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医疗大数据:如何实现商业化变现?

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 医疗大数据,无疑是2019年医疗健康领域炙手可热的赛道之一。 医疗大数据的火,早在2018年已有据可循,截止去年12月医疗大数据赛道,累积有600+创业公司,193个融资项目,230+家投资机构争相入场,创与投量级增长背后是全行业的蓄势待发。 医疗信息化建设、AI医疗应用、数据变现,作为医疗大数据的3个重要支点,从2018年到2019年呈现了哪些新的特点和变化呢? 青桐资本结合服务的医疗项目经验,并研究了16份行业报告、21篇文章,从行业一线和理论两个视角,梳理了从信息采集到应用的产业全貌,试图给到大家医疗大数据赛道深度的认知和启发。 医疗大数据驶入快车道 医疗大数据在近几年驶入快车道,行业增速逐年提升,市场规模更是不断突破。中研普华产业研究院数据显示,2017年我国医疗大数据市场规模达到643亿元,对比2013年331亿元,五年间复合增长率达20%。 前瞻产业研究院预计,到2020年我国健康医疗大数据行业规模将突破800亿元。由此,我们推测医疗大数据行业将呈现持续增长的趋势。 行业起飞的3大“推手” 医疗大数据产...

大数据:学Hadoop好还是Spark好?

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 相信看这篇文章的你们,都和我一样对Hadoop和Apache Spark的选择有一定的疑惑,今天查了不少资料,我们就来谈谈这两种 平台的比较与选择吧,看看对于工作和发展,到底哪个更好。 一、Hadoop与Spark 1.Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。 Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。 2.Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。 二、异与同 解决问题的层面不一样 首先,...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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