三、医疗大数据的四大特征 医疗大数据呈现以下四个特点： 第一，数据量大。从 TB 到 PB 到 EB，再到 ZB，医疗大数据以 48%的年增长率快速增长（IDC， 2014）。这些数据早已超过了人力所能处理的极限。预计到 2020 年，全球医疗大数据将达到 2314EB，已经达到了 ZB 级别。 第二，数据种类多。医疗数据中既有结构化的数据，也有非结构化的数据。结构化数据包括 Oracle、MySql 等数据库的数据，半结构化数据如 XML 文档，非结构化数据包括 Word、PDF、 音视频、影像等。多种类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 第三，数据产生快，处理快。医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。需 对数据进行实时或准实时的处理、秒级的查询需求响应。例如临床中的诊断和处方数据，健康 指标预警等。 第四，数据缺乏标准。各个医生、各家医疗机构、各个地区的数据没有统一的规范标准，数据 的质量不佳。患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立，导致有效信息闲置、信 息重复或标准不一致，很难得到有效利用。

The Art of Hardware Architecture Design Methods and Techniques for Digital Circuits 讲了IC设计中的时钟、复位、异步时钟处理、时钟划分、低功耗、降低耦合等等 一共二百多页

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Basic IC design

C 语言版本的 波束形成，绍了三大类自适应算法，基于来波方向的波束形成，基于参考信号的波束形成和基于信号结构特性的盲自适应算法

美国电子消费品制造商协会（Consumer Electronics Association，CEA）制定的“未压缩数字视频标准”，当前版本为CEA-861-F。里面介绍了各种分辨率标准配置。

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经典的verilog设计书籍，亚马逊5星级评价

MIT经典教材，作者：William J.Dally , John W. Poulton .本书从工程实现的角度分析了高速电路系统原理。对于硬件工程师了解IC、PCB高速等效电路有极大的帮助。 在高速电路中，导线被等效成电阻、电感、电容模型，在不同的应用中做了相应的简化。从中不但可以获得阻抗匹配，线宽、线距，走线拓扑的理论依据， 还可以明白高速情况下，电路失效应该如何分析以及如何去避免，增强芯片设计、PCB设计的稳健性。

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