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大数据在眼科应用论文

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大数据在眼科应用论文

一、农业

互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造,减少菜贱伤农的几率。

二、金融业

互联网大数据在金融业运用范畴范围广。互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面:A : 大数据营销:根据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间开展强烈推荐。B : 风险防控:根据顾客消费和现金流量出示资信评级或股权融资适用,运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。

三、电子商务

电商数据比较集中,信息量大,类型较多,未来运用大数据将有大量的空间,包含分折潮流趋势,消费发展趋势、地区消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消费的关键要素等。

四、医疗器械行业

医疗器械行业有着很多的病案,病理报告,痊愈计划方案,药品汇报这些。在将来,凭借数据管理平台人们能够 搜集不一样病案和医治计划方案,及其患者的本质特征,能够 创建对于病症特性的数据库查询。

五、零售业

零售业大数据的应用有两个方面,一方面是零售业能够掌握顾客消费爱好和发展趋势,开展货品的大数据营销,减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品,为顾客出示将会选购的其他商品,扩张销售总额,也归属于大数据营销层面。

1.比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。2.临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目,比较其与医学指引不同的地方,从而提醒医生防止潜在的错误,如药物不良反应。通过部署这些系统,医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数,尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中,两个月内,临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。

亿信华辰作为数据分析软件领导厂商,紧跟医疗卫生领域发展趋势,面向国家卫健委及各级医疗卫生单位、机构,提供灵活、可适配的解决方案。

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在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

大数据在药学的应用论文

现在是大数据时代,我们每天都在产生海量的数据,利用好这些数据,不但能够为人们的工作生活带来便利,而且能促进生产环节更加高效地配置资源,提高效率,促进产业升级,医药行业也在大数据时代脱颖而出,在生物医药领域,大数据更是人类挑战疾病的重要武器。

在大数据技术尚未成熟之前,药物研发与试药环节是一项复杂且庞大的工程,耗时长、回报慢、风险大。可以说,任何一个制药公司在向市场推广药物产品之前,都要经过几千甚至上万次的实验和大量候选药物的折磨。

由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用,平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。如何在海量信息中快速高效地搜寻整理,在重重迷雾里找到真正的价值所在,是每家创新药企和相关机构的切实需求。

而通过大数据技术,各药企/研发单位得以提高自己掌握市场信息的速度和完整性,辅助项目的立项过程,加快药物研发的进度……在有限的时间内,研发更多对人类更有意义的药品/治疗方式。大数据让药物的筛选过程变得更为简单、快捷,也更为安全,是一种高效又经济的药物分析技术手段。

同时,在集采常态化、新药审评审批加快、医保谈判降价的大趋势下,市场为真正具有临床应用价值的药品腾出了空间,全球科学家都在不断努力提高新药研发成功率。如何博采众长,研发出满足临床需求、所需投入尽可能少、市场效益更好、成功率更高的药品?

药融云

目前比较专业的医药大数据有药智网、药融云、医药魔方、药渡等等,从立项研发到上市提供数据支持,简单介绍以下这些医药数据库

药智医药数据库

推荐指数颗星

药智数据上线时间2009年;以国内注册、全球药物研发、中国临床、全球临床、药物制剂处方、新药、靶点、企业报告、一致性评价、参比制剂、辅料数据、中国橙皮书、美国橙皮书、日本橙皮书、药品说明书、国内外文献查询、上市药品目录集、国内外标准,药物相互作用,基药目录,中标、销售数据、各国上市药品信息查询等100+数据库。

药智数据库

功能方面:药智数据除了常规的导出,可视化、注册时光轴外,还做了一些大数据探索,如注册受理数据库的审评结论预测;大数据挖掘分析系统,包含合成图谱、经典方剂和地方增补目录;多维度检索方式,包含精准/模糊检索,热点检索等。

在开放程度:半开放。

总体来说药智数据库在总体做的还是不错的,发展至今为医药行业还是做出了一定的贡献,但是某一比较不足的就是没有医院销售数据。

药融云数据库

推荐指数:5颗星

药融云医药数据库上线时间为2020年,是以药融云是全球生物医药产业一站式服务平台,药融云深度整合了全球生物医药数据、信息、资源等,帮助生物医药产业实现高度信息、数字化,旨在打造生物医药产业数字经济体。

以全球药物研发(8W+新药研发项目、临床、专利、国内审评、靶点、药效学、药代动力学等)、全球上市(40余个国家或地区的批文、说明书、审评文件等信息)、全国销售(全国医院、零售药店、样本医院三大销售数据库)、全球文献为核心,形成了药物研发、全球上市、国内市场信息、原料药、生产检查、合理用药、医疗器械、中药等八大数据库群,是国内最全面的医药数据库,共计134个数据库。

药融云数据库

功能方面:多维度智能化检索、智能化数据关联、注册时光轴、可视化数据、多元数据整合、智能快速筛选、es搜索引擎架构、一站式导出、浏览模式多样化,还对于研发数据进行了销售额数据预测等,比较丰富全面。

开放程度:全开放数据库。

总的来说,药融云虽然是最近才上线的医药数据库,但是无论在数据上,还是功能上已经稍微超越老牌数据库了,界面新颖,而且药品销售数据可以媲美米内的数据库是一个综合型医药数据库。

药渡医药数据库

推荐指数:4颗星

药渡数据上线时间为2013年,发展到现在也是有一批忠实客户了。

药渡数据以全球药物研发数据为核心,数据库群包含临床试验、主流国家批文、国内注册审评、一致性评价、医保基药等54个数据库,药渡数据针对于研发数据较多,比较有特点的就是药物报告数据库,同时对靶点信息做了不少的规范工作。

药渡数据库

在功能上:注册时光轴,检索功能丰富,支持订阅审评,研发数据多维度关联。

在开放程度:封闭式。

总体来说药渡医药数据针对的是创新药的研发,打造的是研发型数据库,目前没有中标数据,市场数据等。

问题还是比较宽泛,主要能解决的有了解市场数据、了解研发数据、销售数据等等。

这个问题有点泛,医药行业的数据品类很多,所谓的大数据本质上还是超过一定体量的数据集合。所以,还得把医药行业的数据逐一列出来单独分析它的作用。1、终端数据简而言之就是医院和零售药店的数据,作用是降低客户开发的成本和难度。2、销量数据销量数据是指药品从生产地到最终患者手里的销售数量,作用是优化市场营销方式方法。3、患者数据患者用药反馈数据,作用是优化产品包装,成分,产量及库存。

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

激光在眼科应用论文

有关专家认为,激光治疗近视眼能不做的,尽量不要做,一定要做的也不要临时“抱佛脚”。 为确保安全和有效,准分子激光治疗近视眼要求患者术前屈光状态稳定,矫正视力达到以上。据此,接受手术的最佳年龄应该在25岁至35岁,18周岁以下的青少年正处于身体生长期,眼睛屈光度不稳定,若盲目接受手术,一二年后视力极有可能回退,严重影响预期的疗效,功败垂成. 另外,准分子激光治疗近视眼最早是1985年美国医生开始在临床应用的,近年来发展迅速,九十年代初传入中国,从临床应用到现在也不过短短21年的技术,要看出有没有后遗症还要经过较长的一段时间进行观察. 手术之后,可以碰水也可以游泳,对日常生活并无大碍. 如果我是你的话,我会选择隐形眼镜,至少不会发生大问题,在以后,经过科学论证,实践的检验证明激光治疗没有问题的话才考虑用此方法.

飞秒激光主要应用于角膜屈光手术。

飞秒激光是一种以脉冲形式运转的固体激光,是目前人类在实验条件下所能获得的最短脉冲。飞秒激光可通过光爆破作用对角膜组织进行切削,可准确控制切削的深度和形状,切削面也非常光滑。2000年美国食品药物管理局(Food and Drug Administration,FDA)首次通过飞秒激光进行临床应用。目前飞秒激光主要应用于角膜屈光手术。

作为一项新工具,飞秒激光有其他传统手术器械无法比拟的优点,如精确性极高、计算机设计、重复性好,学习曲线短等。因此飞秒激光在眼科其他领域,如辅助角膜移植手术、辅助白内障摘除术等领域都在尝试进行应用,尽管存在一定的局限性,但初步的临床效果已经显示出飞秒激光在替代机械角膜微型刀领域以外的应用潜力和良好的应用前景。

飞秒激光在眼科领域中的应用如下:

1、角膜屈光手术。

飞秒激光在眼科领域的临床应用最早从角膜屈光手术开始,主要是替代机械角膜板层刀制作角膜瓣,辅助准分子激光进行角膜屈光手术。现在已有越来越多的患者选择飞秒激光制作角膜瓣。在角膜屈光领域,飞秒激光也进行了创新,以期望替代准分子激光。

2、角膜移植。

2003年起陆续有飞秒激光辅助板层角膜移植、穿透角膜移植和角膜内皮移植等报道。与传统的角膜移植相比,飞秒激光辅助的角膜移植最主要的优势在于可以根据临床需要制作不同的角膜边缘,有利于植片与植床的完美嵌合。Barraquer早在40年前就曾提出“阶梯式”的角膜移植方式,直到最近飞秒激光的临床应用使得这种设想成为现实。

3、白内障摘除术。

2009年9月,辅助白内障摘除术撕囊的飞秒激光器通过美国FDA认证,这标志着飞秒激光一个新的应用领域的开始。目前,正在对飞秒激光辅助制作角膜切口、辅助撕囊和碎核等进行试验性研究。此仪器还被用来辅助晶状体碎核,从理论上降低了白内障超声乳化所需的能量,从而使手术过程更安全,降低了后囊膜破裂等并发症发生的风险。

常用的矫正近视的方法有:1、 眼睛不能过度劳累保持充足睡眠,最好佩带眼镜,做矫正治疗,防止再恶化下去。2、每天坚持做眼保健操,按摩相关穴位,可以缓解眼部疲劳。3、看电脑时经常主动眨眼,因为在电脑屏幕前人的眼睛不会自动眨眼造成眼睛干涩。4、每用电脑或近距离工作1小时应休息10分钟,缓解视力疲劳。5、多休息,睡眠也有影响的。6、18岁以下的,应该及时服用视力营养素。建议服用乐睛视力营养素,每天两包,坚持服用一段时间,近视度数会降低,视力会提升。

激光不同于普通光源,它具有良好的单色性和相干性,使得激光广泛地应用于各类机械加工领域,下面是我整理了激光技术论文,有兴趣的亲可以来阅读一下!

简析激光切割技术

[摘 要]随着我国技术的发展,激光切割技术得到不断发展,应用范围日益广泛。本文主要是对激光切割技术的涵义、优点,国内外的发展现状及其数控激光切割技术的发展趋势进行分析论述,希望能够更好地了解应用激光切割技术。

[关键词]激光;激光技术;发展趋势

中图分类号:TG485 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2015)26-0097-01

激光技术是20世纪伟大的发明之一,自1960年第一台激光器问世以来,固体激光器、气体激光器、半导体激光器以及准分子激光器陆续诞生;激光不同于普通光源,它具有良好的单色性和相干性,很好的方向性,极高的能量密度,这些特点使得激光广泛地应用于各类机械加工领域,如激光切割、焊接、激光淬火、激光打标等等,而激光切割被认为是激光技术应用中最成熟的工艺。下文将对激光切割技术的相关内容进行详细的论述。

一、激光切割的概述

1.激光切割的涵义

激光切割是激光加工行业中最重要的一项应用技术,也是激光加工中应用最早、使用最多的加工方法。激光切割是用聚焦镜将CO2激光束聚焦在材料表面使材料熔化,同时用与激光束同轴的压缩气体吹走被熔化的材料,并使激光束与材料沿一定轨迹做相对运动,从而形成一定形状的切缝。激光切割技术经过近几年的发展,广泛应用于汽车、机车车辆制造、航空、化工、轻工、电器与电子、石油和冶金等工业部门中。

2.激光切割的优点

激光切割技术具有以下优点:

第一,精度高:定位精度,重复定位精度。

第二,切缝窄:激光束聚焦成很小的光点,使焦点处达到很高的功率密度,材料很快加热至气化程度,蒸发形成孔洞。随着光束与材料相对线性移动,使孔洞连续形成宽度很窄的切缝。切口宽度一般为~。

第三,切割面光滑:切割面无毛刺,切口表面粗糙度一般控制在以内。

第四,速度快:切割速度可达10m/min,最大定位速度可达70m/min,比线切割的速度快很多。

第五,切割质量好:无接触切割,切边受热影响很小,基本没有工件热变形,完全避免材料冲剪时形成的塌边,切缝一般不需要二次加工。

第六,不损伤工件:激光切割头不会与材料表面相接触,保证不划伤工件。

第七,不受被切材料的硬度影响:激光可以对钢板、不锈钢、铝合金板、硬质合金等进行加工,不管什么样的硬度,都可以进行无变形切割。

第八,不受工件外形的影响:激光加工柔性好,可以加工任意图形,可以切割管材及其他异型材。

第九,可以对非金属进行切割加工:如塑料、木材、PVC、皮革、纺织品和有机玻璃等。

第十,节约模具投资:激光加工不需模具,没有模具消耗,无须修理模具,节约更换模具时间,从而节省了加工费用,降低了生产成本,尤其适合大件产品的加工。

十一,节省材料:采用电脑编程,可以把不同外形的产品进行整张板材料套裁,最大限度地提高材料的利用率。

十二,缩短了新产品制造周期:新产品试制,数量小,结构不确定、随时会改动,根本不能出模具,激光切割机大大缩短了新产品制造周期,减少了模具投入。

二、国内外激光切割技术的现状

激光切割是激光加工中应用最早、使用最多的加工方法。以日本为例,目前已拥有CO2激光切割机2万多台,约占全球激光加工机总量的1/3,其中80%为激光切割设备。据统计,自1995年以来,CO2激光切割机的年生产量已超过500台左右,其中YAG激光切割机100多台。而我国至今却只有600多台套激光切割机在使用中。因此,在我国,激光切割技术的推广和应用潜力很大。随着我国国民经济的飞速发展,许多传统产业需要改造,许多钣金加工领域有待开发,许多工业城市也需要建立激光加工中心。

三、数控激光切割技术的发展前景

1.高速、高精度激光切割机及切割工艺

我国的数控激光切割机生产,经过近20年的发展已取得了很大成就。但与国外先进产品相比,还有较大差距,主要表现在切割机的运行速度低,动态精度差,配套功能不够,切割工艺参数不完善和切割断面质量不易保证等。为了进一步提高产品质量和生产率,必须生产出新型的高速、高精度的激光切割机,以满足国内日益增长的生产需要,数控激光割机应具备专用切割工艺参数,配有激光专用自动编程系统及自动排料、套料系统,减少编程时间,提高板材利用率。数控激光切割机如安装交换工作台,则可以大大提高生产率,充分利用激光能源,降低生产成本。

2.厚板激光切割技术的应用范围想着重工业的方向发展

由于大功率CO2激光器光束模式的改进和激光切割技术进步,使厚板激光切割技术的应用逐渐增加,同时由于切割工艺采用CNC控制激光切割精度高,因此,用激光切割代替等离子、氧乙炔为主的中厚板切割的趋势正迅速增长,激光切割正从轻工业的钣金加工业向建筑机械、桥梁、造船等重工业方向发展。

3.三维高精度大型数控激光切割机及其应用领域

工艺技术三维数控激光切割机主要应用于汽车制造、航空、建筑及难以加工的大型立体钣金件。其主要特点是:床身刚性好、加工范围大;龙门式结构能实现高速、高精度的切割;三维激光切割头不仅能沿X、Y、Z轴作直线运动,且能进行C轴旋转.数控系统采用5轴或6轴联动系统,具有空间立体编程简单、操作方便和可靠性高的特点。目前国内企业对三维激光切割机已经有需求,随着市场和经济的快速发展,在汽车、航空、机车及工程机械等行业对三维激光切割机的需求将会不断增大,因此,开发出性能好、工作可靠、使用方便的三维激光切割机,将使我国激光切割机的水平大大提高一步。

4.数控激光切割技术在农机制造中的应用

农业机械种类繁多,更新换代迅速,新产品研制周期长,而且多数种类的产品都属于小批量生产,农机产品的钣金加工件一般采用4~6mm钢板,板金件种类多,并且更新快,传统的农机产品板金加工件通常采用冲床方式,模具消耗大,通常一个大型的农机生产厂家用于模具存放的库房就近300m2,由此可见,农机部件的加工如果仍然停留在传统的方式,将严重制约产品的快速更新换代与技术开发,而数控激光切割技术的柔性加工优势就体现出来了。

四、结束语

随着装备制造业的快速发展,我国数控激光切割成套设备已进入快速增长期,年增长率达50%以上。应用行业包括:汽车、船舶、航空、核工业、机械制造、钢铁、纺织、石油、激光加工中心等。在2006年全国激光加工学术年会上,专家们认为:到“十一五”末期,我国每年至少需要1500多台套高功率数控激光切割机,到“十二五”末期,我国高功率数控激光切割机市场需求量将达到10000台套,其中除了通用的激光切割机之外,对高速高精度激光切割机、大幅面厚板激光切割机、三维立体数控激光切割机、航天航空用有色金属激光器切割机等高性能激光切割系统的需求也与日俱增。

参考文献

[1] 邓家科、王中、朱付金、卢飞星.数控激光切割技术发展趋势与市场分析[J],激光与光电子学进展,2009(5).

[2] 孙晓东、王松、赵凯华、李国庆.激光切割技术国内外研究现状[J],热加工工艺,2012(9).

[3] 孙晓、蒋明、陈聪、高明、曾晓燕.三维激光切割在机械加工机床中的集成研究[J],制造技术与机床,2015(1).

[4] 李文轩.激光技术应用及前景[J],经营管理者,2014(33).

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大数据应用生物医学论文

在大数据时代,生物医学领域的发展受到了深刻的影响。大数据技术可以帮助生物医学研究人员更好地进行基因测序、疾病诊断、药物研发等方面的工作。同时,大数据技术也提高了生物医学研究的效率和速度,促进了医学研究的发展。然而,大数据时代也面临着数据质量、数据安全等方面的挑战。优化方向:1.建立高质量的数据集:生物医学研究需要大量的数据支持,因此,建立高质量的数据集是至关重要的。研究人员应该采用标准化的数据格式和规范的数据处理方法,确保数据的质量和可靠性。2.加强数据安全保护:生物医学研究的数据包含大量的个人隐私信息,因此,数据安全保护至关重要。研究人员应该采用安全的数据存储和传输方法,确保数据不会被非法获取和滥用。3.引入人工智能技术:人工智能技术可以帮助生物医学研究人员更好地处理和分析大量的数据。研究人员可以借助人工智能技术进行数据挖掘、模式识别等方面的工作,提高研究的效率和准确性。4.加强跨学科合作:生物医学研究需要多学科的交叉合作,大数据时代更需要跨学科的合作。研究人员应该加强与计算机科学、统计学等相关学科的合作,共同推进生物医学研究的发展。总之,大数据时代为生物医学研究带来了新的机遇和挑战。研究人员应该充分利用大数据技术,同时加强数据质量和安全保护,引入人工智能技术,加强跨学科合作,共同推进生物医学研究的发展。

在大数据时代,生物医学领域受到了前所未有的影响。大数据技术的应用,使得生物医学领域的数据量、维度和复杂度得到了极大的提升,这也带来了新的机遇和挑战。具体来说,大数据技术对生物医学领域的影响主要体现在以下三个方面:1. 数据的规模:大数据技术使得生物医学领域可以处理更加庞大的数据集,包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等等。这为生物医学研究提供了更加全面和深入的数据支持。2. 数据的复杂度:大数据技术可以处理更加复杂的数据类型,包括图像数据、视频数据、自然语言数据等。这使得生物医学研究可以更加全面地了解生物体的结构和功能,从而更好地研究疾病的发生和治疗。3. 数据的价值:大数据技术可以挖掘出更加深入的数据信息,包括病人的个体化治疗、基因突变的发现、新药的研发等等。这使得生物医学研究可以更加高效地解决实际问题,提高治疗效果和药物研发效率。针对以上影响,生物医学领域可以采取以下优化方向:1. 加强数据隐私保护:随着数据的规模和复杂度增加,数据隐私保护变得越来越重要。生物医学领域需要制定更加严格的数据保护政策,确保数据的安全和隐私。2. 加强数据标准化:大数据技术可以处理各种类型的数据,但是不同的数据源和格式可能存在差异,这会影响数据的质量和可靠性。生物医学领域需要加强数据标准化工作,确保数据质量和可靠性。3. 加强数据分析能力:大数据技术需要强大的数据分析能力,生物医学领域需要培养更多的数据科学家和生物医学专家,提高数据分析和处理的能力。综上所述,大数据技术对生物医学领域的影响是显著的,但同时也需要采取相应的优化方向,确保数据的安全、可靠和高效处理,以更好地服务于生物医学研究和临床实践。

大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

一、疾病与健康研究

在疾病与健康研究方面,我们可将其分为三个子方面:健康研究、亚健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中国是地域辽阔的多民族国家,不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同,同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律,对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如: 对体检数据分析和挖掘,得出不同地区、不同人群的健康差异,以确定精确的不同人群的健康标准,针对不同人群制定适宜的防病,治病方法以及预后标准,并量身打造个性化,地区化的健康评估模型。

在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别,以及权重比,从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。

人体存在的内在平衡,使得各个可观察数据间有其特有的规律,基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等,使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律,大幅提升防病,治病以及预后推测的技术水平,并且也对亚健康有个更科学的判断依据,以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。

对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析,研究孕产妇和新生儿的健康规律,开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型,给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。

对儿童成长的体检数据分析和挖掘,研究儿童的健康规律,开发对儿童成长的评价和因素的评估模型,分别适应中国辽阔的地域和众多的人群,给出更科学的儿童成长发育指导。

对老年人的健康数据分析和研究,研究老年人的健康特点,开发对老年人健康的评价和因素的评估模型,给出更科学的老年人养生的指导。

对健康人的精神和心理数据进行深入分析,制定健康人的精神和心理参考标准,开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型,给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。

2、亚健康研究

世界卫生组织将机体无器质性病变,但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”,也称为“亚健康状态”,主要包括:功能性改变,而不是器质性病变;体征改变,但现有医学技术不能发现病理改变;生命质量差,长期处于低健康水平;慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。

对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态,预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如:

研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标(体检数据)在亚健康中的权重,以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列,线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘,分析导致疾病的影响因素,建立评估模型来预测危险度,并进一步建立疾病的预测模型。

研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析,研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据(如职业、饮食、习惯、性格、爱好等)后,可发现综合因素对亚健康的影响,以及这些因素的各自权重,及相关关系,从而探究出亚健康的原因,对预防和治疗亚健康起着指导作用。

研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析,评价治疗效果,评估最佳治疗方案,进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究,同时研究其与疾病的关系。

对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态:如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状,进行数据归纳整理、分析挖掘,从而导出精神和心理亚健康的新知识发现,探究出精神疾病的原因,对预防和治疗精神疾病起着指导作用。

将住院和社区健康管理数据相结合,进行因素权重分析和多因素的特性抽取,最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。

3、疾病研究

中国面临的严重危害人民健康的疾病包括:

传染性疾病,如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等;

慢性非传染性疾病,如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等;

精神和心理疾病;

小儿出生缺陷。

对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析,对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如:

对传染性疾病,如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析,找出传染性疾病的发病规律,揭示传染性疾病的病因,进一步摸索出传染性疾病的变异规律,建立传染性疾病的预测模型。

对慢性非传染性疾病,如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析,找出慢性常见病的发病规律,探索慢性常见病的病因,进一步摸索出慢性常见病的并发症规律,科学评估各种治疗方案的疗效,建立慢性常见病的预测模型。

对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析,从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素,在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因,科学评估各种治疗方案的疗效,建立精神和心理疾病的预测模型。

对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析,从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素,在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因,建立儿童出生缺陷的预测模型。

针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异,寻找阳性案例,为研究提供素材,并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘,横向达到单病种的水平,纵向包括所有可观测数据,所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。

不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析,尽量提前全面的了解治疗的临床效果。

药品治疗效果在线分析,治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析,尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报,对医生的职业素养和敏感有很大的依赖,而使用数据挖掘及数据库中的知识发现,可以极大限度地改进这项工作。

二、环境与健康研究

环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂,是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关,环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础,关怀人类现在和未来的健康与安全,从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响,探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。

应用大数据分析技术对环境健康的研究,主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究,预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如:1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响,实行 一体化的环境和健康监测,并在全国实现数据共享。

2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响,以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题,从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。

3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度,以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病,也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。

4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。

5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。

6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究,尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。

7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。

三、医药生物技术与健康

生物技术涵盖生命科学的所有领域,医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题,无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中,如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品,将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平,以及对突发事件(如传染病和生物恐怖等)的检测、预防与治疗水平。

以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如:

1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。

2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。

3. 利用生物信息技术进开展基因预测。

4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。

5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。

6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。

7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。

8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。

9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。

四、卫生宏观决策支持

卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上,如医院、地区卫生系统、全国卫生系统,为各级卫生部门提供智能决策系统,深入了解卫生系统的历史和现在,把握卫生系统业务发展的未来,评估卫生系统内部各部门的业务效绩,帮助各级决策者提供最佳实施方案,给决策者一双慧眼,清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失,使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观,使系统内各级关系更加和谐,积极发挥各部门的潜能,提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策,可以提供各种有价值的信息,各种事件的关联,以及不同于微观的角度分析各种卫生信息,如预防接种基本数据,传染病报告等等。

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1、健康监测大数据技术可以提供居民的健康档案,包括全部诊疗信息、体检信息,这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备,随时带着,可以实时汇报病人的健康情况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析,并且在未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人。2、数据电子化管理患者的影像数据,病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统,统一管理起来,每位医生都能够在系统中查到病人的详细资料以及变更记录。而无需再通过耗时的纸质工作来完成,这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。3、医疗科研在医疗科研领域,运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析,可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如健康危险因素分析的科研中,利用大数据技术可以在系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素,生物因素,经济社会因素,个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等的基础上,进行比对关联分析,针对不同区域、家族进行评估和遴选,研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。

药学大数据及其应用论文

信息技术在医院药学服务中的作用论文

信息技术的应用是进行现代管理的重要前提,也是现代管理的重要基础。经济全球化的进程中,信息化的时代到来,各大医院应用的医疗设都具备一定的数字化的功能,医院也在和医疗临床信息系统进行信息化的对接,并进行不断的深入发展。医院药学信息化使得药学的服务流程和管理决策更加的科学有效,管理决策的改变可以促进医院管理的进一步创新和改变。在医院进行经营的过程中,推广现代化的技术可以将服务的水平和效率进行提升。

一、医院药学信息服务的特征概述

(一)快速高效

由于医院药学信息服务是直接的服务于临床的,一般是医生和护士的电话咨询,以便于得到迅速的回复,这样才能对下一步的临床决策进行指导。而且患者在药物咨询窗口进行咨询的过程中,也需要尽快的将问题进行解答,满足病患的基本需求。因此在进行信息系统设置的过程中需要将信息检索的技巧进行熟练的掌握,准确迅速的找到问题答案。

(二)实用性

常规的科研文献的检索一般是要求将信息进行全面准确的解答,力求信息的准确性,但是医药学的咨询则是将重点放在细节的方面,最好的效果是将问题和实际的情况进行结合,这样便于理解。医院药学信息系统主要是回答药物的怎样使用是正确的,而不是药物的成分是什么,因此在进行信息系统的设定时需要在这方面进行关注。

(三)准确

在进行检索的过程中需要重视准确性,医院的药学研究是直接的使用在患者的病痛解决中,因此在进行检索的过程中一定要注意准确性和权威性,将最新的成果最为基本的数据进行检索,为患者提供药学的服务和用药依从性提醒,以提高需要长时间服药的慢性病患的用药依从性和安全性,提升疾病的治疗水平。

(四)全面

医院药学信息咨询的问题内容和形式多样的,可能涉及到的药学、医学和生物学的范围较多,覆盖的范围较为广泛,因此在进行检索的过程中需要信息的全面性,对于药物实际的临床效果也要进行关注,这类实际的情况是在正常的数据库中较难查找到的,应该进行这一方面的关注。因为医院的药学信息化的管理主要是针对的临床实践而不是学术研究,以此对临床的实践要进行关注。

二、医院药学基本系统简介

(一)短信用药依从性管理系统

该系统主要基于短信的用药依从性服务系统,为患者尤其是院外的患者提供药学服务和用药依从性提醒的服务,以此来提高长期用药患者的安全性。该系统的工作过程如下:医师在HIS医师站为患者开具电子的处方,经过局域网将处方传递到服务器进行存储,信息服务系统中的处理器通过处方读取工具在HIS服务器中对新的处方进行筛选,同时根据处方的医嘱信息自动的生成用药依从性提醒等服务药学信息,在本地的服务上进行存储,当患者将短信的信息进行确认的过程中,医药师可以通过电脑将以前的信息进行调取,经过短信的确认以后,经过设备再上传到与外网的连接平台上,实现实时的用药依从性提醒与药学服务功能的提升。其工作的路程可以通过下面的流程图进行反映:

(二)在线的用药咨询和服务网站

随着互联网技术的不断进步,互联网技术不断的发展,尤其是不良问题的出现,使得人们对药物的重视程度越来越高,针对这种情况,应该将相关的'项目组研发的互联网技术运用到用药的资讯聊天工具中,与药师进行在线的咨询和交流,及时的将自身的不良反映进行沟通和了解,增加用药的安全性。同时还应该建立药学专门的服务网站,在网站内设立一定的药政法规和药事新闻等栏目,让患者可以进一步的对医学新闻进行了解。同时在网站上将一些基本的药学说明书和功能进行更新,避免患者出现误区。最后,将一些用药的误区和常见药的错误使用方法进行说明,提升患者用药的规范性。

三、建立药学信息服务的意义

(一)提升药师的综合素质

要药学和医学是分开的,新的医院政策不断的出台,医院药师的职能在近几年内得大幅度的提升,在抗菌药物监测管理、处方的点评、不合理用药干预、电子信息系统的使用方面提出新的要求。因此药师在工作中应该不断的提升自身的业务水平、综合素养和对新的内容的适应情况。通过开展药学信息服务,药师在解决问题的时候,自身的文献检索的能力、药学信息选择、评价和利用的能力、数据的分析能力、与医务人员和患者的沟通能力,这些能力的提升为以后的各项工作的完成和分析问题的能力具有重要的促进作用,使得医院的整体水平得到提升。

(二)培养综合素质

由于传统的药学教育模式限制,药师往往只是对药物的性质了解的较多,但是对药物的临床特性和具体的临床实际的使用情况影响的较少,在进行选择等药物治疗的时候,往往理论的知识较多,但是实践较少。并且传统的药房工作模式只要求药师正常的提供临床所需的药物,不需要主动的和医护人员以及患者进行交流,这样就导致了药师不会直接的参与到临床的工作中去,经验较为缺乏,也不敢在临床中发挥自身的观点,不知道如何与临床进行沟通,无法胜任临床对药师的要求。通过信息系统的建立,药师需要提供较多的医院药学信息服务、解答临床的各项问题咨询,药品知识和临床经验逐渐的积累,这些经验的积累使得药师自身的各项专业的技术不断的增加,从最初的药物信息查询和整理过渡到对;临床的支持,参与到实际的临床活动中去。

(三)更好的进行服务

药师在进行药学的实践中常常是被动的协助解决医生和护士的提出的临床用药的问题,很少能够主动的发现问题并在药物方面为患者的服药提供预警。医院药学服务信息化以后,可以让药师从各项咨询问题中寻找和归纳临床用药的规律,发现在临床中较为容易出现的问题,在临床上的不良反应进行集中的处理。发现哪类问题是临床最常发生的,哪些药学知识是医生护士最欠缺的,哪些药物不良反应是可以避免的,药师就能找到更多与临床合作的切入点,主动为临床提供更为快捷、实用的药学服务,让临床认识到药师的作用,增加药师的存在感。

四、结束语

综上所述,随着技术的不断进步,药学系统的信息化是大势所趋。通过系统的建立,可以将药师的综合素质进行提升,从而不断的提升整个医院的服务水平,强化患者用药的安全性和准确性,更好的为患者服务,促进医药学行业的发展。

参考文献:

[1]栾潇潇,赵冠人,冯端浩.信息技术在医院药学服务中的应用与实践[J].中国药房,2012,45:4254-4256.

[2]都丽萍,梅丹,李大魁.医院药学信息服务及其在药学实践中的应用[J].中国医院药学杂志,2013,20:1711-1714.

[3]黄海亮,李忠丽,赵东永.计算机网络技术在医院药学服务中的应用与探讨[J].中国当代医药,2011,01:141.

帮助医疗机构以及监管机构,了解医药行业情况。未来式数据时代,有了数据可以更好的服务人民。

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

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