信息集成

医院信息集成平台（ESB）实施、建设方案 基于中立、标准、开放的 IT 架构和数据标准，打造插拔式医院应用生态 。 解决方案 基于 ESB 集成 总线 ，构建医院信息化建设顶层设计 。 集成前 集成后 实施方案 业务监控平台 自动发现业务应用拓扑 , 准确定位影响业务的性能问题和技术栈 . 端到端事务监控 , 分布式跨应用交易追踪 , 可视化管理 ! 资源监控平台 业界领先的 Cloudera 产品和解决方案使你能够部署井管理 Apache Hadoop 及其相关项目、操作和分析你的数据，以及保护数据安全。 同时提供zabbix 分布式 服务器系统 监视 以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 数据集成服务 颐东数仓 依据卫生部统计信息中心 2011年发布的《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案》建立标准化医院数据资产目录。 颐东数仓以医院基础业务活动为索引，提供 HIS、LIS、EMR等多数据源业务表字段绑定规则。实现零代码绑架，业务人员即可通过页面配置绑定规则。 颐东数仓将根据配置自动生成调度任务，并通过 Hadoop生态圈sqoop技术实现对业务系统的数据抽取,并提供全量数据抽取与增量数据抽取两种方式，抽取过程实现透明、可追溯。 应用集成服务 ESB 总线 业界最广泛的开源信息集成总线（ Mule ESB ）框架 超过数百万用户量数十万个开发者，很多世界五百强企业选择

你还在为项目的集成头疼吗？你还在为管理大量的配置文件烦恼吗？如果是，用SpringBoot吧！今天主要介绍如果在SpringBoot的基础上创建一个集成了SpringDataJpa的项目，至于SpringDataJpa是什么，如果用过Hibernate的同学想必都在为不用写sql在庆幸吧，想要了解SpringDataJpa的话，我以后会写相关的博客分享给大家。 下面就带大家来创建一个SpringBoot + SpringDataJpa的项目，创建的环境： 开发工具 ：IDEA SpringBoot版本：SpringBoot1.5.6 Maven版本：Maven3.5.0 JDK版本：1.8 Mysql版本：5.6 创建方式：Spring Initializr 1：打开IDEA，File –> New project –> Spring Initializr –> Next 2：输入项目相关信息 –-> Next 这里的信息根据实际情况自动填写，这里的是项目默认的。 3：添加项目依赖，这里添加两个依赖 –> Next。 如果是web项目，则Web –> Web 添加JPA依赖;SQL —> JPA 添加完了之后，可以在右侧看到这个项目集成了哪些依赖，目前是Web和JPA。之后选择 Next 4：输入项目名之后点击完成 至此关于JPA的集成就集成好了，但是想真正的运行起来还是缺东西

认识 我觉得决策树+ 随机森林 应该是 ML 中最为重要的算法之一了吧, 反正我是很喜欢用的. 算法难度低, 可解释性很强, 能可视化 能处理非线性, 可扩展为随机森林(集成学习) 建立决策树的判别依据有很多, 比较主流的有经典的 ID3 算法(熵), C4.5 , 基尼系数等. 我是这种基于熵的理解了, 上学时学过熵的概念, 在<> 和 <> 有讲到. 其余的也没仔细看, 暂时能深入理解一个就可以了. 信息熵 衡量信息的不确定性 或 混乱程度的指标 不确定性越大, 则熵值越大 直观认知 举几个栗子: a. 大海捞针: 几乎不可能, 熵值很大 b. 扔一次硬币: 不确定性也很大, 熵值很大 c. 詹姆斯强攻篮下: 进球概率大, 不确定性很小, 因此熵值小 d. 斗地主时我已经推出对方剩下的牌: 这个信息量就很大了, 对于局势不确定性减少, 则熵变小. 通过直观, 我们用 信息熵 这个概念来 衡量信息的不确定性大小 , 如何对这个概念直观定性呢? 信息量,感觉上跟 概率 有关系, 概率很多, 信息量就很多 信息量, 应该是可以 相加 的 信息量, 应该是一个 单调的 信息量, 应该 不能为负数 , 最多只能有, 最差情况是 没有信息含量 , 不能说负吧 理性认知 也可以从系统论的观点来认识 (系统 = 多个元素的 相互联系). 可以肯定一点, 既然跟概率有关, 那 概率取值是 [0

分享一篇视听融合研究综述，2015年发表在Proceedings of the IEEE上。该期刊创刊于1913年，是IEEE最古老的杂志之一。主要刊登一些综述和科学前沿的调查研究（review, survey, and tutorial）不刊载具体的研究成果。本文回顾了至2015年在视听融合方面的研究成果，并讨论了该领域的主要挑战，重点是两种模态的不同步以及训练和测试的问题。 题目： Audiovisual Fusion: Challenges and New Approaches Katsaggelos A K, Bahaadini S, Molina R. Audiovisual fusion: Challenges and new approaches[J]. Proceedings of the IEEE, 2015, 103(9): 1635-1653. 发表时间： 2015 作者单位： Dept. of Electr. Eng. & Comput. Sci., Northwestern Univ., Evanston, IL, USA 权威期刊： Proceedings of the IEEE 原文链接： https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7194741 本文内容是该综述的1、2两节

一、数据资产目录建设 依据卫生部信息化工作领导小组办公室卫生部统计信息中心2011年3月发布的《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案——业务部分》。 临床服务域 包含 12个二级类目：患者标识、患者服务、入出转、医嘱、病历文书、护理文书、检验、检查、手术麻醉、治疗、输血、健康体检，业务子域共计26个。 医院管理域 包含 4个二级类目：医疗管理、人力资源管理、财务管理、物资及 后勤服务管理。共有业务子域共 26个。 平台应用域 包含 5个二级类目：区域医疗协同、管理决策、临床决策、公共卫 生信息上报、患者公众服务。共有业务子域 20个。 梳理建设以业务活动为核心的数据资产目录，如图一： 　　　　　　　　　　　　图一：以业务活动为核心的数据资产目录 二、数据中心建设 根据业务活动创建主题，如图二： 图三：业务活动主题 梳理数据元标识符，保证每一个数据元的标识符具有唯一性（基本数据集：城乡居民健康档案、疾病管理、医疗服务、电子病历等） 1、数据元标识符“DE08.10.052.00”来源依据《TCHIA 7.3-2018 高血压专科电子病历数据集 第3部分：高血压门(急)诊处方》，如图三： 图三：TCHIA 7.3-2018 高血压专科电子病历数据集 第3部分：高血压门(急)诊处方 2、数据允许值“WS218--2002”来源依据《WS 218-2002 卫生机构（组织）分类与代码

认识 我觉得决策树+ 随机森林 应该是 ML 中最为重要的算法之一了吧, 反正我是很喜欢用的. 算法难度低, 可解释性很强, 能可视化 能处理非线性, 可扩展为随机森林(集成学习) 建立决策树的判别依据有很多, 比较主流的有经典的 ID3 算法(熵), C4.5 , 基尼系数等. 我是这种基于熵的理解了, 上学时学过熵的概念, 在<> 和 <> 有讲到. 其余的也没仔细看, 暂时能深入理解一个就可以了. 信息熵 衡量信息的不确定性 或 混乱程度的指标 不确定性越大, 则熵值越大 直观认知 举几个栗子: a. 大海捞针: 几乎不可能, 熵值很大 b. 扔一次硬币: 不确定性也很大, 熵值很大 c. 詹姆斯强攻篮下: 进球概率大, 不确定性很小, 因此熵值小 d. 斗地主时我已经推出对方剩下的牌: 这个信息量就很大了, 对于局势不确定性减少, 则熵变小. 通过直观, 我们用 信息熵 这个概念来 衡量信息的不确定性大小 , 如何对这个概念直观定性呢? 信息量,感觉上跟 概率 有关系, 概率很多, 信息量就很多 信息量, 应该是可以 相加 的 信息量, 应该是一个 单调的 信息量, 应该 不能为负数 , 最多只能有, 最差情况是 没有信息含量 , 不能说负吧 理性认知 也可以从系统论的观点来认识 (系统 = 多个元素的 相互联系). 可以肯定一点, 既然跟概率有关, 那 概率取值是 [0

在我看来，集成是微服务相关技术中最重要的一个。做得好的话，你的微服务可以保持自 治性，你也可以独立地修改和发布它们；但做得不好的话会带来灾难。希望本章能够帮助 你在微服务之旅中，避免曾经在SOA中遇到的那些问题。 4.1寻找理想的集成技术 微服务之间通信方式的选择非常多样化，但哪个是正确的呢？ SOAP? XML-RPC ? REST? Protocol Buffers ?后面会逐一讨论，但是在此之前需要考虑的是，我们到底希望 从这些技术中得到什么。 4.1.1避免破坏性修改 有时候，对某个服务做的一些修改会导致该服务的消费方也随之发生改变。后面会讨论如 何处理这种情形，但是我们希望选用的技术可以尽量避免这种情况的发生。比如，如果一 个微服务在一个响应中添加了一个字段，那么已有的消费方不应该受到影响。 4.1.2保证API的技术无关性 我很喜欢保持开放的心态，这也正是我喜欢微服务的原因。因此我认为，保证微服务之间 通信方式的技术无关性是非常重要的。这就意味着，不应该选择那种对微服务的具体实现 技术有限制的集成方式。 4.1.3使你的服务易于消费方使用 消费方应该能很容易地使用我们的服务。如果消费方使用该服务比登天还难，那么无论该 微服务多漂亮都没有任何意义。所以让我们考虑一下，如何让消费方简便地使用美妙的新 服务。理想情况下，消费方应该可以使用任何技术来实现，从另一方面来说

　　企业资源计划或称企业资源规划简称ERP（Enterprise Resource Planning），由美国著名管理咨询公司Gartner Group Inc.于1990年提出来的，最初被定义为应用软件，但迅速为全世界商业企业所接受，现已经发展成为现代企业管理理论之一。企业资源计划系统，是指建立在资讯技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。企业资源计划也是实施企业流程再造的重要工具之一，是个属于大型制造业所使用的公司资源管理系统。世界500强企业中有8O％的企业都在用ERP软件作为其决策的工具和管理日常工作流程，其功效可见一斑。 　　ERP是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。ERP是先进的企业管理模式，是提高企业经济效益的解决方案。其主要宗旨是对企业所拥有的人、财、物、客户、信息、时间和空间等综合资源进行综合平衡和优化管理，协调企业内外各管理部门，围绕市场导向开展业务活动，提高企业的核心竞争力，从而取得最好的经济效益。所以，ERP首先是一个软件，同时是一个管理工具。它是IT技术与管理思想的融合体，也就是先进的管理思想借助电脑，来达成企业的管理目标。 　　西方企业管理方法的发展经历了以下过程： 订货点法。在40年代，计算机系统还没有出现，为解决库存控制问题，人们提出了订货点法。

一、EAM概述： EAM（ Enterprise Asset Management）即企业资产维护管理系统 ，它是面向资产密集型（Asset-intensive）企业的企业信息化 解决方案的总称，其前身称作CMMS（Computerized Maintenance Management System）计算机维修管理系统，主要适用于资产密集型企业 对高价值固定资产的维护、保养、跟踪等信息管理。它以提高资产可利用率、降低企业运行维护成本为目标。以优化企业维修资源为核 心，通过信息化手段，合理安排维修计划及相关资源与活动，从而提高企业的经济效益和企业的市场竞争力。 今天，EAM系统涵盖了维护、修理和运营所涉及的方方面面，从库存和采购到工作管理和建立设备模型，但这些仅是EAM系统的基本功 能。EAM系统通过创建背后信息来提升维护技术，这些背后的信息在实施EAM之前并不存在，它是加速故障诊断和工作建立的知识基础。优 秀的EAM系统的领先性在于其对复杂设备的建模能力，如从公路、管道、线路到产品流程。EAM系统提供任何工厂和服务领域所需的成熟技 术，不受设备所处室内外位置的影响。它还通过连接终端用户和最有效的信息源支持简化运营工作，并且这些信息都是在系统中预先设置 的。此外，一个端到端的电子商务解决方案可以最大程度降低目标实现的成本。 EAM系统以用户需要的所有工具开发和设置，用户无需编程

前言 在企业项目开发中，对系统的安全和权限控制往往是必需的，常见的安全框架有 Spring Security、Apache Shiro 等。本文主要简单介绍一下 Spring Security，再通过 Spring Boot 集成开一个简单的示例。 Spring Security 什么是 Spring Security？ Spring Security 是一种基于 Spring AOP 和 Servlet 过滤器 Filter 的安全框架，它提供了全面的安全解决方案，提供在 Web 请求和方法调用级别的用户鉴权和权限控制。 Web 应用的安全性通常包括两方面：用户认证（Authentication）和用户授权（Authorization）。 用户认证指的是验证某个用户是否为系统合法用户，也就是说用户能否访问该系统。用户认证一般要求用户提供用户名和密码，系统通过校验用户名和密码来完成认证。 用户授权指的是验证某个用户是否有权限执行某个操作。 2.原理 Spring Security 功能的实现主要是靠一系列的过滤器链相互配合来完成的。以下是项目启动时打印的默认安全过滤器链（集成5.2.0）： [ org.springframework.security.web.context.request.async.WebAsyncManagerIntegrationFilter