基于深度学习的医学影像大数据 分析

医学影像学职业生涯规划范文

医学影像职业生涯规划书 目录 1自我认知 1.1职业生涯规划测评 1.2360 度评估 1.3橱窗分析法 1.4自我认知小结 2职业认知 2.1外部环境分析 2.2目标职业分析 2.3职业素质测评 2.4SWOT 分析 2.5职业认知小结 3职业生涯规划设计 3.1 确定目标和路径·计划 3.2 动态分析调整 3.3职业规划结束语

一、自我认知 1、职业生涯规划测评 我一直在想，人生在世的意义是什么？只要浑浑噩噩地走一遭就可以了吗？这显然是不行。我认为我们在世至少要实现自己的梦想，即使不能，也应该为之而奋斗，而追逐。实现梦想有很多途径，但我认为至少要一个基点，这个基点就是职业。 如果我们想为患者减轻痛苦，我们可以以医生为职业；如果我们富有正义感，想为受害者讨回公道，我们便可以以律师为职业??但关键是我们很多人不知道自己的梦想、不知道自己的目标。即使有些人知道自己的梦想，但如果梦想高于自身条件是，不管怎样奋斗都徒劳无功，只能徒添伤心。所以我们需要为自己做一份职业规划书，通过对自己梦想、能力等的分析，确定适合自己的职业目标。确定好后，我们便要勇往直前。我们要记住，要想实现梦想，就得吃得苦中苦，方为人上人。 我写这份职业规划书，就是为了使自己对以后人生的发展道路有一定目的性和明确性。我觉得这非常有意义。

2、360 度评估

3、橱窗分析法： 橱窗1：“公开我”：我的一般学习能力较高，英语能力较高（我的英语学得比较好），空间判断能力一般（我有点喜爱立面几何，并学得不是很好，空间想象能力很一般，解题时常需要借助建立坐标系）形态知觉能力一般。 橱窗2：“隐藏我”：愿意使用工具从事操作性工作；动手能力强，做事手脚灵活，动作协调；不善言辞，不善交际。 橱窗3：“潜在我” : 抽象思维能力强，求知欲强，肯动脑，善思考，不愿动手；喜欢独立的和富有创造性的工作；知识渊博，有学识才能. 橱窗4：“背脊我” : 喜欢以各种艺术形式的创作来表现自己的才能，实现自身的价值；具有特殊艺术才能和个性；乐于创造新颖的、与众不同的艺术成果，渴望表现自己的个性。 4自我认知小结：由优劣势能力比较知我并不太适合创业，所以我决定舍 弃我的创业梦想。根据职业能力与个人特质知我最适合且最能胜任会计、办公室人员这些工作，也比较适合医学类工作，但并不适合当临床医生（因为临床医生对空间判断能力要求很高，但我所具备的空间判断能力却一般）但我现在所学的专业是影像专业，而我又非常想当医生，所以我想继续学下去，如果经过我的一番努力学习，我的专业知识很差，，我再考虑转专业。（但我相信勤能补拙，通过我的努力学习，我一定会成为一个好的医师的。 二、职业认知 1、外部环境分析 家庭环境分析：1）经济状况：家庭并不富裕，所以他们并不能对我的就业有所帮助，一切要靠我自己 2）家人期望：父母希望我能学有所成，在大城市找一份稳定的工作，每个月工资有4000 元左右就行了 3）对我的影响：父亲送我读书颇不容易，所以我只能将来能找份工资

深度学习不是人工智能的全部和未来_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/1d14622949.html, 深度学习不是人工智能的全部和未来_光环大数据培训 现在每一个人都在学习，或者正打算学习深度学习（DL），它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以「深度」开头，深度学习已然成了一个流行语，但其真正使用实际上很少。绝大多数人忽略了深度学习只占机器学习领域的1%，而机器学习又只占到了人工智能领域的1%。余下的99% 则被用来处理实践中的绝大多数任务。一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。 深度学习并不是人工智能的同义词。谷歌、Facebook 等巨头公司宣传最多的人工智能工具主要是或者仅仅是深度学习，因此大众误以为所有的人工智能突破都（将）由深度学习实现。真实情况并非如此。决策树比如XGBoost 不会成为头条，但却在很多Kaggle 表格数据竞赛中低调地击败了深度学习。媒体暗示AlphaGo 的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。很多强化学习的任务通过神经进化的NEAT 而不是反向传播得到解决。人工智能领域存在着「深度误传」（deep misinformation）。 我并不是说深度学习没有解决问题：它令人印象深刻。树和其他算法并没有完胜深度学习，某些任务上深度学习无法被取代，但是我希望未来一些非深度学习系统可被（重新）发现以击败深度学习，并解决了目前无法解释的黑箱问题。同样我也希望读到有关「灾难性遗忘」的深度学习文章，它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向，并且需要每天对抗「过拟合」。关于「智能」：深度学习只是简单地相信给到的训练数据，而不管什么是真与假，现实与想象，公平与不公。人类也会误信假新闻，但只是在某种程度上，甚至孩童都知道电影是虚构的、不真实的。 关于更多细节，如果你有时间了解，请见我的详述文章：https://https://www.sodocs.net/doc/1d14622949.html,/pulse/ai-deep-learning-explained-simply-fabio-ciucci。

大数据时代的信息安全试题答案

单选题 1.信息主权领域范围不受地域边界影响，而根据信息传播的深度和广度动态变化。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下，我国中小企业在数量、创造GDP、拉动就业方面的占比均已超过70％。（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误 3.美国拓展信息主权的主要措施不包括（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施 4.大数据核心价值是（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 5.云计算是对（）技术的发展与运用(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是 6.云计算体系结构的（）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作(分数:10分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层

C.管理中间件层 构建层 7.大数据区别于传统数据的特征有（)(分数:10分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 8.大数据应用需依托的新技术有（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施 10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 一.单选题 1.大数据应用需依托哪些新技术（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.以上都有

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

现代深度学习方法中数据重要还是算法重要_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/1d14622949.html, 现代深度学习方法中数据重要还是算法重要_光环大数据培训 对这个问题，我希望你期待的不是一个简单的是或者否的答案。在过去几年里，数据更重要还是算法更重要这个问题，专家们（以及非专家们）已经进行过许多冗长的辩论，概括其结论，就是二者谁重要取决于许多细节和细微差别，了解需要时间。 我之前回答过一个很相似的问题：在机器学习中，更多的数据总是比更好的算法好吗？我建议先阅读那个答案，可以解决这个问题的80%，然后再回到这个答案来。这两个问题有一些细微但很重要的区别，我将在下面讨论。 首先，我前面回答的问题是指向机器学习（ML）的，而这个问题提问的是人工智能（AI）。机器学习和人工智能是一回事吗？不完全是。实际上，ML 是AI 的一个子领域，ML 特别需要用大量数据来训练算法。而AI 还包括基于逻辑或基于规则的其他方法，这些方法不像ML 那样需要大量的数据。换句话说，假如我们同意在ML 中数据并不总是比算法更重要，那么在范围更广的AI 领域，数据的重要性应该更小。 正如我在另一个问题“市场认为AI 与ML 间的区别是什么？”的答案中提到的，大多数人可能不太在意ML 和AI 之间的区别，往往将它们混合使用。实际上，今天大多数人把AI 当做深度学习的同义词，而深度学习其实是一种特殊的机器学习方法。所以，我认为从深度学习的最新进展的观点来看这个问题更好： 在现代深度学习方法中，数据是否比算法更重要？ 是，也不是。的确，深度学习方法非常的“数据饥渴”。深度学习算法有很多参数需要微调，因此需要大量的数据以得出可概括的模型。所以，在这层意义上，拥有大量的数据是

我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)

1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

医学影像学专业实习总结范文

《浙江大学优秀实习总结汇编》 医学影像学岗位工作实习期总结 转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结医学影像学岗位工作实习这段时间自己体会和心得： 一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。 在医学影像学岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习，你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合医学影像学岗位工作的实际情况，认真学习的医学影像学岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。 二、围绕工作，突出重点，尽心尽力履行职责。 在医学影像学岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在医学影像学岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对医学影像学岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据医学影像学岗位工作的实际情况，结合自身的优势，把握工作

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料

大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

医学影像实习心得体会

医学影像学包括超声、ct、mri、介人放射学、核素检查等诸多门类的学科，在现代医疗工作中占有极其重要地位。其中超声以其无放射性、操作简便、经济、可用于术中及床边等优点，常常成为临床上一线检查方法。与其它影像学相比，超声医学实践性更强，集仪器操作技术及诊断思维于一体，需要手、眼、脑并用，因此诊断医生个人操作技术及知识结构决定了其诊断水平。医学影像专业学生如何在实习期间提高操作能力及诊断水平，除了自身努力外，带教教师的教学策略是很重要的影响因素。学生在实习中不仅验证所学的理论知识，更重要的是学会如何理论指导实践，培养较强临床诊断思维及工作能力，以在严峻的就业竞争中增强竞争力。就我科多年来影像专业学生实习中的教学二r作，总结了以下-体会。 1、提高学生对超声仪器的操作能力超声诊断是建立在运用各种扫查切面、扫查方法充分显示病变并对其声像学特征全面掌握基础上，病变的"检出"是疾病诊断的前提，因此对检查者的操作技能要求较高，带教过程中应使学生了解仪器的性能和熟悉超声仪器的操作。具体如下：①应向实习学生详细介绍各脏器超声检查前患者的准备及检查过程中患者的体位。②超声诊断仪的使用：使学生了解探头型号的选择，演示正确的手持探头的方法及不同脏器的扫查顺序及切面，超声诊断仪上常用按键的作用，如何通过调节声像图的增益、聚焦、深度等在保证正确的扫查切面基础上获得清晰的图像。③对于不同脏器的扫查存在一定盲区，使学生充分了解这些区域，检查过程中有意识地针对这些区域进行扫查以减少病变的漏诊④候诊病人较少时，尽可能让实习生得到更多动手机会;有闲置超声仪器时，鼓励学生间互为"模特"进行扫查，熟练不同脏器的扫查方法及要点，并加深对正常脏器声像学表现的认识。对实习生"放手不放眼",把自己工作中超声检查的经验以及注意事项传授给实习生，使他们少走弯路，有利于操作技能的提高。 2、培养实习生报告书写能力规范的报告书写有利于对疾病全面的分析与理解，有利于诊断思路的条理化。让实习生了解超声报告的格式，如：姓名、性别、年龄以及超声检查号、门诊号、住院号、超声表现及超声提示等。超声表现的描写先整体后局部，即先对所检查脏器的整体情况如大小、形态、包膜、内部回声做一整体描述;再对局部病灶进行重点描述，包括病变的部位、数目、大小、形态、边界、内部同声、内部血流信号，以及与毗邻重要结构、周围脏器的关系等等。规范实习生的超声检查报告书写，正确使用医学术语，使超声报告规范化，条理化，避免阴性描写过于繁琐，阳性描述过于简单，条理不清，重点不突出等。超声诊断分为确定性诊断及非确定性诊断，对于典型囊肿及结石等疾病可以做出确定性诊断，非确定性诊断根据诊断信心的多少可提示：考虑某某疾病可能性大、疑某某疾病、不除外某某疾病、性质待定，建议进一步检查等。严谨的报告提示可以为临床提供有价值的信息，指导临床医师做出进一步诊疗计划，还可以使实习生走向工作岗位后，在复杂的医患关系巾实现自我保护。 3、举一反三，提高实习生带教的效率提高实习生带教效率，需要不断探索新的教学方法。"举一反三"可使学生高效率掌握一类疾病的超声表现。因不同脏器发生的同类病变具有相同的声像学基础，因此声像图表现相似。例如，带教过程中发现肝脏囊肿，表现为：圆形或椭圆形无回声区，边界清晰，囊壁薄且光滑，后方回声增强。就可以强调囊肿可以发生在其它脏器，包

大数据思考与练习答案 (1)

2020学年大数据思考与练习 一、单选题 1.当前大数据技术的基础是由（）首先提出的。 A.微软 B.百度 C.谷歌 D.阿里巴巴 2.大数据的起源是（）。 A.金融 B.电信 C.互联网 D.公共管理 3.智能健康手环的应用开发，体现了（）的数据采集技术的应用。 A.统计报表 B.网络爬虫 C.API接口 D.传感器 4.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。 A.中国 B.美国 C.日本 D.英国 5.大数据的最显著特征是（）。 A.数据规模大 B.数据类型多样 C.数据处理速度快 D.数据价值密度高 6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（）。 A.数据规模大 B.数据类型多样 C.数据处理速度快 D.数据价值密度高 7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。 A.互联网 B.物联网 C.综合国力 D.自然资源 8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（） A.诊疗数据 B.个人健康管理数据 C.健康档案数据 D.公共安全数据 8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。 A.1KB＜1MB＜1GB B.基本单位是字节（Byte） C.一个汉字需要一个字节的存储空间 D.一个字节能够容纳一个英文字符 9.在数据生命周期管理实践中，（）是执行方法。 A.数据存储和备份规范 B.数据管理和维护 C.数据价值发觉和利用 D.数据应用开发和管理 10.大数据时代，数据使用的关键是（）。 A.数据收集 B.数据存储 C.数据分析 D.数据再利用 11.大数据的本质是（） A.联系 B.挖掘 C.洞察 D.搜集 12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。 A.大数据 B.贫数据 C.富数据 D.繁数据 13.信息技术的发展非常快，表现在（）。 A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍 B.信息的存储能力每9个月翻一番 C.信息的存储能力每9个月翻一番 D.光通讯的速率和容量每年翻一番 14.与大数据密切相关的技术是（）。 A.蓝牙 B.云计算 C.博弈论 D.WiFi 15.大数据应用需依托的新技术有（）。 A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 16.数据科学就是从（）中提取知识的研究。 A.流量 B.互联网 C.数据 D.人群 17.IBM在3V的基础上又归纳总结了第4个V是指（）。 A.真实和准确 B.无时不在 C.巨量 D.极速

医学影像教学工作总结汇报

医学影像教学工作汇报 我院放射科自成立之初除了担任医院临床工作以外,也一并承担了对本单位及外单位进修实习人员的教育培训工作，历来有“传帮带”的历史沿袭和传承.从科室领导到各级医师、技师,对教学工作一直以来非常重视理解.从每年几人、几十人的医学影像实习进修教学培训开始，逐渐成为临床教学基地，教学医院，住院医师规范化培训基地。特别是我院自2００5年起成为河北医科大学临床教学医院成立医学影像教研室以来,有了更加完备的教学目标、教学计划任务、师资队伍更加优化。到去年成为省级住院医师规范化培训基地,开始接收规培住院医师,教学已经不仅仅是科室的“业余”“课外作业",而是成为科室临床、教学、科研三大任务之一。需要科室投入更多的人力、时间。 目前我科主要承担教学任务: 一、河北医科大学临床专业本科医学影像学理论课程及见习、实习带教， 二、承德医学院、北方学院医学影像专业本科临床实习带教, 三、住院医师规范化培训带教， 四、部分基层医院进修带教， 教学方面主要做法： 一、规范实习生、进修生、规培生在科室学习各方面行为规范及注意事项。搞好入科教育,主要是与病人如何沟通交流,养成严谨工作态度防范医疗差错纠纷,做好医德医风教育，树立人文关怀理念以及科室辐射安全方等进行宣教,针对学生心理进行实例案例分析教学. 二、在科室学习期间严格管理，对每位学生进行出勤、学习态度、学习计划目标各方面考核,对不同专业学生做出不同培养计划要求，因材施教。 1、对影像诊断专业学生要求熟悉掌握Ｘ线胸部常见病(如:肺炎、结核、肿瘤、气胸、胸腔积液),骨骼方面常见病（如骨折、骨质增生、退行性骨关节病)腹部(肠梗阻、消化道穿孔）胃肠道造影（胃溃疡、十二指肠溃疡、消化道肿瘤）神经系统（脑出血、脑梗塞、脑挫伤、神经系统常见肿瘤)等疾病做出定位、定性初步诊断及鉴别诊断。 2、对于临床专业学生主要针对各项影像诊断适应症,禁忌症,注意事项,如何规范开具影像检查申请单,如何指导临床患者选择合适的影像学检查方法,一般常见病、多发病、临床危急值

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B ：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（ C ）。（单选题，本题 2分） A：金融 B ：电信 C：互联网 D ：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题 2分） A：数据管理人员 B ：数据分析员 C ：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（D）。（单选题，本题 2分） A：缺失值处理 B ：噪声数据清除 C ：一致性检查 D ：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题 2分） A ：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C ：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D ：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（C）。（单选题，本题 2分） A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题 2分） A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快 D ：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（ B ）。（单选题，本题 2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ D ）。（单选题，本题 2分） A：数据规模大B：数据类型多样 C ：数据处理速度快D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（ A ）。（单选题，本题 2分） A：互联网B：物联网C：综合国力D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B ）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题 2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题 2分） A：1KB＜1MB＜ 1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（ B ）。（单选题，本题 2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 1

史上最全大数据解析

大数据概念：史上最全大数据解析 来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者： 现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到 BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，

这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。