某市医院(以下简称医院)是集医疗、教学、科研、预防为一体的现代化国家三级甲等综合医院。医院现有A、B、C三个主体院区，编制床位1 500张，开放病床3000张。在领导班子的带领下，医院全面实施“数字化医院”建设，首创医疗质量管理信息系统、建立城乡协同医疗服务网络。医院作为某市的龙头医院，其整体业务呈现快速增长的态势，当前医院正在扩建新的住院病区，随着住院床位数的增加，医院的业务必然会有一个明显的增长，而医院的存储基础架构已经相对老化，其现有的EMC系列存储已经表现出性能瓶颈，医院当前的核心数据库存在性能不均衡的情况，如果要求应用软件开发商进行软件和数据库性能调优，可能需要花费大量人力物力，但却不能保证调优的效果。医院业务量的增涨带来了数据量的增张，PACS系统海量的非结构化数据安全高效的存储是目前亟需解决的问题，在做好非结构化数据存储的基础上，结合结构化数据存储与Apache Spark数据分析处理引擎对接实现临床操作和研发两个方向的大数据分析，从而更好的服务于病人并且促进医疗行业从业人员专业技能的提升，实现数字化医院为全民健康奠定基础。

1、银行数据全生命周期管理探讨 2、海量非结构化数据特点及使用 3、海量非结构化数据技术要点与实现

CMU 95-865：非结构化数据分析 该存储库包含卡内基梅隆大学的课程的课程。 本课程是CMU亨氏学院一部分。

Object_Recognition_From_RGBD_Data：近年来，对象识别由于其众多的应用而引起了研究人员的越来越多的关注。 例如，对象识别使协作机器人能够执行诸如在非结构化环境中搜索对象或为人类同事检索工具之类的任务。 在这项研究中，我们提出了一种新技术，用于从红色，绿色，蓝色和深度（RGB-D）数据中进行无监督的特征提取，然后将其与多个分类器组合以执行对象识别。 具体而言，我们的体系结构首先通过无监督的聚类技术对桌面场景中的所有对象进行了细分。 然后，它分别关注每个对象，以提取形状和视觉特征。 我们对从YCB对象和模型集中选择的20个对象的子集进行实验，并评估几个分类器的性能

设计了危险气体探测双摇臂履带机器人,可较好地攀越井下障碍,具有较高的环境适应性。由于井下的特殊环境,该煤矿危险气体探测机器人须具有防爆性能,且符合煤矿安全规定。为了尽可能地降低探测机器人重量,采用正压防爆外壳。

详解银行非结构化文本数据背后的价值-匠心独运 厚积薄发.pdf

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DAMA介绍-非结构化数据质量管理-汪广盛.pdf

 在非结构化P2P网络中，降低消息冗余，提高搜索的效率，一直是资源搜索的关键问题。目前非结构化P2P网络均采用生存时间（Time-To-Live）机制控制搜索算法的深度，但是同时产生了大量的冗余消息，严重影响了网络的利用率。为了能够在保持高搜索效率的前提下减少冗余消息的数量，提出了一种基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略DBudgetSearch。DBudgetSearch将搜索过程分为两个阶段，并在每个阶段中使用预算机制来控制消息转发的数量和导向，根据邻居节点的连接度大小来选择消息的转发对象。分析和试验结果表明，DBudgetSearch导向性好，算法搜索效率高，能够有效减

如何在 STEP 7 (TIA Portal) 中使用符号方式按位，字节，或字访问非结构数据类型？