云计算及其关键技术-黄梦醒(1)

《专业导论》课程教学大纲课程编码：12024008 开课部门：信息工程学院英文名称：Introduce to Computer 适用年级：2024适用专业：计算机科学与技术适用方向：无课程属性：专业基础课程学分学时：1学分，支配16学时编写人：李晓蕾审核人：何广军一、课程概述(一)课程的性质地位《专业导论》是计算机科学与技术专业的一门专业基础课。

本课程担负着引导学生进入计算机科学技术大门的重任，是引领计算机学生进入计算机科学与技术学科的“导游图”。

(二)课程的基本理念以学生学问、实力、素养协调发展为目标，突出学生为主体，重视实力培育和素养培育。

课程内容涉及计算机科学的方方面面，但着重讲解的是基本概念而不是数学模型和技术细微环节，要求做到“广度优先，广而不细＂。

课程侧重点在于勾画计算机科学体系的框架，奠定计算机科学学问的基础，为今后深化学习计算机科学与技术专业中各专业理论及实践课程做好铺垫。

(三)课程设计思路用严密性方式将学生引入计算机学科各个富有挑战性的领域。

CC2024 报告要求该课程应讲授那些富有才智的、核心的思想。

还要充分考虑现代教化思想（如CDIO）及其在本学科教化中的应用。

因此在构建课程内容的同时,还要充分留意对学生实力的培育,以及强化学生对学问的载体属性的相识和利用。

本次课程内容设计时,以CCC2024 中课程提纲为依据,采纳CCC2024 举荐的课程设计方法,结合长期的教学实践,探究性地提出以实践阅历为主要内容的课程提纲。

教学方法手段：本课程实行专题讲座的形式，由本专业高职称、高学历的老师进行主题演讲。

1.案例教学：本课程应以实物（典型成果）为引导，呈现主题特色，直观说明主题所阐述的技术解决哪些问题，对社会有什么影响，在那些岗位上应用，将来在哪些方面可以有所突破。

2.自主学习式教学：本课程各主题所涉及的核心技术不宜过多，以2-3点为宜。

一方面，在讲清概念、介绍方法的基础上，让学生了解计算机技术的现状和发展。

智慧矿山项目整体解决方案目录一、前言 (2)二、项目背景与目标 (2)1. 矿山现状分析 (4)2. 智慧矿山建设意义 (5)3. 解决方案总体目标 (6)三、智慧矿山技术架构 (7)1. 数据采集层 (8)2. 数据传输层 (9)3. 数据处理层 (11)4. 应用服务层 (12)5. 维护与管理层 (13)四、关键技术与应用 (15)1. 物联网技术 (16)2. 云计算与大数据技术 (18)3. 人工智能与机器学习技术 (19)4. 虚拟现实与增强现实技术 (20)5. 移动互联与远程控制技术 (22)6. 安全防护技术 (24)五、项目实施步骤 (25)1. 项目规划与设计阶段 (26)2. 设备采购与安装阶段 (28)3. 系统开发与集成阶段 (29)4. 测试与调试阶段 (30)5. 运营与维护阶段 (32)六、项目预期效果与收益 (33)1. 提高生产效率与资源利用率 (34)2. 降低事故风险与安全成本 (36)3. 优化管理流程与降低人力成本 (37)4. 创新技术引领行业发展 (38)七、风险评估与应对措施 (39)1. 技术风险与挑战 (41)2. 实施过程中的问题与困难 (42)3. 风险应对策略与措施 (43)八、总结与展望 (45)1. 项目成果总结 (46)2. 未来发展趋势与展望 (47)一、前言随着科技的不断发展，矿山行业正面临着巨大的变革和挑战。

传统的矿山开采方式已经无法满足现代社会对矿产资源的需求，同时也给环境带来了严重的破坏。

为了实现矿山资源的可持续利用，提高矿山生产效率，降低生产成本，保障矿工的生命安全，各国政府和企业纷纷开始探索采用先进的信息技术手段，如物联网、大数据、云计算等，来实现矿山的智能化、自动化和信息化。

智慧矿山项目整体解决方案正是基于这一背景而提出的，本方案旨在为矿山企业提供一套完整的、系统的、集成的智慧化解决方案，帮助企业实现矿山生产的全过程管理，提高矿山的生产效率和安全性，降低矿山企业的运营成本，实现矿山资源的可持续利用。

马万水小组在开发革新的技术方面具有独特的优势和专长，其中以下几项技术是其重点开发的领域：1. 人工智能技术在人工智能技术方面，马万水小组专注于开发基于深度学习和神经网络的算法，以实现对复杂数据的分析和处理。

通过深度学习技术，他们能够构建智能系统，实现语音识别、图像识别、自然语言处理等领域的创新应用。

在我看来，人工智能技术的发展对于未来的社会和产业具有重要意义，马万水小组在该领域的开发能力将为社会带来革命性的变革。

2. 云计算技术马万水小组在云计算技术方面进行了大量的研究和开发工作。

他们致力于构建高效、可靠的云评台，为用户提供强大的计算和存储能力。

在当前信息化高速发展的背景下，云计算技术已经成为信息技术领域的核心技术之一，马万水小组在该领域的开发能力将为企业和个人提供更加便捷高效的信息化服务。

3. 大数据分析技术马万水小组还致力于开发大数据分析技术，通过对海量数据的采集、处理和分析，实现对数据的深度挖掘和利用。

在信息爆炸的时代，大数据分析技术已经成为了企业决策和发展的重要保障，而马万水小组在该领域的开发能力将为企业和个人提供更加精准的决策支持。

总结回顾：马万水小组在人工智能、云计算和大数据分析等方面的开发能力极为突出，为社会和产业发展带来了巨大的推动力。

我相信，在马万水小组的持续努力下，这些技术领域将迎来更加深入和广泛的应用，从而为人类社会带来更加美好的未来。

马万水小组在人工智能、云计算和大数据分析方面的优势和专长已经为社会和产业带来了重大影响。

他们不仅在技术研发方面取得了突出的成就，还在实际应用和解决实际问题方面展现了卓越的能力。

让我们来看看他们在人工智能技术方面的突出表现。

通过深度学习和神经网络算法的研究和开发，马万水小组已经实现了在语音识别、图像识别以及自然语言处理等领域的领先地位。

他们的人工智能系统不仅在准确性和稳定性上有着显著的优势，还在应用范围和实际场景中展现出了巨大的潜力。

通过将人工智能技术应用于医疗诊断、智能交通、智能家居等领域，马万水小组为改善人们的生活质量和提高工作效率做出了重大贡献。

第１３卷㊀第５期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．５㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年５月㊀Ｍａｙ２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０５－００３２－０８中图分类号：ＴＰ３９９文献标志码：Ａ知识图谱在医学领域的研究现状分析郑增亮１，蔡晓琼１，苏前敏１，黄继汉２（１上海工程技术大学电子电气工程学院，上海２０１６２０；２上海中医药大学药物临床研究中心，上海２０１２０３）摘㊀要：本文针对国内外知识图谱在医学领域的研究进行可视化分析，对比国内和国外研究的热点和异同，以期推动中国知识图谱在医学领域的研究㊂以ＣＮＫＩ和ＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅ上刊载的 知识图谱在医学领域研究 主题相关核心文献作为数据来源，运用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化软件进行文献计量分析㊂从时间序列上看，知识图谱在医学领域的研究已引起国内外学者的广泛关注，该领域的发文量随着时间推移，呈现不断增长的趋势㊂新的方法㊁技术如大数据㊁人工智能，深度学习不断应用到医学领域的知识图谱中，但国内外知识图谱在医学领域方面的研究侧重点不同，国内侧重于理论研究，国外侧重于实际应用㊂关键词：知识图谱；医学领域；可视化ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄＺＨＥＮＧＺｅｎｇｌｉａｎｇ１，ＣＡＩＸｉａｏｑｉｏｎｇ１，ＳＵＱｉａｎｍｉｎ１，ＨＵＡＮＧＪｉｈａｎ２（１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ；２ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＤｒｕｇＣｌｉｎｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅ，ｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓｂｅｔｗｅｅｎｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈ，ｗｉｔｈａｖｉｅｗｔｏｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎＣｈｉｎａ．Ｔｈｅｃｏｒｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｔｏｐｉｃｏｆ＂ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅ＂ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｉｎＣＮＫＩａｎｄＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅｗａｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ，ａｎｄｔｈｅｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇＣｉｔｅＳｐａｃｅｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｓｃｈｏｌａｒｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄｈａｓｓｈｏｗｎａｇｒｏｗｉｎｇｔｒｅｎｄｏｖｅｒｔｉｍｅ．Ｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓｂｉｇｄａｔａ，ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｈａｖｅｂｅｅｎｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄ，ｂｕｔｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ｗｉｔｈＣｈｉｎａｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓｏｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ；ｍｅｄｉｃｉｎｅ；ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ基金项目： 十三五 国家科技重大专项（２０１８ＺＸ０９７１１００１－００９－０１１）；科技创新２０３０重大项目（２０２０ＡＡＡ０１０９３００）㊂作者简介：郑增亮（１９９６－），男，硕士研究生，主要研究方向：知识图谱㊁大数据；苏前敏（１９７４－），男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：生物医学信息处理㊁智能信息处理㊂通讯作者：苏前敏㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｓｕｑｍ＠ｓｕｅｓ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－０５－２８０㊀引㊀言随着移动互联网㊁物联网㊁云计算等技术的不断发展，数据的类型和规模以前所未有的速度增长，社会各个领域都步入大数据时代［１］㊂在医学领域，伴随着医学信息化系统的发展，积累了规模可观的医学大数据，但这些数据并没有发挥应有的价值，如何从巨量复杂的数据中快速提取最有价值的信息，是制约当前医学大数据分析的关键问题［２］㊂近年来，知识图谱在工业界和学术界都得到了广泛的应用，成为最有效的知识集成方法之一［３］㊂知识图谱作为一种新型的知识表示形式，可以对错综复杂的文本数据进行有效的加工㊁处理㊁整合，转化为简单㊁清晰的三元组，最后聚合大量的知识，从而实现知识的快速响应和推理㊂一个完整的知识图谱的构建需要经历知识建模㊁知识存储㊁知识抽取㊁知识融合㊁知识计算和知识应用等阶段［４］㊂近年来，Ｆｒｅｅｂａｓｅ和ＤＢｐｅｄｉａ这样的大型知识图谱在众多下游应用中发挥了重要作用，引发了学术界和工业界的广泛关注㊂为了更全面分析知识图谱在医学领域的研究现状和趋势㊁对比研究热点，本文通过检索ＣＮＫＩ和ＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅ中２０１２ ２０２１年与知识图谱在医学领域研究主题相关的核心期刊为数据来源，导入ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软件进行文献计量可视化分析，旨在为中国的知识图谱在医学领域的研究提供参考建议㊂１㊀数据与方法１．１㊀数据来源中国知网（ＣＮＫＩ）是目前世界上最大的连续动态更新的学术期刊全文数据库，因此对ＣＮＫＩ数据库的学术期刊进行检索㊂２０１２年５月１７日，Ｇｏｏｇｌｅ正式提出了知识图谱（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验，２０１３年以后开始在学术界和业界普及［５］㊂故本文高级检索条件设置为：主题＝知识图谱，检索时间设置为：２０１２ ２０２１年，来源类别设置为：北大核心期刊㊁ＣＳＳＣＩ期刊及ＣＳＣＤ期刊，根据检索结果，继续在检索结果中检索，设置主题＝ 医学 ｏｒ主题＝ 医疗 ｏｒ主题＝ 疾病 ，总计２２０条数据㊂以科学引文数据库ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ（ＷｏＳ）核心合集为数据源，基本检索条件１设置为： 主题＝ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ；文献类型＝Ａｒｔｉｃｌｅ，Ｒｅｖｉｅｗ；语种＝Ｅｎｇｌｉｓｈ；自定义年份：２０１２－０１－０１到２０２１－１２－３１ ；基本检索条件２设置为： 主题＝ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐ∗ ，其余检索条件同条件１；基本检索条件３设置为： 主题＝Ｍｅｄｉｃａｌ∗ ，其它条件同条件１㊂条件１检索到数据６０１９条，条件２检索到数据２５４３９条，条件３检索到数据４９３２９２条㊂根据条件１㊁２㊁３检索的结果进行高级检索，高级检索条件４：（＃１）ＯＲ（＃２）；高级检索条件５：（＃３）ＡＮＤ＃４㊂高级检索条件４检索到数据３０７８４条，高级检索条件５检索到数据１２５１条㊂由于选择了精确匹配且在检索条件中限定了文献类型，而ＷｏＳ数据库入库时也对文献类型进行了筛选分类，故检索获得的１２５１篇文献全部纳入本研究㊂１．２㊀研究方法本文以中国知网（ＣＮＫＩ）和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库核心合集收录的相关文献为研究对象，对国内外 知识图谱在医学领域研究 相关文献进行分析探究；利用文献分析工具ＣｉｔｅＳｐａｃｅ对国内外该领域的研究现状和研究热点进行可视化分析；最后，综合对比国内外该领域研究现状和研究热点，提出相关建议㊂１．３㊀检索结果截止２０２１年１１月６日，从ＣＮＫＩ核心期刊库检索出相关的文献２２０条，国内医学领域应用知识图谱的研究较少，从ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心期刊数据库检索出相关文献１２５１篇，相对于国内的研究，国外在该领域的研究投入较多㊂２㊀国内知识图谱在医学领域研究现状和热点分析２．１㊀发文量ＣＮＫＩ检索出该领域研究的学术论文２２０篇，从时间序列上来看，２０１２ ２０２１年，国内知识图谱在医学领域研究整体发文量呈增长趋势如图１所示㊂２０１２ ２０１４年该领域发文量增长缓慢，原因为国内知识图谱在医学领域研究处于起步阶段；２０１４年以后，该领域发文量增长速度较快；２０２０年达５３篇，增长率高达７０．９％学科领域的发文量在一定程度上可以反映该学科的发展程度和研究水平，该数据表明国内知识图谱在医学领域正处于较快发展阶段，知识图谱研究已引起了相关研究者的关注㊂国外文献数量30025020015010050发文量年份2012201320142015201620172018201920202021图１㊀发文量随时间变化趋势Ｆｉｇ．１㊀Ｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｏｖｅｒｔｉｍｅ２．２㊀作者和研究机构分析对作者和研究机构进行分析，有助于整体把握中国知识图谱在医学领域开展研究的作者和机构分布态势㊂利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件进行可视化分析，获得该领域研究者的合作关系如图２所示，节点半径越大表示相应发文量越多㊂㊀㊀对论文发表的作者进行统计分析见表１㊂表中列出了知识图谱在医学领域研究发表论文数量前１０位的作者㊂普莱斯定律能够有效评价学者研究成果的影响力，定律指出相同主题中论文数量的一半是由具有较高生产力的作者群体所写，并且作者集合的数量约等于所有作者总数的平方根，计算公式（１）：Ｍｐ＝０．７４９㊀Ｎｐｍａｘ（１）式中Ｎｐｍａｘ表示发文量㊂按取整原则，发文量在２篇或２篇以上的论文作者为核心作者㊂３３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析图２㊀国内作者合作关系图Ｆｉｇ．２㊀Ｄｏｍｅｓｔｉｃａｕｔｈｏｒｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｃｈａｒｔ表１㊀国内作者发文量统计Ｔａｂ．１㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｂｙｄｏｍｅｓｔｉｃａｕｔｈｏｒｓ发文量（篇）首次发文时间作者５２０２０昝红英５２０２０张坤丽４２０２０穗志方４２０１４张持晨３２０２０关同峰３２０１７孙国涛３２０１４苏纯惠３２０１４郑建中３２０１９奥德玛３２０１４胡伟红㊀㊀利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ进行可视化分析，获得机构合作关系图如图３所示，图中节点半径越大表示该机构与其他机构合作次数越多㊁发文量越多㊂由图３可知，中国知识图谱在医学领域的研究主要集中在高校和研究所，且主要集中于信息情报工程学院和医学院，其中郑州大学信息工程学院和鹏城实验室发文量最多，说明这两所研究机构对知识图谱在医学领域的研究比较重视，而且合作密切，在该领域科研力量强大；其次是中国中医科学院中医临床基础医学研究所㊁华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院㊁华南理工大学工商管理学院等㊂２．３㊀国内研究热点和研究前沿分析研究热点和研究前沿常来源于新的科学发现或学科进展，是科学研究中最先进㊁最有发展潜力的研４３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀究主题或研究领域［６］㊂关键词词频共现可揭示文献所属领域研究主题的热点分布并揭示其内在联系和演进规律［７］㊂利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ绘制关键词词频共现时序图如图４所示，进而展现知识图谱在医学领域研究热点和趋势㊂时序图节点的大小代表出现频次，频次较多的关键词或名词短语在一定程度上代表该领域的研究热点［８］㊂关键词时序图中关键词表示该关键词首次出现的时间，字体或节点大小客观反映知识图谱在医学领域研究持续的热度，节点越大说明该方向研究持续的热度越久㊂图３㊀机构合作关系图谱Ｆｉｇ．３㊀Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｍａｐ㊀㊀图４从左向右时间从２０１２年依次递增，最大的节点是 知识图谱 ，表明 知识图谱 热度在２０１２年一直持续；其次是 研究热点 ， 可视化 ， 共词分析 方面的热度比较持久；在 大数据 ㊁ 人工智能 词条出现后， 实体抽取 ㊁ 实体关系 和 实体识别 等关键词集中涌现，深度学习也应用于医学领域的知识图谱研究，说明随着前沿技术的应用，医学领域知识图谱的研究有了更深层次的发展；近年来知识图谱开始应用于 医养结合 ㊁ 临终关怀 ㊁ 养老院 等相关的养老服务，说明养老方向是近年国内医学知识图谱研究的一个趋势㊂５３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析图４㊀国内研究关键词时序图Ｆｉｇ．４㊀Ｔｉｍｅｌｉｎｅｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｓ３㊀国际研究热点和研究前沿分析３．１㊀发文量ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库中检索出知识图谱在医学领域研究方面的文献１２５１篇㊂从时间序列上来看，２０１２－２０２１年，国外知识图谱在医学领域的研究的发文量整体呈增长趋势，每年的发文量总体大于国内的发文量，在２０２０年增长最快，增长率为４８．４５％㊂总体表明，国外知识图谱在医学领域的研究正处于不断发展的阶段㊂３．２㊀作者和研究机构分析对国外高产作者进行统计，见表２㊂依据普莱斯定律，发文量在２篇或２篇以上的论文作者为核心作者，共计７７位，共发表论文１６２篇，占所有论文总数的１２．９５％，表明领域内合作度较小，作者发文都集中在自己的小圈子㊂可见国外在该领域研究的高产作者带头作用还未形成，且排名前十的作者中中国学者占据了６位，表明国内知识图谱在医学领域的研究处于国际前沿㊂㊀㊀利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ进行可视化分析，获得国外该领域研究者的合作关系图以及国外机构合作关系图，如图５㊁图６所示㊂由图５可知，国外作者间的合作度比较低，倾向于在自己的圈子中开展研究；由图６可知，国外知识图谱在医学领域的研究机构主要集中在高校，加拿大多伦多大学（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｏｒｏｎｔｏ）发文量最多，其次依次是加拿大的麦克马斯特大学（ＭｃＭａｓｔｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁美国的约翰斯㊃霍普金斯大学（ＪｏｈｎｓＨｏｐｋｉｎｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁加拿大的麦吉尔大学（ＭｃＧｉｌｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）等㊂在发文量前十的国外机构中，加拿大的高校占据四席，且排名前二的都是隶属于加拿大的机构，表明加拿大高校在该领域的研究投入较多，在国际处于领先地位㊂表２㊀国外作者发文量统计Ｔａｂ．２㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｂｙｆｏｒｅｉｇｎａｕｔｈｏｒｓ发文量（篇）首次发文时间作者４２０１４ＣＬＯＶＩＳＦＯＧＵＥＭ４２０１４ＢＥＲＮＡＲＤＫＡＭＳＵＦＯＧＵＥＭ３２０１２ＥＬＰＩＮＩＫＩＩＰＡＰＡＧＥＯＲＧＩＯＵ３２０２０ＢＵＺＨＯＵＴＡＮＧ３２０２０ＹＡＮＧＬＩ３２０２０ＪＵＮＹＡＮ２２０２１ＴＡＯＬＩＵ２２０２０ＺＨＥＹＵＷＡＮＧ２２０１５ＡＤＡＭＬＥＥＧＯＲＤＯＮ２２０１８ＡＩＬＩＡＮＺＨＡＮＧ６３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀图５㊀国外作者合作关系图Ｆｉｇ．５㊀Ｆｏｒｅｉｇｎａｕｔｈｏｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎｃｈａｒｔ图６㊀国外机构合作关系图Ｆｉｇ．６㊀Ｆｏｒｅｉｇｎｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｃｈａｒｔ７３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析３．３㊀研究热点和前沿分析利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ构建关键词共现时序图，构建的关键词共现时序图包括３３９个节点，１７８６条连线如图７所示㊂可以看到ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ（知识）㊁ｓｙｓｔｅｍ（系统）㊁Ｃａｒｅ（护理）㊁ｍｏｄｅｌ（模型）㊁ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（管理）㊁ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（教育）㊁ｍｅｄｉｃａｌｅｄｕｃａｔｉｏｎ（医学教育）㊁ｄｉｓｅａｓｅ（疾病）㊁ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（分类）㊁ｉｍｐａｃｔ（影响）１０个热点词汇，显示当前国外在该领域的研究主题比较广㊂与国内的发展趋势相近，在２０１９年以后，出现了大数据㊁人工智能㊁预测等词汇，表明当前国外的知识图谱在医学领域的研究延伸到了技术应用的深层次领域㊂图７㊀国外研究关键词共现时序图Ｆｉｇ．７㊀Ｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｃｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｈａｒｔ４㊀国内外知识图谱在医学领域研究对比分析一篇文献的研究主题㊁研究方法等集中体现在关键词上，因此对一学科研究热点的探析可通过统计关键词的方法来进行研究，在ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化图谱中，突变词是指在较短时间内出现较多或使用频次增长率明显提高的词，可以反映出该领域的前沿动态［９］㊂关键词突现度可以反映一段时间内影响力较大的研究领域［１０］㊂利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ绘制关键词突显图来综合分析该领域的研究热点如图８所示㊂图８㊀关键词突显Ｆｉｇ．８㊀Ｋｅｙｗｏｒｄｈｉｇｈｌｉｇｈｔ㊀㊀由图８可知，在研究内容方面，在知识图谱概念提出的前期，该领域 可视化 ㊁ 体系机构 ㊁ 学习 ㊁ 统计 等词出现较多，表明知识图谱研究初期，知识图谱在医学领域的研究大部分工作是利用知识图谱进行医学数据的统计㊂近几年，国内该领域逐渐出现 命名实体 ㊁ 抽取 ㊁ 分类 ㊁ 图数据８３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀库 等名词，可见随着科学技术的发展，医学领域的知识图谱正逐步构建起来㊂纵观国外知识图谱在医学领域的研究，从图概念㊁医学教育到药物的研发㊁病人的干预模式，而国内的研究则主要集中在统计和数据挖掘分析，值得注意的是中国知识图谱在养老服务中的研究比较深入㊂在研究深度方面，该领域的研究初期，国内外的研究热点主要集中在 统计 ㊁ 图概念 ㊁ 学习教育 领域的研究㊂随着时间推移，国外学者研究的主要方向在于知识图谱在 疾病 ㊁ 药物 ㊁ 干预方式 等领域的研究，国内主要注重于 大数据 ㊁ 数据挖掘 ㊁ 养老服务 领域的研究㊂最近研究的趋势都倾向于 人工智能｜ ， 实体抽取 ， 深度学习 等领域，表明知识图谱在医学领域的研究步入更深层次的阶段㊂在研究方向方面，国内知识图谱在医学领域研究关键词出现频次最高的为研究热点可视化（２６次）㊁文献计量（１３次）㊁深度学习（１０次）㊁研究前沿（６次）㊁人工智能（６次）㊁实体关系（５次）㊁大数据（４次）；国外关键词出现频次最高的为 ｓｙｓｔｅｍ（系统） （７０次）㊁ ｃａｒｅ（护理） （５９次）㊁ ｍｏｄｅｌ（模型） （５５次）㊁ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（管理） （５４次）㊁ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（教育） （４２次）㊁ ｍｅｄｉｃａｌｅｄｕｃａｔｉｏｎ（医学教育） （３９次）㊁ ｄｉｓｅａｓｅ（疾病） （３９次）㊁ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（分类） （３８次），说明国内的研究侧重于利用知识图谱相关技术进行医学领域知识的分析，并将前沿的技术应用到知识图谱中，而国外的研究侧重于把知识图谱应用到具体相关的应用，使其发挥实际作用，即国内知识图谱在医学领域的研究侧重于学术理论研究，国外研究侧重于实际应用㊂５　结束语本研究借助文献计量学方法和Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件，对２０１２ ２０２１年ＣＮＫＩ和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库中收录的㊁以 知识图谱在医学领域研究 为主题的研究文献，从发表时间㊁作者机构及前沿热点视角进行统计分析，探讨国内外学者对于知识图谱在医学领域研究异同点，得出以下结论㊂从时间序列上看，知识图谱在医学领域的研究已引起国内外学者的广泛关注，该领域的发文量正随着时间推移，呈现不断增长的趋势，并且国内外在该方面的研究逐渐步入更深层次的技术领域，新的方法技术正不断应用到医学领域的知识图谱中，包括 人工智能 ㊁ 大数据技术 ㊁ 深度学习 ，最近几年 实体抽取 ㊁ 实体融合 ㊁ 图数据库 等关键词不断涌出，表明医学领域的知识图谱正在逐步被构建㊂随着人工智能㊁大数据技术㊁机器学习和知识图谱逐步融合，构建完善的医学领域知识图谱，必定在医学辅助决策㊁辅助诊断㊁智慧医疗等方面发挥积极作用㊂从该领域作者发文量和作者所属机构的合作情况来看，该领域还未形成具有带头作用的机构或团体，在该领域的研究合作度较低，知识图谱在医学领域还有广阔的发展空间，各机构间加强合作，扩展自己的合作圈是在该领域快速取得成果的有效途径㊂领域发文最多的前１０作者中，国内的作者占据一多半，足以展现出中国知识图谱在医学领域的研究处于国际领先水平，中国许多优秀的学者倾向于把研究成果优先发表于国外的核心期刊中㊂在研究机构中，加拿大高校在该领域的研究投入较多，在该领域的科研实力较强㊂国内外知识图谱在医学领域方面的研究侧重点不同，国内学者在该领域的研究处于世界领先地位，未来利用大数据㊁人工智能㊁深度学习技术推进医学领域知识图谱的构建当前知识图谱在医学领域的研究趋势㊂国内学者加强合作，积极探索理论和应用相结合的方式方法，进一步深化研究，必然推动中国医学领域的全面发展㊂参考文献［１］ＬＩＧ，ＬＩＵＹ，ＣＡＩＨ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｉｇｄａｔａｉｎｍｅｄｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｃ］／／２０１８３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｍａｒｔＣｉｔｙａｎｄＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＳＣＳＥ）．ＩＥＥＥ，２０１８：７６３－７６５．［２］袁凯琦，邓扬，陈道源，等．医学知识图谱构建技术与研究进展［Ｊ］．计算机应用研究，２０１８，３５（７）：８．［３］ＹＡＮＪ，ＷＡＮＧＣ，ＣＨＥＮＧＷ，ｅｔａｌ．Ａｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓ［Ｊ］．ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２０１８，１２（１）：５５－７４．［４］朱超宇，刘雷．基于知识图谱的医学决策支持应用综述［Ｊ］．数据分析与知识发现，２０２０，４（１２）：２６－３２．［５］段宏．知识图谱构建技术综述［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１６，５３（３）：１９．［６］陈仕吉．科学研究前沿探测方法综述［Ｊ］．现代图书情报技术，２００９（９）：２８－３３．［７］孙雨生，陈卫．我国网格服务研究进展 基于ＣＮＫＩ（２００３－２０１２）的文献计量与知识图谱分析［Ｊ］．现代情报，２０１３，３３（７）：１０２－１１１．［８］安传艳，李同昇，翟洲燕，等．１９９２－２０１６年中国乡村旅游研究特征与趋势 基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ知识图谱分析［Ｊ］．地理科学进展，２０１８，３７（９）：３０－４４．［９］寇继虹，楼雯．概念图研究演进的知识图谱分析［Ｊ］．图书情报知识，２０１２（２）：１１７－１２３．［１０］李静，朱继民，武松．我国医学统计学课程研究热点及趋势的知识图谱分析［Ｊ］．中国卫生统计，２０２０，３７（２）：２８４－２８６．９３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析。

2018年国家科技进步奖一等奖获奖项目概述2018年国家科技进步奖一等奖获奖项目主要涵盖了云-端融合系统的资源反射机制及高效互操作技术、大深度高精度广域电磁勘探技术与装备、小麦与冰草属间远缘杂交技术及其新种质创制、扇贝分子育种技术创建与新品种培育、猪传染性胃肠炎、猪流行性腹泻、猪轮状病毒三联活疫苗创制与应用、猪整合组学基因挖掘技术体系建立及其育种应用等重要领域。

这些项目不仅在理论上取得了突破，也在实际应用中取得了显著的成果，对推动我国科学技术的发展起到了重要的作用。

一、云-端融合系统的资源反射机制及高效互操作技术该项目研究了云-端融合系统的资源反射机制，开发了一种高效互操作技术，实现了对异构云资源的高效利用和管理。

这一技术的成功研发，为云计算领域的发展提供了重要的理论支持和实践指导，对于推动我国云计算产业的发展具有重要的意义。

二、大深度高精度广域电磁勘探技术与装备该项目研发了一种大深度高精度广域电磁勘探技术与装备，为我国地质勘查领域提供了全新的技术手段。

该装备具有高效、精准、快速的特点，能够广泛应用于能源矿产勘探、环境地质调查、基础地质调查等领域，提高了地质勘查的效率和精度，为我国地质事业的发展提供了重要的支持。

三、小麦与冰草属间远缘杂交技术及其新种质创制该项目成功研发了小麦与冰草属间远缘杂交技术，创制了一系列新种质，为我国小麦育种领域提供了新的资源和手段。

该技术的成功研发，不仅丰富了小麦的遗传资源库，也为小麦育种提供了更多的可能性，有望推动我国小麦生产水平的提升。

四、扇贝分子育种技术创建与新品种培育该项目成功研发了扇贝分子育种技术，培育出了多个新品种，为我国扇贝养殖业的发展提供了重要的支持。

该技术的成功研发，不仅提高了扇贝的品质和产量，也为其他水产养殖业提供了新的技术和手段，有望推动我国水产养殖业的发展。

五、猪传染性胃肠炎、猪流行性腹泻、猪轮状病毒三联活疫苗创制与应用该项目成功研发了猪传染性胃肠炎、猪流行性腹泻、猪轮状病毒三联活疫苗，为我国养猪业提供了全新的疫病防控手段。

拟解决的关键科学问题和主要研究内容来源：973国家重点科研项目点击率：3829 发布时间：2007-08-31 15:431. 关键科学问题计算系统的资源规模不断扩展、处理能力快速增强、资源种类日益丰富，但是计算能力的快速增长并未带来计算资源利用效率和灵活性的提升，计算系统也越来越复杂，软件支撑环境类型多、版本多，管理配置困难，使用不方便，计算资源难以有效利用。

计算系统日趋强大的计算能力和相对落后的计算模式之间的矛盾不断加剧，寻求新型的计算机理与模式，有效组织现存的和正在发展的计算设施和信息资源，在快速发展的硬件系统、多种类型和版本的软件支撑、复杂多变的应用需求之间寻找新的平衡点，对外提供高效、透明、普适、安全的服务，已成为信息技术领域面临的重大挑战。

计算系统虚拟化为该问题的解决提供了一个良好的契机,它能够动态组织多种计算资源，隔离具体的硬件体系结构和软件系统之间的紧密依赖关系，实现透明化的可伸缩计算系统架构，从而灵活构建满足多种应用需求的计算环境，提高计算资源的使用效率，发挥计算资源的聚合效能，并为用户提供个性化和普适化的计算资源使用环境。

虚拟计算系统可以更加充分合理地利用计算资源，满足日益多样的计算需求，使人们能够透明、高效、可定制地使用计算资源，从而真正实现灵活构建、按需计算的理念。

传统理论与方法难以描述计算系统虚拟化所体现的计算资源的优化、体系结构的透明化、应用的个性化、计算结果的可视化和可信化等基本特征。

本项目将运用系统科学的相关理论，探索计算系统虚拟化内在的基本规律，面向计算系统虚拟化这样一个新的研究对象，以计算系统的高效性、透明性、自组织性、协同普适性为目标，创建一套新型的理论、方法和技术体系。

为适应新型计算系统的发展需求，针对国内外计算系统的多核化发展趋势，本项围绕下列三个重要科学问题对计算系统虚拟化的基础理论与方法展开研究：科学问题一：计算系统的动态构建为解决计算系统体系结构的紧耦合特性与多粒度资源使用需求之间的矛盾，应从系统结构的角度，按照应用任务的需求，将资源进行共享和动态划分，以便于动态建立起基于多核的虚拟计算机或者基于分布式计算资源的虚拟计算环境。

《云计算》课程教学大纲（Cloud Computing）编写单位：计算机与通信工程学院计算机科学与技术系编写时间： 2021年 7月《云计算》课程教学大纲一、基本信息课程名称：云计算英文名称：Cloud Computing课程类别：专业教育课程课程性质：选修课课程编码：0812001946学分：2.5总学时：40。

其中，讲授26学时，实验14学时，上机0学时，实训0学时适用专业：计算机科学与技术、网络工程先修课程与知识储备： Linux编程技术。

后继课程：大数据技术基础二、课程简介：《云计算技术》是网络工程、计算机科学与技术专业的选修课。

通过本课程的学习，使学生对云服务、云服务接口、并行计算与云计算的相互关系、云计算平台及其技术实现等有所了解。

本课程主要介绍云计算的原理及关键技术的基本概念，Hadoop、Open Stack等开源平台的云计算实现方法，以及云计算领域具有代表性的国外Google平台、国内阿里云平台。

通过学习云计算的框架、云计算的模式、云计算的研究热点、云计算的企业应用场景，为学生对云计算这门科学前沿学科有深入的认知，为以后开展类似的工作打下基础。

三、教学目标1、课程思政教学目标：通过本课程的学习，使学生充分了解云计算领域的科学发展史，重点了解云计算技术对社会经济产生的影响和贡献，熟悉本领域国内外企业的发展现状及领先世界的技术和产品。

了解云计算领域相应的国家标准、法律法规；学会一定的沟通、组织、团队合作的社会能力。

通过课程思政教学，培养爱国、爱党、具有良好的职业道德和高度职业责任感的专业人才。

2、课程教学总目标：通过本课程的学习，使学生对云计算技术的兴起、由来、概念及分类、云计算的原理及关键技术建立基本的概念，并通过实践了解云服务，虚拟化技术，并行计算与云计算的相互关系等相关内容；通过对云计算开源平台Hadoop、OpenStack等的介绍，让学生对云计算平台的相关技术有所了解；结合云计算平台中各项应用及核心技术的介绍，拓展学生对云计算的认识。

浅析“东数西算”背景下运营商算力网络架构方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、相关技术与理论基础 (5)2.1 云计算与大数据 (7)2.2 算力网络 (8)2.3 东西部协同计算 (10)三、“东数西算”战略概述 (11)3.1 战略背景 (12)3.2 战略目标与任务 (13)3.3 战略布局与实施路径 (15)四、运营商算力网络架构方案设计 (16)4.1 总体架构设计 (17)4.2 数据中心布局与优化 (19)4.3 算力资源管理与调度 (20)4.4 网络传输与安全策略 (21)4.5 监控与运维体系构建 (23)五、方案优势与挑战分析 (24)5.1 优势分析 (25)5.2 挑战与应对策略 (26)六、案例分析与实践经验借鉴 (28)6.1 国内外典型案例介绍 (29)6.2 经验教训总结与启示 (30)七、结论与展望 (31)7.1 研究结论 (32)7.2 发展前景与建议 (33)一、内容简述随着数字化进程的加速，算力已成为支撑社会经济发展的重要资源。

国家“东数西算”工程的启动，旨在构建全国一体化的大数据中心，优化算力资源配置，促进东西部协同发展。

在此背景下，运营商作为算力网络的建设和运营主体，需要构建高效、灵活、安全的算力网络架构方案。

架构目标与原则：阐述运营商算力网络架构方案的目标是实现算力的高效调度和灵活分配，保障数据的安全性和可靠性，同时考虑到可扩展性和经济性。

网络架构设计：描述运营商在“东数西算”背景下如何设计算力网络的整体架构，包括数据中心的布局、传输网络的构建、计算资源的整合等方面。

技术创新与应用：探讨在算力网络架构中应用最新的技术，如云计算、大数据、人工智能等，以提升算力的处理能力和效率。

安全与隐私保护：分析在“东数西算”过程中如何确保数据的安全性和用户隐私不被泄露，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。

2021年度高等学校科学研究优秀成果奖（科技进步奖）1．项目名称：网络大数据敏捷计算与精准服务关键技术及XX化应用2．推荐单位（专家）：华南师范大学3．项目XX:本项目属于数据库技术领域。

在“十三五”规划中，大数据已上升为XX战略,它正对XX行业产生重大影响,而网络大数据是其重要组成部分。

本项目针对不同组织在智能化信息化过程中，涉及的网络大数据管理、计算与服务等方面的棘手问题,重点依托８63计划、XX自然科学基金等项目，以先进的知识图谱和深度学习理论方法体系为驱动，通过产学研协同攻关和全方位的集成示范应用,XX了涵盖网络大数据规范组织与知识管理、敏捷近似计算、精准信息推荐以及深层主题发现与趋势预测等在内具有自主知识产权的创新性成果,突破了网络大数据从来源、管理到应用全生命周期所面临的技术瓶颈.具体来说,项目主要创新成果如下:1。

网络大数据多模态个性化信息推荐：针对现有推荐系统存在冷启动、泛化能力差和个性化不足等难题，首次揭示了文本和图片联合空间下大规模物品的分布式表征机理，进而发明了融合机制和深层神经网络的多模态信息推荐模型,并最终研发了基于深度强化学习的推荐过程建模技术来最大化信息推荐的全局收益.2.网络大数据近似计算与敏捷分析：突破了用户使用困难的技术瓶颈，实现基于自然语言接口的交互式XX分析方法，进而,首次发明了计算精度与时间代价均衡的网络大数据XX 分析和多目标XX技术。

3.网络大数据组织、存储与知识管理:针对不同XX中非结构化网络大数据存储效率低下难题,提出了三层压缩树的极小路径存储方法来显著降低空间开销,同时,集成研发了4种知识图谱优化技术来解决其构建过程中存在的可信度和质量问题,并首次发明了基于知识图谱的词嵌入深度学习方法来大幅度提高词语分布式表征的语义准确度。

４。

网络大数据深层主题发现与趋势预测:独创一种面向不同应用的深度信息识别框架,攻克了不同应用下网络大数据信息识别模型不统一的难题，同时，首次发明了基于知识图谱的深层主题检测技术来解决现有方法在捕获数据语义信息和自动确定主题数量等方面存在的缺陷,在此基础上，实现了融合知识图谱和模糊隐马尔可夫模型的主题演化趋势精准预测方法。

基于VB的数据库应用开发关键技术的解决方案
叶水仙;林国忠
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2006(006)010
【摘要】着重讨论和分析了基于VB的数据库应用开发中数据库访问、查询、统计、报表等关键技术,并给出了相应的解决方案.
【总页数】4页(P1421-1424)
【作者】叶水仙;林国忠
【作者单位】南京人口管理干部学院信息科学系,南京,210042;南京人口管理干部学院信息科学系,南京,210042
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于VB客户/服务器程序的应用开发 [J], 黄新革
2.基于VB6.0和单片机下串行通信技术的应用开发 [J], 南亦民;谭青
3.基于Access VBA的中小型数据库应用开发 [J], 刘坤彪;陈姝
4.基于VB的数据库应用开发探究 [J], 张连银
5.基于VB的数据库应用开发探究 [J], 张连银
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图像分割与图像分类、目标检测同为图像处理技术在计算机视觉应用下的重要研究分支。

图像分割，具体可分为语义分割与非语义分割两大类。

语义分割，也称像素级分类，是将属于同一对象类的图像部分聚集在一起的任务。

相反，非语义分割仅基于单个对象类的一般特征将像素聚集在一起[1]。

图像分割技术通常用于定位图像中目标和边界的位置，为图像内容的进一步理解打下良好的基础。

传统的图像分割技术包括基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法、基于特定理论的方法等[2]。

受限于计算机的硬件设备限制，传统的图像分割技术仅能对灰度图像进行处理，后期才逐渐发展到可以对RGB图像进行处理的阶段，但在分割的精度和效率上仍难以达到实际应用的要求。

近些年来，随着集成电路上可容纳的电子元器件数目不断翻倍，GPU的运算性能越来越强，受益于此的深度学习技术也因此迅猛发展，结合深度学习技术的图像分割算法逐渐成为该领域的主流算法，被广泛应用于移深度学习下的医学影像分割算法综述彭璟1，2，罗浩宇1，2，赵淦森1，2，林成创1，2，易序晟1，2，陈少洁1，21.华南师范大学计算机学院，广州5106632.广州市云计算安全与测评技术重点实验室，广州510663摘要：医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域，其目标是从医学影像中分割出目标区域，为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。

近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展，基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点。

叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点，重点综述了基于深度学习的医学影像分割算法，对当前具有代表性的相关方法进行了分类和总结，介绍了医学影像分割算法常用的评价指标和数据集。

对该技术的发展进行了总结和展望。

关键词：深度学习；计算机视觉；医学影像；图像分割文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2010-0335Survey of Medical Image Segmentation Algorithm in Deep LearningPENG Jing1，2,LUO Haoyu1，2,ZHAO Gansen1，2,LIN Chengchuang1，2,YI Xusheng1，2,CHEN Shaojie1，21.School of Computer Science,South China Normal University,Guangzhou510663,China2.Guangzhou Key Lab on Cloud Computing Security and Assessment Technology,Guangzhou510663,ChinaAbstract：Medical image segmentation is an important application area of computer vision in the medical image processing, its goal is to segment the target area from medical images and provide effective help for subsequent diagnosis and treatment of diseases.Since deep learning technology has made great progress in the image processing,medical image segmentation algorithm based on deep learning has gradually become the focus and hotspot of research in this field.This paper gives a description on the tasks and difficulties of medical image segmentation.Then,it details the deep learning-based medical image segmentation algorithm,classifies and summarizes the current representative methods.Moreover,this paper presents the frequently-used algorithm evaluation indicators and datasets in the field of medical image segmentation.The development of medical image segmentation technology is summarized and forecasted.Key words：deep learning;computer vision;medical image;image segmentation基金项目：国家重点研发计划（2018YFB1404402）；广东省重点研发计划（2019B010137003）；唯链基金会资金（SCNU-2018-01）；广东省科技计划（2018A07071702，201804010314，2016B030305006，201222412）。

云计算:体系架构与关键技术罗军舟金嘉晖宋爱波东方东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京211189摘要：系统地分析和总结云计算的研究现状，划分云计算体系架构为核心服务、服务管理、用户访问接口等3个层次.围绕低成本、高可靠、高可用、规模可伸缩等研究目标,深入全面地介绍了云计算的关键技术及最新研究进展.在云计算基础设施方面，介绍了云计算数据中心设计与管理及资源虚拟化技术；在大规模数据处理方面,分析了海量数据处理平台及其资源管理与调度技术；在云计算服务保障方面，讨论了服务质量保证和安全与隐私保护技术。

针对新型的云计算应用和云计算存在的局限性,又探讨并展望了今后的研究方向。

最后，介绍了东南大学云计算平台以及云计算研究与应用方面的相关成果。

云计算;虚拟化；数据中心；海量数据处理；服务质量;安全与隐私T P393A1000—436X（201107-0003-19C l o u d c o m p u t i n g： a r c h i t e c t u r e a n d k e y t e c h n o l o g i e sL U O J u n-z h o u J I N J i a-h u i S O N G A i-b o D O N G F a n g2011-05-202011—06—30基金项目：国家自然科学基金资助项目（61070161，61070158，61003257，60773103，90912002;国家重点基础研究发展计划（“973”计划基金资助项目（2010C B328104;国家科技支撑计划课题基金资助项目（2010B A I88B03；教育部博士点基金课题基金资助项目（200802860031;江苏省自然科学基金资助项目(BK2008030；国家科技重大专项课题基金资助项目(2009Z X03004-004—04:江苏省“网络与信息安全"重点实验室基金资助项目（B M2003201；“计算机网络与信息集成"教育部重点实验室项目(93K-9・4・・5・・6・・7・・8・・9・・10・・11・・12・・13・・14・・15・・16・・17・・18・万方数据＠＠［1]T H U S O O A，S H A O Z, A N T H O N Y S， e t a l. D a t a w a r e h o u s i n g a n d a n a l y t i c s i n f r a s t r u c t u r e a t f a c e b o o k[A］。

数字技术创新突破下的新质生产力价值剖析目录一、内容概要 (2)1.1 数字技术创新突破的意义 (3)1.2 新质生产力的定义与重要性 (4)1.3 研究目的与方法 (5)二、数字技术创新突破的主要领域与特征 (6)2.1 人工智能与机器学习 (8)2.2 云计算与大数据 (9)2.3 物联网与边缘计算 (10)2.4 5G 与移动通信技术 (12)2.5 区块链与分布式账本技术 (13)2.6 其他数字技术创新突破 (15)三、新质生产力价值的内涵与构成 (16)3.1 提高生产效率与质量 (18)3.2 降低生产成本与资源消耗 (19)3.3 创新产品与服务 (20)3.4 优化产业结构与布局 (21)3.5 提升企业竞争力与创新能力 (23)四、数字技术创新突破对新质生产力价值的影响 (24)4.1 推动产业升级与转型 (25)4.2 促进经济增长与社会进步 (26)4.3 提升国家治理能力与安全水平 (27)4.4 加强国际合作与交流 (28)4.5 面临的挑战与风险 (30)五、典型案例分析 (31)5.1 人工智能在医疗领域的应用 (32)5.2 大数据在金融领域的应用 (33)5.3 物联网在智能城市中的应用 (35)5.4 区块链在供应链管理中的应用 (36)5.5 其他数字技术创新突破的案例 (37)六、结论与展望 (38)6.1 研究结论总结 (39)6.2 对未来发展的展望 (40)6.3 需要进一步研究的问题与方向 (41)一、内容概要本篇论文深入探讨了在数字技术创新突破背景下，新质生产力的价值体现及其对经济社会发展的深远影响。

随着科技的飞速进步，数字技术正日益成为推动产业升级、优化资源配置、提高生产效率的核心力量。

论文开篇即指出，数字技术的创新突破不仅打破了传统生产方式的局限，更催生了以数字化、网络化、智能化为核心的新型生产力。

这种新质生产力在多个领域展现出巨大潜力，如工业生产、农业生产、服务业等，均因数字技术的融入而焕发出新的活力。

成功实施数据仓库的关键技术研究
邸书灵
【期刊名称】《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2002(015)001
【摘要】论述了数据仓库实施的步骤,给出了基于MicroSoft SQL Sever7的数据仓库设计、数据加载、数据分析与查询、结果显示等关键技术,对成功实施数据仓库有重要的指导作用.
【总页数】4页(P50-53)
【作者】邸书灵
【作者单位】石家庄铁道学院计算机系石家庄 050043
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.浅谈数据仓库成功实施的关键因素 [J], 胡黎玮;苏宁军
2.商业银行成功实施数据仓库的方法 [J], 高小红;李新生
3.面向城市管理的地理信息数据仓库建设关键技术研究及应用示范 [J],
4.电信业数据仓库体系结构及关键技术研究 [J], 赵清;唐菁
5.成功实施数据仓库的方法 [J], 李纲;陈颖
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