国的增长。 关键词:蓝色经济、旅游业、渔业、可持续性、岛国、面板数据模型 JEL 分类:Q22、O56、C33
过去,组织直接将数据建模到规范化的数据仓库中,导致效率低下和性能问题。借助 Databricks,整个数据架构以 Delta Lake 为基础,这是一种符合 ACID 的格式,可以大幅降低数据工程工作负载和分析工作负载的总体拥有成本。团队可以在流程的每一层(从摄取和管理到消费)应用量身定制的数据建模方法,例如针对摄取和管理层使用写入优化的数据模型(例如 3NF、Data Vault),针对消费层使用读取优化的数据模型(例如 Star-Schema、Dimensional)。此外,数据管理的每个阶段都会自动捕获到 Unity Catalog 中,这是 Databricks 针对数据和 AI 的统一治理解决方案。
定义; GIS组件; GIS的功能;重要的GIS软件;数据源;栅格和矢量数据模型,数据结构;地理数据格式;属性类型;创建数据库,空间数据输入技术和所使用的设备;矢量化和构造图数据;空间和非空间数据模型;拓扑,拓扑关系的概念;数据错误的来源;空间数据生成和分析的算法;空间建模; Web GIS的原理,元素,架构,服务和应用;移动GIS的概念;多标准分析和空间决策支持系统(SDSS);数据挖掘; 3D-GIS;基于位置的服务;云GI;地理空间大数据分析;数据立方体及其应用;地理空间标准;开源GIS;地质。测量和映射:
为了解决网格拓扑优化的问题,作者提出了可再生能源和储能技术在网格拓扑中的应用。作者首先定义了网格图数据模型,然后设计一个网格拓扑分析框架,最后在此基础上实现了几个网格拓扑分析应用程序。实验结果表明,图数据库可以更好地支持大规模用户的同时分析,并且分析所需的平均时间大大减少,优点也更大。当用户数量达到200时,图形数据库花费了0.07秒,而关系数据库的数量为0.13秒。总而言之,基于可再生能源和能源存储技术的功率电网拓扑分析方法可以极大地提高性能并满足实际调度的需求。关键词:电网拓扑,数据模型,可再生能源,