智能医疗的典型案例范文

导语：如何才能写好一篇智能医疗的典型案例，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：信管专业 人工智能 案例教学法

1.引言

信息管理与信息系统专业是管理科学与工程学科的一个重要组成部分，是由信息技术、管理科学和系统科学交叉形成的前沿学科，它运用管理学、运筹学、系统科学和经济学的知识和方法，通过以计算机为基础的信息系统实现各种管理活动和信息处理业务。该专业培养的人才在信息化建设中主要承担信息系统运行管理和伴随企业成长而不断更新信息系统的使命，人才的就业岗位归属于各种组织（企业）的信息中心或管理行政部门。在信息系统中，人工智能知识和技术的应用随处可见：专家系统、智能监控、智能信息检索、组合优化、分布式计算、智能管理和智能决策等。

人工智能课程是一门研究运用计算机模拟并延伸人脑功能，综合逻辑学和认知科学的综合性学科，其研究领域广泛，如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果不仅在工业、商业和军事上使用，而且不同程度地进入了人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。在信息管理专业中教授人工智能课程的过程，与计算机专业的研究型教学不同，根据课程专业特色更应强调人工智能方法在实际信息管理系统中的应用。由于课程内容涉及大量抽象知识和复杂算法，信管专业学生往往在听课过程中不能及时消化，甚至认为难以理解而影响学习积极性，本文将在经济管理类课程中使用的案例教学法引入到人工智能课程教学中。

2.人工智能课程中的案例教学方法应用

案例教学是20世纪初由哈佛大学创造的围绕一定培训的目的把实际中真实的情景加以典型化处理，形成供学生思考分析和决断的教学形式，通过独立研究和相互讨论的方式，提高学生的分析问题和解决问题能力的一种方法。案例教学方法具有明确的目的性、较强的综合性、突出实践性、学生主体性、过程动态性、结果多元化等特点。在人工智能课程中，结合案例教学方法，对学生学习理解抽象知识有很大作用。

2.1“智能”概念中的案例选择

兴趣是最好的老师，在学生刚刚进入新课程学习时，能否有效激发其学习兴趣，将直接关系到整个课程的教学过程顺利与否，学生是否发挥学习主动性和对课程知识的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念时，我选择每位同学在儿时的玩具――魔方，将魔方恢复过程转化为在人工智能搜索原理平台上的启发式搜索模型，令学生从儿时简单地无序转动魔方的玩法中，体会到魔方模型在搜索运算过程中应该考虑到的问题：衍生出来的节点应尽可能少，又要保持魔方各面在旋转中颜色属性的相应变换。同时辅以视频和实物的演示，使学生对人工智能课程有了初步认识，并对问题建模和搜索策略产生浓厚的兴趣。

2.2“知识表示”中案例选择

知识表示是人工智能研究内容的基础部分，涉及状态空间表示法、问题规约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法和框架表示法，为了充分发挥学生的联想能力，案例选择语义网络法的图形表示案例。语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例结点和类结点两种类型。结点之间带有标识的有向弧表示结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。在“连接词在语义网络的表示方法”内容中，选择带有蕴含关系的命题：“如果车库起火，那么用CO2或沙来灭火。”的案例，首先构造简单的语义网络，抽取出蕴含连接词前件“车库起火”和结论“用CO2或沙来灭火”两个命题。再抽取出前件命题事件结点“起火”和地点“车库”；结论命题事件结点“灭火”和事件工具属性“CO2”和“沙”，且两工具间是“或”的关系。学生可以在课堂上及时地应用刚学到的知识表示出此语义网络，我在此基础上扩展，对具体事件进行联想，可以得到失火事件的实例联系后的复杂语义网络。再辅以其他负责命题的语义网络表示练习题，让学生体会理解并及时掌握语义网络知识表示法。

2.3“专家系统”中案例选择

专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，是可以根据人们在专业领域内的知识、经验和技术求解问题并做出决策的计算机软件系统。专家系统已广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。在讲授此部分内容时，选择“营养配餐系统”给学生演示，同时辅以讲解，邀请学生参与系统操作，让他们为自己量身设计一套科学营养的菜单，在完成任务的过程中，掌握专家系统的基本结构与工作原理；了解专家系统正向、反向推理和不精确推理的基本原理；了解专家系统解释机制的基本概念。在案例教学后，利用Visual Prolog工具，完成简单的专家系统的设计。

3.结语

本文介绍了在信息管理专业中人工智能课程的教学内容，运用案例教学方法对课程中抽象内容讲解并激发学生学习兴趣，在案例教学过程中注意和学生的互动，将他们带入到学习环境中，诱发他们的发散联想思维，同时又参与到案例的应用中。实践证明，将案例式的教学方法引入到非计算机专业的人工智能课程中，能取得良好的教学效果。

参考文献

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随着计算机网络技术的发展，物联网技术逐渐被应用在社会生活的各个领域中，以物联网技术为基础的智慧社区就是应用物联网技术的典型案例，通过构建该智能社区，改变了社区居民传统的生活方式，同时也改变了社区的管理方式和服务方式，能够为社区居民提供多样性的、智能化的综合社区服务，是物联网技术发展和进步的体现。本文将对智慧社区的系统架构以及云系统平台进行分析，为实现以物联网技术为基础的智能社区提供思路和帮助。

【关键词】物联网技术 智慧社区 应用系统

社区是居民生活的基本单元，也是城市人口管理的重要模式，同时社区也是城市经济发展成熟的表现。由于受到多种因素的影响作用，目前我国城市的社区建设中还面临着一系列的问题，例如社区的兼容性和互联性较差，相关技术及产品的应用率低等，因此我国城市社区仍然未能实现全面的智能化，这与城市经济发展水平是不相协调的，无法满足城市居民的生活需求，因此构建以物联网技术为基础的智慧社区有利于提高城市社区居民的生活水平，具有重要的社会意义。

1 以物联网技术为基础的智慧社区

1.1 智慧社区的系统架构

根据智慧社区中物联网技术应用的不同特点，可以将智慧社区的系统架构分为设备层、应用层以及增值服务层。其中设备层就是由社区内部的相关电气设备以及智能化的家居系统中的电气设备所构成的，包括家庭安全防御设备、社区照明设备、社区摄像头、报警设备、可视化对讲设备、家庭智能终端以及社区停车场的相关管理设备等；而应用层主要包括智能家居及智慧社区两个不同的系统；而社区的增值系统可以是社区的物业，也可以是专门的服务提供商。

1.2 智慧社区的云系统

通过构建智慧社区的云计算平台，能够为社区服务与管理提供计算以及数据存储等功能，因此可以在很大程度上提高社^管理的智慧化程度。云系统的服务重点是为智慧社区中各个不同的子系统进行相应的技术支撑，同时也是提供数据的来源。云系统计算平台能够为智慧社区中的智能家居系统、智慧商务系统以及智慧养老和智慧安全防护系统等提供有效的云计算服务。

2 以物联网技术为基础的智慧社区应用层

2.1 智慧家居的管理平台

智慧社区中的智能家居的管理平台主要是以社区中的家庭作为管理单位，将居民住宅作为平台，通过应用相关的物联网技术实现了家居生活中的相关设备以物联网技术的有效结合，进而实现了全面的信息交换，可以帮助社区居民更科学合理的进行时间安排与规划，同时还能够实现能源的节约利用，在对病人的照顾中也可以发挥巨大的作用，实现的全面化的智能安全防护。智能家居的管理平台当中主要由家居的安全防护系统、家庭医疗服务系统和智能化家电平台所构成。

2.2 社区的物联网管理平台

社区的物联网管理平台是在智慧家居系统的基础上进行扩展的结果，能够为社区居民提供更全面的社区服务，满足社区居民的不同生活需求。

2.2.1 一卡通系统

该系统功能的发挥以社区家庭中现有的宽带网络为依托，同时将小区中的门禁系统或者小区中停车场系统的RFID卡作为载体，实现了社区运营、管理与服务的一卡通。社区居民持有该卡能够享受到社区的各项智能化服务，例如社区中的相关物业服务、社区中的增值服务以及相关加盟商的会员服务等，极大的方便了社区居民的生活。

2.2.2 智能安全防护系统

该防护系统中包括了电子巡查功能、视频监控系统、智能门禁系统以及智能防盗报警系统等，可以实现对社区居民的全方位安全防护，进而为城市社区居民提供了一个非常安全和舒适的社区环境。该系统还能够同家居的安全防护系统相联系，当社区面临紧急情况时可以立即启动社区的应急系统，以最快的速度得到相关警力的支援，因此有效的维护了社区居民的安全。

2.2.3 社区智能医疗系统

该系统可以为社区居民建立以家庭为单位或者以个人为单位的健康电子档案、相应的电子病历等，并将以上信息纳入到数据库中，这样就能够为社区居民提供优质高效的智能化医疗卫生服务。同时将社区及家庭的医疗系统实施有效的结合，因此可以对社区的患者提供远程的病情监护，进而省去了患者奔波的环节，有效的提高了社区的医疗服务水平。

2.2.4 社区智能物业管理系统

该系统中将远程智能抄表系统、楼宇间对讲系统、报备与保修系统、社区停车场的管理系统以及来访客的管理系统等进行了有效的融合，因此可以为社区居民提供更全面的物业管理服务，不仅提高了物业服务的水平，同时还降低了物业管理人员的工作强度。

2.3 社区的网络服务平台

社区的网络服务平台建立在通信网络和宽带网络的基础之上，实现物业管理、政府机构以及社区居民之间的有效联系和信息沟通，实现了社区生活的智能化安全管理以及智能化办公，为社区居民提供了全方位的智能化服务。社区的网络服务平台当中将社区的物联网管理平台中的相关功能进行了融合与延伸，同时也为社区的商户提供了相关的智能化服务，有助于社区商户开展经营活动。

3 结语

本文以物联网技术为基础，构建了面向城市社区居民的智慧社区架构。智慧社区是计算机网络技术发展成熟并应用的必然趋势，也是未来城市社区的发展趋势，在智慧社区的建设过程中应该坚持以居民为中西，为社区居民提供智能化服务为目标，构建以物联网技术为依托的城市智慧社区，满足城市人民的生活需求，提高社区居民的生活水平，充分发挥物联网技术的作用。

参考文献

[1]袁远明，徐宏炜，徐艳艳，程有娥.基于MPEG-4和IP组播技术的分布式视频监控系统[J].重庆大学学报（自然科学版），2013，30（11）：38-41.

[2]齐学忠，廖学峰，张小娟，王彩霞.信息系统中的数据库设计与性能优化[J].计算机工程与应用，2014，28（11）：175-17.

[3]马瑞芳，王会燃，林慧琳，顾文媛.计算机软件测试方法的研究[J].小型微型计算机系统，2013，24（12）：78-90.

[4]卢志俊，黄若函，周招洋.物联网技术在智能电网中的应用[J].电力系统通信，2015，09（17）：191-192

作者简介

樊雨微（1999-），女。现为陕西省西安中学学生。主要研究方向为环境污染治理。

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如果将“软件与硬件结合”作为一个大的主题来看，这些新产品有望深入百姓家庭，辐射中老年用户，但你可能只是听说过，并没使用过。2013年，它们是否会来到我们身边？

Android的开放会创造更多新产品

口述 | 红杉资本副总裁曹毅 整理 | 曲琳

我个人比较看好“软硬结合”。2012年只是刚刚开始，往后它会成为主流的产品模式。

以前的“信息化”主要是以PC为中心的，现在变了，最典型的代表是手机，原来是通讯工具，现在是计算和上网工具。我认为软硬结合就是指硬件和网络结合，提供和原来不同的新服务。

投资人角度，我最看好的是医疗健康方面，血糖仪、血压计这些产品的增长量很多，作为一个新事物，在行业里面已经挺成熟了，结构也搭起来了，应该会在比较短的时间内出成绩。

Nike+ Fuelband这类产品的兴起，和消费升级、大家重视健康的大趋势有关，美国市场提供了很好的参考，我想长期来看，在美国火爆的多数产品，在中国也会火起来，只是会有个滞后性。

智能家居类也是很大的市场，包含大家所说的“物联网”。只要你愿意，用手机可以控制任何电器。家用电器的市场本身就非常大，而且软硬结合后，对消费者的好处会非常明显。电器厂商在智能化方面做了很多年，希望产品往这个方向转，有了软件之后，也可以统计用户的使用数据，厂商还可以更了解用户行为。

智能电视是焦点，确实有广电监管等特殊难题，不过民营企业也有自己的做法，比如在产品形态上变一下，想办法规避内容方面的问题。我觉得逻辑上可行，但是短期有瓶颈，很难赶上美国的规模。

创业公司也可以考虑做的“轻”一些，做一些App。但要看你能否找到好的切入点。和视频结合的App，我想最主流的是游戏类。我们可以对比来看国外XBOX和WII等产品，每家都在做自己的一个封闭生态链，花很多钱让开发商在自己的平台上做产品。因此，如果智能电视上面都是Android系统，还要看游戏开发商是否愿意针对电视做开发，而且这些游戏也未必适合放在电视端，运动类游戏也许合适一些。

最后说到系统：苹果在智能电视方面的部署可能会比较封闭，在配件领域会给出接口，产生一些机会；Android的开放会创造更多新产品。

智能电视领域，革命还早

口述 | 香港翱瑞众科有限公司董事汪智沛 整理 | 曲琳

其实“软硬结合”是一个表象。所有既需要智能内核，也需要硬件外壳的产品都是软硬结合。我个人觉得，软硬结合的“软”指的是人，重点是和人的结合，苹果iOS、Android系统在掌上设备里应用会比较人性化，加上硬件比较给力，所以智能手机和平板电脑才会这么火。似乎所有设备都可以变成电脑，从桌面到掌上，再到更大的屏幕——“智能电视”也是顺理成章的事情。

在互联网电视这个概念还没起来，我们就开始做“智能电视”方面的事情了。我的看法可能会得罪一些人：2013年会有很多做智能电视或者智能机顶盒等产品的公司，我认为智能电视市场相当于五、六年前的智能手机市场，短期内做法五花八门，但很难让人眼前一亮。真正的革命还早着呢。

苹果和Android很适合掌上设备，而目前的智能电视就是把手机上的系统生搬硬套到电视屏幕上。所有电视的界面几乎是一样的，加上智能系统，操作起来根本不好用，屏幕不能触摸，输个用户名还要外接键盘。所以用户不买帐。

开发者不知道在智能电视上怎么部署，各种“盒子”又不好用。问题出在操作系统上。微软很早就做Windows Mobile，希望在手机上部署智能系统，但真正的革命者是苹果，它既做硬件又做软件，当时这种做法在其他公司眼中是异类。

智能电视领域，今年会有“产业链”上各个位置的公司出现。但是，智能电视的基本用途做不好，上面那些App的激活率也不会太高，电视上弄个“愤怒的小鸟”，你说怎么玩？你看iPhone的发展，一开始并不是直接有App的，也是一点点演化的。今年会我们系统，里面不会有任何App。如果电视的基本职能做不到，就不要拖着其他应用。

这个行业是否能有人赚到钱，是否能成为新产业还不一定。中国人酷爱“布局”，因为怕失去位置，产生“恐慌”而做产品，但是大的产品变革并不是所谓的“布局”来完成的。电视厂商在推新概念赚快钱，因为它们即使一年卖100多个亿，净利润才1亿，不推新概念就垮了。目前这些厂商的研发者都很不爽，号称“做了第一代不做第二代了”，这就像多年前诺基亚拼手机抗摔、像素高一样。

至于其他安装智能系统的产品，比如最近听说有装上Android系统的微波炉，我并不看好，有点“为了智能化而智能化”，而不是因为需求而驱动。同样属于反面案例的还有“智能手表”，还包括在手机上加一个红外把手机变成遥控器的产品，反而用起来很费事。

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《物联网与云计算》一书，尝试从物联网和云计算融合发展角度，去介绍相关的云计算技术以及云计算的服务模式。本书阐述了云计算是物联网发展的基石，物联网融合云计算发展，将深刻改变我们的未来的观点，并以多个经典案例分析，阐述了云计算将成为物联网发展所必须的IT基础设施，云计算是物联网进行海量数据处理和分析的大脑，云计算平台将成为物联网业务的管理和运营平台，造就物联网海量应用的长尾效应并形成物联网应用良性发展的健康产业生态系统的发展趋势。

目录

第1章云计算是物联网发展的基石

1.1从互联网到物联网

1.2云计算是物联网的基石

1.3物联网的国内外发展趋势

1.3.1物联网应用的整体发展情况

1.3.2全球的物联网应用处于起步阶段

1.3.3发达国家处于领先地位

1.3.4我国物联网应用初创待发

1.3.5物联网应用的发展趋势

1.4物联网的发展深刻影响未来

第2章云计算的起源

2.1 Animoto的创业故事

2.2云计算是当今的热门名词

2.3云计算在中国

2.4云计算的前世今生

2.4.1高高在上的大型计算机时代

2.4.2合久必分：PC时代的到来

2.4.3分久必合：互联网让PC合在了一起

2.4.4合中有分，分中有合：云计算时代来临

第3章云计算的概念和特点

3.1云计算概念

3.2云计算的分类

3.2.1公有云和私有云

3.2.2 XaaS

3.3云计算的特点和优势

3.3.1快速满足业务需求

3.3.2低成本、绿色节能

3.3.3提高资源管理效率

3.4云计算与网格计算

3.5云计算中心和超算中心

3.6 Google云计算成功的秘诀之一

3.6.1 Google的蜕变

3.6.2一个简单的想法

3.6.3顺利启程

3.6.4 MapReduce

3.6.5初见成效

3.6.6幸运女神的降临

第4章云计算的服务形式和商业模式

4.1云平台和云服务

4.1.1云平台

4.1.2 Google App Engine

4.1.3云服务

4.2云计算的典型商业模式

4.2.1 Google在互联网领域的神话依赖于PaaS

4.2.2 Amazon的商业模式创新全面启动了IaaS服务

4.2.3 SalesForce.com的成功源于SaaS

4.3典型的云计算应用

4.4云计算的商业模式的成功秘密

4.4.1海量用户支持、良好用户体验促成互联网后向收费模式的成功

4.4.2“人人是服务的使用者”，“人人是服务的提供者”

4.4.3对大规模用户的海量数据计算成为可能

4.4.4 IT服务设施从硬件依赖转向软件依赖

4.5云计算的优势

4.6云计算的社会价值及其影响

4.6.1云计算对电子信息产业的影响

4.6.2云计算的价值

第5章云计算关键技术和开源社区

5.1云计算技术框架概述

5.2虚拟化技术

5.2.1什么是虚拟化

5.2.2虚拟化技术的分类

5.2.3云计算机时代下的虚拟化技术

5.2.4虚拟化打开了云计算的大门

5.3海量分布式存储技术

5.4并行编程模式

5.5数据管理技术

5.6分布式资源管理技术

5.7云计算平台管理技术

5.8云计算是一种多粒度和变粒度的计算

5.9绿色节能技术

5.10云计算和开源社区

5.10.1虚拟化平台软件Xen与KVM

5.10.2云基础设施管理平台Eucalyptus与OpenNebula

5.10.3分布式计算框架Hadoop

5.10.4云平台访问接口适配层libcloud与Dasein Cloud API

5.10.5开源精神

第6章云计算的产业现状和发展

6.1云计算的产业现状

6.2云计算产业市场分析

6.2.1美国市场走向成熟

6.2.2国内市场政府推动，喜中有忧

6.2.3现状原因：供给匮乏，需求乏力

6.3云计算的未来发展

第7章云计算数据中心及其度量维度

7.1云计算发展迅猛，市场初具规模

7.2云计算对数据中心建设带来挑战和机遇

7.3国外先进云计算数据中心

7.3.1 Google云计算数据中心的最佳实践

7.3.2 Facebook的绿色数据中心

7.4云计算数据中心的构建

7.4.1电子邮箱服务中心的构建

7.4.2搜索服务中心的构建

7.4.3视频服务中心的构建

7.4.4云存储服务平台的构建

7.5粗略评价数据中心健康性的5个指标

第8章云计算和物联网的关系

8.1云计算是物联网最具成本优势的IT基础设施

8.2云计算是物联网最具计算力和存储力的平台

8.3云计算是物联网数据挖掘的大脑

8.4云计算是构筑物联网长尾效应的开放平台

8.5云计算和物联网融合发展

8.5.1物联网和云计算融合发展第一阶段

8.5.2物联网和云计算融合发展的第二阶段

8.5.3物联网和云计算融合发展的第三阶段

第9章云计算和物联网融合应用案例

9.1云计算与无线城市

9.2云计算与交通物流

9.2.1智能交通

9.2.2智慧物流

9.3云计算与健康医疗

9.3.1医疗保健应用

9.3.2家庭社区远程医疗监护系统

9.3.3医院临床无线医疗监护系统

第10章物联网和云计算相融合的未来服务形式

10.1物联网业务模式分析

10.1.1物联网的商业机会

10.1.2物联网的商业应用类型及其应用系统组网方式

10.1.3物联网业务的商业运营模式和商业合作模式

10.1.4物联网的商业模型

10.1.5国内外运营商分析

10.2当前物联网应用模式所存在的问题及解决方案

10.2.1当前物联网应用模式所存在的问题

10.2.2以云计算技术融合物联网技术的物联网应用解决方案的分析

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【关键词】物联网；关键技术；应用前景；建议

1.物联网概念及其重要特征阐述

1.1 物联网概念：物联网（The Inter-net of Things）广义而言之，把各种信息传感设备同互联网相结合而形成的巨大网络，通过人与物以及物与物间的信息交互，达到信息网络同物理空间的融合。具体而言之，物联网通过信息传感设备，诸如：激光扫描器、全球定位系统（Global Positioning System）、红外感应器以及射频识别（RFID）等，根据约定的网络协议，将物品同互联网相连接，实施信息交换与通讯，从而实现一系列管理工作，如对物品的智能化识别、监控和跟踪以及定位。

1.2 物联网的重要特征：

①智能化。网络系统具有智能控制、自我反馈以及自动化的特点；

②互联网特征。物联网是基于互联网的拓展和延伸的一种网络，旨在解决与处理人和物、物和物间通信的网络形态，虽然其终端具有多样化，然而，互联网仍是其核心与基础；

③识别与通信。只有具备物物通信以及自动识别功能的“物”才能够纳入物联网。可将微型感应芯片植入物体上，使其变为有“知觉和感受”的物品，这是互联网无法比拟的，物联网的此种特征功能的实现主要借助于射频识别技术（RFID）。

2.物联网的关键技术分析

2.1 传感器技术（Transducer Techno-logy）

传感器技术可谓一项高新、前沿技术，主要研究从自然界提取信息并识别和处理这些信息，实现在物联网中人和物之间的信息交换。传感技术的核心是传感器。传感器是对各种装置和信息系统进行信息采集的关键器件。其是一种可感知被测指标的某一确定信息（红外线、磁场大小和温度等），并根据特定的规律转为同其相对应的可输出信号的设备。传感器一般由转换元件与敏感元件构成，其类型多样化，具有广泛的应用领域，包括航空航天技术、环境保护以及工业生产自动化等领域。而现阶段，传感器技术也面临着一些困难和挑战，诸如：在自适应性和智能性方面，传感器网络突显出不足以及单个节点信息不完全性或不准确性；在能量处理与传感能力方面，传感器也表现出一定的限制性。因此，传感器技术的发展和突破主要体现在：其一，加强传感器自身网络化、智能化；其二，感知信息方面。

2.2 网络通信技术（Network Commun-ication Technology，NCT）

不管物联网概念怎样延伸与拓展，其不可取代的关键技术仍是最基础的物与物间的感知与通信。NCT主要包括网关技术、组网技术、交换技术以及（有）无线传输技术等。实现物联网的关键是M2M（Machine to Machine）技术。M2M技术有广泛的使用范围，能够结合远距离连接技术，诸如GSM（全球移动通信系统）/GPRS（通用分组无线服务技术）/UMTS（通用移动通信系统）等，亦能够结合近距离连接技术，诸如：UWB、RFID、WIFI等。现阶段，M2M技术侧重于Machine to Machine（机器对机器）的无线通信，今后会在工控、水利、气象、军事等各领域应用。而通信网络技术作为为物联网数据提供服务支持与信息传送的基础通道，怎样基于现有网络增强通信网络技术的专业性，以适应物联网低数据性和低移动性等业务需求，是当前需要研究的重点。

2.3 射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）

RFID系统由信息处理系统、读写器以及RFID电子标签构成，RFID为物品贴上电子标签，在带有电子标签的物体上通过读写器时，无线电波会把标签中所带有的信息数据传递给特定的信息读写器，再通过读写器传递给信息处理系统，信息处理系统按照需求进行相应的数据控制以及处理工作，从而达到高效管理物品的目的。因此，RFID技术是一种非接触式自动识别技术。现阶段，RFID技术在物流管理等方面都有应用，极大程度上提高了该行业的管理效率，而RFID在发展中也存在着诸如产品测试、安全隐私、芯片成本等诸多问题，有待相关人员做进一步解决和处理。

3.物联网技术的应用前景研究

目前，物联网技术已经应用在我国诸多领域，这些成功的应用案例不仅是物联网取得更大发展的先决条件，而且也为今后深层次研究物联网的应用前景指明了方向。

①智能交通。通过传感器、自动控制和计算机等先进技术，实现交通事故检测和道路联网监控，从而智能化地调配与管理交通车辆。此外，各地区也加大了路网检测信息采集装置的设置密度，部分道路已实现全程监控。交通智能化能够提高行车安全，解决交通堵塞，对确保司乘人员生命财产安全，提高交通运行效率有着重要的现实意义。

②智能电网。通过IT技术、数字化通信、嵌入式处理器和传感器构建一种智能化网络系统，该系统将各能源统一入网且进行分布式管理，实时监控与采集电网和客户用电信息。电网智能化旨在持续安全的供电的同时保护环境，具有广泛的影响力，势必会推进物联网技术在其他行业的应用。

③医疗卫生管理。借助物联网技术，把药品的产地、名称、规格、运输、销售等一系列环节上的信息数据储存在电子标签中，可实现全过程的追溯；同时，通过RFID技术建立医疗卫生监督体系，不仅能够在检验检疫中追踪病源，而且可以有效管理病菌携带人员。

4.发展物联网技术的建议探讨

综上所述，物联网具有巨大的发展空间，我国物联网产业虽已有一定的应用基础，而相比于发达国家仍有差距，需在以下几方面重视和努力。其一，进一步完善个人隐私保护和信息安全等相关法律法规，切实增强物联网的安全性；其二，政府相关部门应注重政策引导，建设物联网应用的典型示范工程，带动物联网产业的发展；其三，我国应抓住机遇，增强和促进同国际间的合作与交流，积极参与国际物联网标准的制定；最后，在数据处理、芯片和传感器等核心技术方面，加大研发投入，集多方资源，协同研究，攻克物联网关键技术难关。

参考文献

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关键字：数据挖掘；HIS；特点；任务

1 引言

近年来，随着电子信息技术的迅速发展，医院信息系统（HIS）、数字医疗设备和医药企事业单位信息系统的广泛应用，各医疗卫生单位计算机中的数据容量不断膨胀。数据库技术的发展在不断地解决海量数据的存储和数据检索的效率问题，但无法改变“数据爆炸但只是贫乏”的现象，如何充分应用这些宝贵的医学数据资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，促进医学研究，已成为人们关注的焦点。

数据挖掘（Data Mining，DM）是一个近些年才发展起来的信息处理技术，它是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的并最终能被人理解的信息模式处理过程，它涉及数据库、人工智能、统计学、模式识别、可视化技术、并行计算等众多领域知识。医学数据挖掘是一门涉及面广.技术难度大的新兴交叉学科，它需要从事智能信息处理、计算机、应用数学的科研人员与医务工作者通力合作，将数据挖掘技术应用到医学数据库中，用以发现其中的医学诊断规则和模式，从而辅助医生进行疾病诊断，帮助管理者发现并创造新的管理方法和手段。

2 数据挖掘的定义

从商用角度来看，数据挖掘可定义为一种类深层次的数据分析方法，是按照企业既定业务目标，对大量企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，为企业决策提供真正有价值的信息，并进而获取利润的一种模型化的先进方法。

从技术角度来看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在有用的信息和知识的过程。

由定义可看出，数据挖掘与传统数据分析（如查询、报表、联机应用分析等）的本质区别在于数据挖掘是在没有明确假设的前提下挖掘信息、发现知识，换言之，数据挖掘所得到的信息应当具有预知未知、有效和可实用3个特征。

3 数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

数据挖掘技术的产生时间不长，但其在商业、产业、电信等领域的应用已相当广泛，并取得了客观的经济和社会效益。由于医疗卫生系统本身具有的复杂和时变的特性，导致数据挖掘技术在医疗卫生领域的应用尚处于起步阶段。但医学技术作为一门验证性的科学，因此在该领域的数据挖掘具有较强的实用价值和广阔的应用前景。

3.1 医院信息系统的数据特点

医院信息系统中包含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有临床医疗信息，又有医院管理的相关信息。这些信息反映了医学的独特性。

3.1.1 多态性

医院信息系统中的数据包括纯数据（如体征参数、检验结果等）、影像（如CT、B超等）、信号（如ECG、EEG等）、文字（如患者检查检验结果、病历记录等）等，因此其具有模式的多态性，这也是其区别于其他领域的显著特征。

3.1.2 不完整性

医院信息系统中的数据是在对患者进行诊疗的过程中收集的，是以对患者进行诊断并最终治愈为目的，并非以研究为目的，再加之人为因素也可导致数据记录的偏差和缺失，因此搜集的数据具有疾病信息的客观不完整性和描述疾病的主观不完整性。

3.1.3 冗余性

医院信息系统是一个特殊的系统，系统中的某些数据关乎患者的健康安全，如发药信息、检查检验结果数据等，为进行数据校验，保证数据的正确性，系统会保存大量重复的、甚至是相互矛盾的数据记录。

3.1.4 隐私性

医院信息系统中保存了患者的所有信息，包括身份信息、诊疗信息、费用信息等，也不可避免地会涉及到患者的隐私，一旦这些隐私信息被暴露，并对患者的日常生活造成侵扰，就会涉及到较多的伦理、法律等问题。

3.2 医院信息系统数据挖掘的步骤

数据挖掘可分为预处理和挖掘分析两个阶段如图l所示。由于医学数据具有前文所介绍诸多特性，需要对带挖掘数据进行筛选、清洗、匿名化、标识转换等操作，因此通常需要花费较多时间，通常约占总时间的60%。

3.3 医院信息系统数据挖掘的任务

3.3.1 分类

分类是指根据一个可预测属性将事例分为多个类别，是最常见的数据挖掘任务之一。医生根据望闻切诊以及辅助检查对患者进行疾病诊断，实际就是一个疾病分类的过程，即根据患者的疾病特征，将其划分为某个疾病或某类疾病。典型的分类算法有决策树、神经网络和贝叶斯算法。

3.3.2 聚类

聚类也称细分，是基于一组特定的属性对事例进行分组的数据挖掘方法。利用聚类分析工具分析患者的疾病诊断数据，进行探索性的数据分析，生成聚类结果，并考察其意义。例如，对糖尿病患者，可按照年龄、性别、体重和血压指数等产生聚类模式，得到糖尿病患者典型分型，在临床上具有重要意义。

3.3.3 关联

关联规则最典型的商用案例就是一家连锁店通过数据挖掘发现了尿片与啤酒之间有着惊人的联系。使用关联规则，可以发现临床数据间的关联性，通过病历系统中患者的诊断信息、用药情况等，可以挖掘出某种疾病的常规用药方案，并形成临床路径。

3.3.4 预测

预测是医学数据挖掘最重要的―项任务。预测技术使用的是时间序列数据集，即有时序关系的一组观察值，而患者的诊疗过程所记录的数据也是具备时序性的，应用预测技术对这些诊疗数据进行分析，可预测患者疾病的发展趋势甚至预后情况，并根据预测结果对诊疗方案进行修正，以获得最佳的疗效和预后。

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【关键词】 病案情景模拟教学法； 护理学基础； 护理操作技术； 考核评分

Application of Medical Records and Scenario Simulation Teaching Method in “Basic Nursing Science” Teaching Training/HUANG Si-bi，GONG Xiang-jing，HU Xiao-qing，et al.//Medical Innovation of China，2016，13（27）：068-071

【Abstract】 Objective：To investigate the value of medical records and scenario simulation teaching in “Basic Nursing Science”training teaching.Method：120 subjects were called from four-year undergraduate nursing students of 2013-2014 level，they randomly were divided into the experimental group（using medical record scene and simulation teaching） and the control group（using conventional teaching）for each 60 cases.The scenario simulation teaching quality of medical records were evaluated by examination score results of primary care，various instrument using methods and techniques，routine care technical.Result：Writing of nursing records，bed preparation unit，assessment of vital signs and nursing，injection methods，different modes of administration and drug allergy rescue methods，aseptic technique，patients cleaning care，pressure ulcer care，patient transport and health education between the two groups in the examination results of fundamentals medical care，the differences were statistically significant（P

【Key words】 Medical records and scenario simulation teaching method； Basic nursing science； Nursing skills； Assessment rating

First-author’s address：Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine，Nanchang 330004，China

doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2016.27.018

案例教学法是以案例为教材，让学生通过对案例的分析讨论作出判断，使学生将理论与实际相结合，解决临床实践的问题[1]。情景模拟教学法是美国心理学家茨霍恩等首先提出的，它是一种行为测试手段。在教学中，它是指为达到提高教学质量的目的，根据教学大纲和教学内容设置一定的情景，以直观、形象、生动的方式，让学生融入到特定的情景中去，加深学生对系统理论的深刻理解和对实际操作的感性认识[2-3]。国外对情景模拟教学法的应用与研究已有多年的历史，其作为一种有效的教学方式在国外护理教育中也已被广泛应用于临床教学。

目前，我国的护理界对病案情景模拟教学研究还处于一种探索阶段，主要涉及到临床护理教学和理论教学领域，但如何在实训教学中应用情景模拟教学尚待研究。本课题将病案情景模拟教学法应用于《护理学基础》实训教学，教师设计生动形象的临床病案导入实训课中，将学生置于针对病案模拟的各种护理工作环境中开展实训教学和考核，利用多种医学模拟设备，全程展现临床护理操作过程，全面提高学生的临床思维和综合实践操作能力，且可为学生能够从学校教育到临床实习做好衔接与过渡，架起护理理论与临床实践的桥梁。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择本校四年制本科护理专业2013-2014级学生120名为研究对象，男20名，女100名，年龄19～21岁，中位年龄20岁，按随机数字表法分成试验组（采用病案情景模拟教学法）与对照组（采用常规教学法）各60名。两组年龄、性别比较差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 病案情景模拟教学法 （1）病案拟定：实训带教教师根据每次实验课内容结合临床实际，编写具有代表性、针对性的案例，设计极为贴近临床的病房工作情景。课前一周将病案及操作流程发给学生，要求学生预习，分组讨论，评估病案，计划实训内容及标注相关疑问。根据护理学基础拟定患者的皮内注射、肌内注射、静脉注射、输液、输血、药物过敏抢救方法、导尿术、灌肠术、鼻饲法、口腔护理、皮肤护理等护理措施，提前一周提交给参与试验的护生。（2）病案情景模拟教学：病案情景模拟教学法在《护理学基础》实训教学中以智能型高级综合模拟人（ECS）、KERI护理模型人、静脉穿刺手臂、心肺复苏训练模型人、导尿模型、洗胃模型等高端医学模拟设备为基础，根据老师拟定的病案，护生完成皮内注射、肌内注射、静脉注射、输液、输血、药物过敏抢救方法、导尿术、灌肠术、鼻饲法、口腔护理、皮肤护理等基础护理操作技术；护理过程常用的医疗仪器及必须掌握的操作技术。（3）评价教学质量的方法：实训课时，教师组织观看操作教学录像，然后学生每4～5人一组，根据案例分工承担不同的角色进行操作练习[4-5]。实训课结束前20 min，进行小组竞赛，由学生交叉点评[6]，最后指导教师总结和评价。本学期所有实训课程结束后，教师设计导入各项护理技术操作的综合病案，对学生进行期末情景模拟操作考核。

1.2.2 常规教学法 教师示教，学生分组单项技能训练，多媒体示范。

1.3 观察指标

1.3.1 评价教学质量的指标 基础护理：护理病历的书写、床单位的准备、生命体征的评估与护理（体温、脉搏、呼吸、血压）、注射方法（皮内注射、肌内注射、静脉注射）、不同的给药方式（口服、吸入、滴入、栓剂、皮肤、舌下）与药物过敏抢救方法、无菌技术、患者的清洁护理（口腔、头发、指甲、皮肤、会阴）、患者运送（轮椅、平车、担架）、健康教育；各种医疗仪器的使用方法与技巧：输液泵、雾化吸入器、洗胃机、电动吸引器、氧气供氧装置的使用；护理常规技术：雾化吸入、心肺复苏[7]、输氧、乙醇擦浴、灌肠、隔离技术、鼻饲、导尿、吸痰技术的掌握。

1.3.2 教学质量的评价标准 技术考核组织7位中级以上职称的护理教师，通过录像，根据操作评分标准，按百分制给分，以平均分为最后得分。评分分值按优（85～100分）、良（75～84分）、及格（60～74分）、不及格（60分以下）合计评价。

1.4 统计学处理 采用SPSS 17.0统计学软件进行数据分析，理论考试与技术操作考核均以100分计数，计量资料以（x±s）表示，比较采用t检验，以P

2 结果

2.1 护理基础知识评分结果 两组护生护理基础知识考核结果比较，护理病历的书写、床单位的准备、生命体征的评估与护理、注射方法、不同的给药方式与药物过敏抢救方法、无菌技术、患者的清洁护理、压疮护理、患者运送、健康教育的评分结果比较，差异均有统计学意义（P

2.2 医疗仪器使用技巧评分结果 两组护生输液泵、雾化吸入器、洗胃机、电动吸引器、氧气供氧装置的使用技巧评分比较，差异均有统计学意义（P

2.3 护理常规技术评分结果 两组护生雾化吸入、心肺复苏、输氧、乙醇擦浴、灌肠、隔离技术、鼻饲、导尿、吸痰技术的评分比较，差异均有统计学意义（P

3 讨论

案例教学法通过真实、典型的案例学习，可提高学生的认知能力[8-9]。情景模拟演练则利用一个情景或活动的真实场面，模拟临床护理的各种技能、技巧、以达到教学目的 [10-13]。本研究利用智能型高级综合模拟人（ECS）、KERI护理模型人进行情景教学，ECS与KERI由知识系统与智能计算机系统组成，其中知识系统由病例推理、模型推理组成，智能计算机系统包括遗传算法、人工神经网络、模糊逻辑等[14-15]。它能真实地模仿：（1）神经系统方面：双侧眼睑自动眨动，眨动速度可自行调节；瞳孔大小可有散大，缩小和正常三种变化；模拟患者的惊厥，患者全身会真实地抽搐。（2）呼吸系统方面：可模拟舌后缀、喉头水肿、喉痉挛、气道阻塞以及左右支气管等各种呼吸道梗阻的临床情况，插管误入食道自动引起肺内氧血红素压积，心动过速[16]。（3）循环系统方面：全身可以触及双侧的颈动脉、挠动脉、肱动脉、股动脉、N动脉、足背动脉12处动脉搏动，可以听诊心音、Korotkoff音等.对在真实的监护仪上对心电图、血压、心输出量、心律及血气、体温等体征进行监测和记录及五导联心电监护。（4）消化系统方面：可闻及多种肠鸣音，进行真实进行腹腔灌洗练习，模拟因过度吸气或插管错误而造成的胃扩张[17]。（5）泌尿生殖系统方面：练习专科护理操作。代谢系统：可以自主反应动脉血气值和静脉血气值，通过模拟监护仪显示，数据根据CO2及O2浓度自主地变化；操作者通过对pH值地调节，可以模拟人体新陈代谢地酸中毒和碱中毒。（6）ECS配置的监视器，可以显示选中的患者的26种生理数据，它会随着模型人内部潜在的生理特征的变化，进行实时更新（具体数据：心率、动脉压、心输出量、血氧饱和度、红细胞压积、心肌缺血指数、动脉血压、肺动脉压、中心静脉压、左肺容量、右肺容量、潮气量、肺泡二氧化碳分压、肺泡氧气分压、自主呼吸频率、动脉二氧化碳含量、动脉氧气含量、pH值、血液温度、体表温度、患者体重）。（7）液体交换平台：可以方便地控制各种类型液体在模拟系统的交换情况，包括交换量控制和交换时间控制，系统会根据患者自身生理状况自动反应出这些液体在体内的生理学变化情况，系统内置可控液体类型包括―液体丢失（全血）、液体丢失（血浆）、输注胶体液、输注晶体液、输注压缩红细胞、输注全血细胞、尿量排出。

由于ECS模拟教学再现了患者的临床护理环境，形成“理论―模拟―实践―理论”的学习过程[18]，不仅培养了学生科学思维方法，同时活跃了教学氛围，调动了同学们学习积极性[19]。本研究采用病案情景模拟教学法教学，使护生亲临其境，感受到临床患者的现实病情，所有的护理技能操作均在模拟患者的身上完成[20]，因此本试验组护生护理基础考核结果比较，护理病历的书写、床单位的准备、生命体征的评估与护理、注射方法、不同的给药方式与药物过敏抢救方法、无菌技术、患者的清洁护理、压疮护理、患者运送、健康教育的评分均比对照组高。仪器使用技巧考核结果比较，输液泵、雾化吸入器、洗胃机、电动吸引器、氧气供氧装置的使用技巧，雾化吸入、心肺复苏、输氧、乙醇擦浴、灌肠、隔离技术、鼻饲、导尿、吸痰技术等常规护理技术的评分也比对照组高，且有非常显著的统计学差异。

常规教学法，局限于教师示教，学生分组单项技能训练，多媒体示范。教学方法单一，学起来枯燥无味，印象不深刻，因此护理基础知识、仪器设备的使用、常规护理技术的掌握相对比较生疏，考核成绩显然低于接受病案情景模拟教学法的护生。

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关键词：区块链;保险企业;应用方向选择

中图分类号：F840 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-000-01

一、区块链技术综述

区块链技术起源于比特币，是比特币得以实现和运行的技术基础。该技术尚无标准、权威的定义，相对普遍的理解认为，区块链技术应包含点对点对等网络、防篡改的数据加密、分布式共识算法等技术特性，并以链型数据结构进行数据存储。其本质和最大价值，则在于构建了一套去中心化的网络信任链，确保系统的“中立”、“可信”，为网络交易各方营造一个高度安全、深度信任的交易环境。

根据应用模式的不同，又可以分为公共区块链、私有区块链和联盟区块链三类。公共区块链是指区块链的所有节点均在互联网上，其数据允许所有人访问。这一模式的最典型应用即比特币。私有区块链指区块链的所有节点均在企业（组织）内部，仅利用区块链技术的部分特性（如利用防篡改特性支持内部审计）。联盟区块链是指在一个特定的企业或组织群体（如产业链的上下游企业）内部构建的区块链，由内部指定若干预选节点负责存储交易结果数据，其余节点仅进行交易及查询操作。

二、现阶段保险企业的区块链技术在的应用状况

传统保险经营所面临的一大挑战即信息不对称，以及相应的道德风险问题。由于区块链技术的在交易数据透明度与数据可信度方面具有很大的优势，因此受到了保险行业的高度关注。国内的保险企业已经在积极探索和布局区块链技术，其中的典型案例包括：

众安保险开发基于区块链的智能合约。2016年中，众安保险公开信息称其已开发了基于区块链技术的智能合约工具箱，未来将在此基础上进一步实现保单、理赔方面的应用。基于区块链的技术特性，这种智能合约在防篡改及信息存储安全方面将具有更大的优势。

阳光保险推出区块链保险卡单。2016年8月，阳光保险与数贝荷包联合推出采用区块链技术的微信保险卡单。该卡单不仅实现了及时投保、即时生效，更可以利用互联网平台快捷分享。利用区块链技术，分享后的卡单可以追溯交易流转的完整过程，同时由于其数据的高可靠性，以之做为理赔依据将可以极大地简化传统理赔流程，提高效率。

平安保险加入R3联盟。R3CEV联盟组织成立于2015年，其主要职能是建立银行业区块链技术标准，并重点解决银行跨境结算的效率问题。目前全球排名前40的境外银行均已加入该组织。2016年6月，平安集团宣布加入该组织，并表示将成立金融科技部门，积极探索保险、医疗、健康等领域的区块链结合应用与技术创新。

三、关于保险企业进行区块链技术应用方向选择的思考与建议

综观现阶段保险企业的区块链应用，大多处在概念或实验层面，缺乏影响力与应用规模。此外，在应用方向上集中在智能合约管理领域。考虑到这一方向的全面实施需要全行业乃至于社会的广泛参与和推动（如自动赔付的航班延误险合同，需要与航空公司建立基于区块链的数据共享系统），推广的不确定性因素较多，短期内难以实现规模化的应用和充分的影响。为了更好地发挥区块链技术优化保险企业经营方面的价值和作用，下一阶段应从当前的经营实践出发，重点关注以下几个领域：

（一）建立基于区块链的总账系统，提升财务安全性。结合监管披露数据，近年来保险业账务造假的案件并不少见。如何有效地监控财务数据，化解财务风险，一直是保险企业重点关注和致力解决的问题。而区块链技术能够有效地防止数据篡改，保证数据真实性，因此在这一领域具有很强的针对性和优势。未来保险企业应重点研究建立区块链总账系统，并在账表与账实一致性方面加入防篡改的数字签名，从根本上提升账务数据的真实性，并为账务稽核提供更加真实可信的数据基础。

（二）适应监管需要，实现销售轨迹的可回溯。为了减少销售误导等因素引起的合同纠纷，保监会正在研究建立销售行为可回溯的制度法规。为了更好地适应这一监管方向，保险企业可尝试构建私有区块链平台，对关键性的销售过程行为（如重要条款告知、投保确认等）均通过该平台进行记录，利用区块链的技术特性解决双方篡改与抵赖的可能性。

（三）与中介渠道共建联盟区块链，提升结算效率。渠道费用无法及时结算已成为当前保险公司与中介机构扩大合作的一大障碍。制约结算实时性的主要问题，就在于对账数据缺乏必要的防篡改保护，导致交易双方需要投入大量精力进行账务明细的比对。参照银行业的做法，未来可以考虑由保险公司与中介机构共同建立区块链联盟，双方均基于区块链平台的交易数据进行对账与结算，从而根本上提高渠道结算效率，更好地推动双方的业务合作。

参考文献：

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[2]龚鸣.从R3区块链联盟看欧美金融巨头的区块链探索之路[J].中国金融家，2016（6）.

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Apache Kafka：以着名的捷克作家命名的Apache Kafka用于构建实时数据流管道和流媒体应用程序。为什么这么受欢迎?因为它能够以容错的方式存储，管理和处理数据流，并且十分快速。鉴于社交网络环境处理数据流，Kafka目前非常受欢迎。

ApacheMahout：Mahout提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库，也是创建更多算法的环境。换句话说，是一个机器学习的天堂环境。

ApacheOozie：在任何编程环境中，需要一些工作流程系统来以预定义的方式和定义的依赖关系来安排和运行工作。Oozie提供的大数据工作以Apachepig，MapReduce和Hive等语言编写。

Apache Drill，Apache Impala，Apache Spark SQL：所有这些都提供了快速和交互式的SQL，如与Apachehadoop数据的交互。如果你已经知道SQL，并处理以大数据格式(即HBase或HDFS)存储的数据，这些功能将非常有用。

ApacheHive：知道SQL?然后采用Hive握手。Hive便于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。

ApachePig：Pig是在大型分布式数据集上创建查询执行例程的平台。所使用的脚本语言叫做PigLatin。据说Pig很容易理解和学习。但问题是有多少人能从Pig学到什么?

Apach eSqoop：用于将数据从Hadoop移动到非Hadoop数据存储(如数据仓库和关系数据库)的工具。

Apache Storm：一个免费的开源实时分布式计算系统。它使得使用Hadoop进行批处理的瞬时处理可以更容易地处理非结构化数据。

人工智能(AI)：人们可能会问，为什么在这里会有人工智能?人工智能不是一个单独的领域，所有这些趋势技术都是如此相关，人工智能开发智能机器和软件的方式，使得硬件和软件的这种组合能够感知环境，在需要时采取必要的措施，并继续学习这些操作。

行为分析：有没有想过谷歌如何为人们需要的产品/服务提供广告?行为分析侧重于理解消费者和应用程序所做的事情，以及如何以及为什么它们以某种方式起作用。它是关于了解人们的网上冲浪模式，社交媒体互动，电子商务行动(购物车等)，并连接这些无关的数据点，并试图预测结果。

Brontobytes：10的27次幂，这是数字宇宙的大小。在这里，可以了解TB字节，PB字节，EB字节，ZB字节，YB字节，以及Brontobyte。人们今后会更多地了解这些术语。

商业智能(BI)：在这里引用调研机构Gartner对商业智能的定义。商业智能(BI)是一个总括的术语，其中包括应用程序，基础设施和工具以及最佳实践，可以访问和分析信息，以改善和优化决策和绩效。

生物特征：这就是JamesBondish技术与分析技术相结合，通过一个或多个物理特征识别人，如面部识别，虹膜识别，指纹识别等。

点击流分析：用于分析用户在网络上浏览的在线点击。曾经想过为什么某些Google广告还会继续关注你，即使切换网站等?因为知道你在点击什么。

聚类分析：试图识别数据中的结构的探索性分析。聚类分析也称为分割分析或分类分析。更具体地说，它试图确定同一组案例，即观察者，参与者，回答者。如果分组不是先前已知的，则使用聚类分析来识别病例组。因为它是探索性的，它确定了依赖变量和独立变量之间的区别。SPSS提供的不同的聚类分析方法可以处理二进制，名义，顺序和比例(间隔或比率)数据。

比较分析：大数据的核心在分析中。顾名思义，比较分析是使用诸如模式分析，过滤和决策树分析之类的统计技术来比较多个进程，数据集或其他对象。人们知道它的技术性很差，但不能完全避开这个术语。比较分析可用于医疗保健，比较大量的医疗记录，文件，图像等更有效和更准确的医疗诊断。

连接分析：你一定已经看到这些像蜘蛛网一样的网络图表连接主题等，以识别某些主题的影响者。连接分析是有助于发现网络中人员，产品和系统之间的这些相互关联的连接和影响，甚至组合来自多个网络的数据的分析。

数据分析师：数据分析师是一个非常重要和受欢迎的工作职位，除了准备报告之外，它还负责收集，操纵和分析数据。

数据清理：这有点不言自明，它涉及从数据库中检测和纠正或删除不准确的数据或记录。还记得“脏数据”吗?那么，使用人工和自动化工具和算法的组合，数据分析人员可以纠正和丰富数据以提高其质量。记住，肮脏的数据会导致错误的分析和错误的决策。

DaaS：你有SaaS，PaaS和DaaS为代表的数据即服务吗?通过向客户提供按需访问云托管数据，DaaS提供商可以帮助快速获取高质量的数据。

数据虚拟化：这是数据管理的一种方法，允许应用程序检索和操作数据，而不需要其存储位置及其格式等的技术细节。例如，社交网络将人们的照片存储在他们的网络中。

脏数据：现在，大数据变得很流行，人们开始在数据中添加形容词，产生新的术语，如暗数据、脏数据、小数据，现在是智能数据。肮脏的数据就是不干净的数据，换句话说，是不准确、重复的，以及不一致的数据。显然，企业不希望与脏数据关联。

模糊逻辑：人们对100%这样的事物有多少把握?非常罕见。人类的大脑将数据聚合成部分真理，然后再抽象成某种阈值，来决定我们的反应。模糊逻辑是一种通过模仿部分真理来模仿人脑的运算，而不是像布尔代数的其余部分那样的“0”和“1”这样的绝对真理。模糊逻辑在自然语言处理中得到了广泛的应用，并已发展成为其他与数据相关的学科。

游戏化：在一个典型的游戏中，有人们喜欢的得分要素，与他人竞争，某些游戏规则等元素。大数据中的游戏化是使用这些概念来收集数据或分析数据或通常激励用户。

图形数据库：图形数据库使用的概念，如节点和边界代表人员/企业和他们的相互关系，从社交媒体挖掘数据。曾经想过，亚马逊如何告诉你在购买产品时，别人买了什么?是的，图形数据库!

Hadoop用户体验(Hue)：Hue是一个开放源代码界面，使Apache Hadoop变得更加容易。它是一个基于Web的应用程序，并且具有用于HDFS的文件浏览器，MapReduce的作业设计器，用于制作协调器和工作流程的Oozie应用程序，Shell，Impala和HiveUI以及一组HadoopAPI。

HANA：高性能分析应用程序，来自SAP的软件/硬件内存中平台，专为大量数据交易和分析而设计。

HBase：一个分布式，面向列的数据库。它使用HDFS作为其底层存储，并支持使用MapReduce和事务交互的批量计算。

负载平衡：跨多台计算机或服务器分布工作负载，以实现系统的最佳结果和利用率。

元数据：元数据是描述其他数据的数据。元数据总结了有关数据的基本信息，可以使查找和处理特定数据实例更容易。例如，作者，创建日期和日期修改以及文件大小是非常基本的文档元数据。除文档文件外，元数据也用于图像，视频，电子表格和网页。

Mongo DB：一个跨平台的开源数据库，它使用面向文档的数据模型，而不是传统的基于关系数据库的表结构。这种类型的数据库结构旨在使结构化和非结构化数据在某些类型的应用程序中更加容易和快速地集成。

Mashup：幸运的是，这个术语对于我们在日常生活中了解mashup的定义类似。基本上，Mashup是将不同数据集合并为单个应用程序的一种方法(示例：将房地产清单与人口统计数据或地理数据相结合)。这是一个非常好的可视化。

多维数据库：针对数据在线分析处理(OLAP)应用程序和数据仓库进行优化的数据库。它只不过是数据多个数据源的中央存储库。

多值数据库：它们是一种直接了解三维数据的NoSQL和多维数据库。它们直接用于直接操作HTML和XML字符串。

自然语言处理：为使计算机更精确地理解日常人类语言而设计的软件算法，使人们能够更自然、更有效地与之交互。

神经网络：神经网络是一个美丽的生物学启发的编程范例，使计算机能够从观测数据中学习。有人称编程范例很美，本质上，人工神经网络是由现实生活中大脑的生物学启发的模型。与这种神经网络密切相关的是深度学习。深入学习则是一套功能强大的神经网络学习技术。

模式识别：当一个算法在大数据集或不同的数据集中定位递归或规律时，就会出现模式识别。它紧密相连，甚至被认为是机器学习和数据挖掘的代名词。这种可见性可以帮助研究人员发现见解或得出结论，否则会被掩盖。

RFID-射频识别：一种使用无线非接触式射频电磁场传输数据的传感器。随着物联网革命，RFID标签可以嵌入到每一个可能的“东西”中，以产生需要分析的巨大数据量。

SaaS：软件即服务，使供应商能够托管应用程序并通过互联网使其可用。SaaS提供商通过云计算提供服务。

半结构化数据：半结构化数据是指以常规方式未被捕获或格式化的数据，例如与传统数据库字段或公共数据模型相关联的数据。它也不是原始的或完全非结构化的，并且可能包含一些数据表，标签或其他结构元素。图形和表格，XML文档和电子邮件是半结构化数据的示例，它在万维网上是非常普遍的，通常在面向对象的数据库中。

情绪分析：情绪分析涉及捕捉和跟踪消费者在各种交互或文件(包括社交媒体，客户服务代表呼叫，调查等)中表达的意见，情绪或感受。文本分析和自然语言处理是情绪分析过程中的典型活动。目标是确定或评估对公司，产品，服务，人员或事件表达的情绪或态度。

空间分析：指分析地理数据或拓扑数据的空间数据，以识别和理解分布在地理空间中的数据内的模式和规律。

流处理：流处理旨在通过“连续”查询对实时和流数据进行操作。随着从社交网络不断流出的数据，流处理和流分析的确需要在这些流中不间断地计算数学或统计分析，以便实时处理大量的数据。

智能数据：智能数据据称是在通过算法进行的一些过滤之后，其数据是有用的和可操作的。

TB字节：一个相对较大的数字数据单元，一T字节(TB)等于1000GB字节。据估计，10T字节可以容纳美国国会图书馆的全部印刷品，而1T字节可以容纳1000份百科全书。

可视化：通过正确的可视化，原始数据可以投入使用。当然可视化并不意味着普通的图形或饼图。它们是指可以包含许多数据变量的复杂图形，同时仍然可以理解和可读

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引言:本文介绍当前主要智能照明控制系统各品牌的特点及各种协议的基本定义、并从智能照明控制系统的当前发展提出个人见解。

伴随现代电子技术的发展、人们对照明控制提出了更高的要求,照明控制也不再局限于照明设备的开关,还需要照明控制根据某一区域的功能、每天不同的时间、室内外亮度或该区域的用途来自动控制,并能够实现集中统一管理与监控的功能,达成舒适、明亮并富有艺术魅力的照明环境里工作和生活。

智能照明控制系统正是适应上述需求诞生的一个楼宇自动化系统的一个子系统,但其可以不再依赖于楼宇设备自动管理系统而独立运行。同时,智能照明系统不仅可以实现开关控制和调光控制,还可以预设许多灯光场景,根据时间、场所的功能、室内外照度自动调整场景。与音频、视频系统、表演系统等专业设备实现各种表演功能。

自上世纪90年代开始,智能照明控制系统已经作为一个独立的系统在国内智能建筑中得以应用。近二十年来的发展、主要有HDL、ABB、Siemens、Merten 、CLIPAL、Dynalite、Lutron、Polaron、ilight、Panasonic等智能照明系统在国内各类项目中得以应用。这些厂家或品牌之间有什么差异呢?笔者按自己这些系统的理解做出如下几个方面的对比,供读者参考:

各种通讯协议简述

RS-485总线

RS-232、RS-485都是串行数据接口标准,最初都是由电子工业协会(EIA)制订并的, EIA于1983年在RS-422基础上制定了RS-485标准,增加了多点、双向通信能力,即允许多个发送器连接到同一条总线上,同时增加了发送器的驱动能力和冲突保护特性,扩展了总线共模范围,后命名为TIA/EIA-485-A标准。标准只对接口的电气特性做出规定,而不涉及接插件、电缆或协议。是典型的串行通讯标准,标准只定义了电压,阻抗等,但不对软件协议给予定义。RS-485接口的最大传输距离标准值为4000英尺,实际上可达 3000米,RS-485的数据最高传输速率为10Mbps。

KNX/EIB总线

欧洲电气接线装置总线(European Iinstallation Bus)智能控制系统,与欧洲楼宇自控标准(KNX)相结合,形成KNX/EIB总线系统,是为电气接线装置专业量身打造的智能化楼宇控制系统。截至2002年6月,全球有300余家制造厂商生产5000余种EIB兼容产品,占据欧洲楼宇,家庭自动化设备销售总额的80%。EIB协议由中立的、非盈利组织EIBA统一管理,任何愿意遵守EIB协议的制造厂商均可以申请并通过EIB认证后生产EIB产品。

C-Bus 总线

C-Bus即Clipsal Bus的简称,是Clipsal公司的总线协议,采用两线制双绞线,即一对线上既提供总线设备工作电源(15～36VDC),又传输总线设备信息,总线设备之间直接通讯,无须通过中央控制器。C-Bus的传输协议为CSMA/CD,通信速率为916Kb/s,可设成线形、星形或树形拓扑结构,但不支持环网结构。子网为基本单位,每个子网最多容纳100个单元或者255个控制回路,最大传输距离为1000m。

Dynet总线

Dynet是Dynalite公司面向照明系统的封闭控制总线协议。Dynalite 系统采用4线制两对双绞线,即一对双绞线提供DC12V总线设备工作电源,另一对双绞线用于传输总线设备信息。安装时推荐使用五类线(四对双绞线)作为传输介质,没有用到的线可以作为备用。Dynet是一种基于RS-485四线制的传输协议,只支持线形网络拓扑结构,主网可通过网桥连接64个子网,每个子网可连接64个总线设备单元,其子网传输速率为916KbPs,主网最高可达5716KbPs。Dynet相应的操作软件是Dlight。

DALI数字化可寻址调光接口

数字化可寻址调光接口(Digital Addressable lighting interface),简称为(DALI),1994年列入IEC60929标准,得到国际主要芯片、灯具、镇流器和夹具制造商的支持,99年Philips公司对DALI协议做了进一步的完善工作,并在汉诺威国际灯展上推出了基于DALI 的系列产品。

X-10电力线载波总线

X-10采用电力线载波技术, 在北美取得了巨大的商业成功。X-10信号根据电力线信号正负过零点处120KHz脉冲信号出现与否来进行传输。信号帧头标识符为1110,该标识符仅以真值形式传送,其余每个信号分别以真值和补码两种形式在交流电的零相位开始传送,为了和三相交流电的过零点相一致,这些数据帧必须连续传送三次。该协议产品无需布线,易用价廉是它的最大卖点。

HBS总线

HBS 的全称是家庭总线系统(Home Bus System),它是由日本一些知名企业,包括日立(Hitachi) 、松下(Mutsushita) 、三菱(Mitsubishi)、东芝(Toshiba)等联合提出的,并得到了日本政府和商会的支持。HBS协议规定了如何通过双绞线或同轴电缆实现家庭电器、电话、音频、视频装置的互连,着眼于家用电器的综合自动化。同时,HBS协议也考虑了如何在家庭内获得远程服务,如在家购物、远程医疗和远程教学等。协议主要用于电器开关量以及简单模拟量的控制,采用专用总线,具有抗干扰强、响应速度快、开发成本及风险较低的特点。

结束语

综上所述,目前国内市场各品牌的智能照明系统在短期内采用统一总线标准的可能性不大,每种总线和每家的产品都有自己的特点。但未来应会形成RS485,KNX/EIB两大总线占有主要市场份额。各厂家在产品的开发上也会有针对性的推出新的产品来占有各自的市场份额。

HDL-BUS总线是一个由RS485总线组成的基础网络(我们叫子网段),基础网络间采用TCP组网的网络结构。这一系统结构的特点是:控制是在各基础网络之间开展的,或者说控制是跨以太网控制的;另一个目的是希望能结合国内众多的基于RS485厂家的产品在IP通讯协议这一层级,作一个统一的通讯及服务平台,即HDL-BUS不仅只是站在HDL产品的角度出来,更希望能在IP这一通讯协议平台上与其它厂家产品兼容或共享网络通讯。