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一文解析区块链可运维性的六大误解

什么是IT系统的“可运维性”？通俗地讲，IT系统的可运维性就是一个IT系统自身所提供的确保该系统的正常运行状态、排除该系统的异常运行状态、应对突发的运行需求的能力。当然，这种能力，需要最终与从事运维工作的人相结合才能真正发挥其预期效果，但是如果系统提供的“可运维性”能力很差，就会导致从事运维工作的人有劲使不上或者只能用非常低级原始的办法来达成运维目标的情况。从这个意义上讲，IT系统的可运维性是它得以付诸安全平稳高效运行的前提。 笔者在传统金融行业从事过多年IT运维管理，深知可运维性对于金融机构的重要性。让我们来看一看可运维性在金融行业是如何体现的。 在金融行业，确保系统的正常运行状态的主·要途径是架构手段，即通过高可用架构实现尽量短的故障恢复时间目标（RTO）和可容忍故障恢复点目标（RPO）。很多关键业务系统的RTO为秒级，RPO为0
2018-04-18
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医疗成为物联网市场的第二大应用领域

2017年医疗联网预估将达270亿美金，而2021年预估达到720亿美金。依照联网医疗设备不同的使用情境，将医疗联网分为穿戴式、居家型、小区型、诊所型、以及医院设备五个子市场，这五个子市场共同组成了医疗联网生态系。其中占最大的是医院设备市场，其次是穿戴式市场。健康一体机 穿戴式市场应用广泛，包括针对孕妇、婴儿、失能者的相关产品，以及疾病管理产品等。史瑞娜认为，此一市场中，成功策略有二，一是设备需同时满足不同使用者的需求，包括医师、保险组织、药师、医院以及消费者本人等，所以产品须有高质量并提供精准的信息。第二、穿戴用产品范围极广，应做好产品区隔并避免商品化，例如包括计步器、心跳计算与睡眠监控等类产品市场都已有非常多厂商进入。像是AliveCor推出可透过手机来监测心电图，可提供分析报告给医师检阅。 居家型联网医疗设备市场，涵盖个人紧急应变系统、睡眠追踪、手术后监护、年长者居家安全等应用。此类市场的成功策略，除了须与医疗单位成为伙伴，若医护人员认为此居家照护装置具有价值并建议患者使用，将可提升市场知名度;同时，可与智能家居产品厂商合作，共同营销产品。在产品功能上，与相关连平台进行整合，让数据可自动同步，会更吸引消费者。例如家用医疗检测器材Cue，可快速检测并依据数值提出就医建议;睡眠监测产品Beddit不只是睡眠状态的监测，也能透过软件分析所搜集的信息，提供改善建议。 在小区型市场，相关应用包括车用生命追踪器、定点照护(Point of Care)检验、公用信息站、紧急情报等。车用生命追踪器可在气喘病人开车时作为监护使用，以避免气喘发作时造成意外事故。 在诊所型设备市场，主要也是作为医师诊断使用，因病人的适当诊断通常需要经过很多检查，所费不赀，此市场的成功策略则需与医师及法规相关团体成为合作伙伴，并为医疗联网设备间的互操作性做好准备。像是协助中风与脊髓损伤患者行走的「EksoGT外骨骼辅助器」，这项辅具搭配专属软件，可协助复健师训练患者以EksoGT行走。 医院设备市场是IoMT最大的市场，包括医院营运管理、临床治疗与病人体验使用设备，像是智能病房的应用。要在此市场取得领先，产品或解决方案须能提供附加价值、以病人为中心、改善病人的健康情形并降低成本、同时，还要解决IT部门的疑虑。如洛杉矶锡安山医疗中心(Cedars-Sinai hospital)配发iPad给病人作为与医护团队之间的沟通工具;杰佛逊大学医院(Thomas Jefferson University Hospital)医院让患者在病房，透过声控就可获取讯息;埃默里健康照护机构(Emory Healthcare)的数字化加护病房等。 从目前医疗信息化的发展来看，随着医疗卫生社区化、保健化的发展趋势日益明显，通过射频仪器等相关终端设备在家庭中进行体征信息的实时跟踪与监控，通过有效的物联网，可以实现医院对患者或者是亚健康病人的实时诊断与健康提醒，从而有效地减少和控制病患的发生与发展。此外，物联网技术在药品管理和用药环节的应用过程也将发挥巨大作用。
2018-01-22
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大咖丨IBM首席数据官:高效的数据科学团队如何建设

数据科学是一项团队活动。这一点不仅基于我们IBM内部的工作经验，对于那些经常向我们咨询应如何在自己的组织内组建数据科学团队的企业客户也同样适用。 然而在此之前要记住，对于一个数据科学项目，其所需的各种技能都是非常罕见和独特的。因此我们需要确保团队中的每个成员都能专注于他们自己最擅长的事情。 数据科学项目的角色分配、以及每个角色所需的技能如下表所示： 虽然每个角色分配都是明确的，但每个团队成员都必须具备T形技能——这意味着他们不仅需要深入自己的角色，而且还要粗略理解相邻角色。 下面让我们更深入地探索上述图表中的四个角色。 产品所有者 产品所有者是所负责产品的主题专家，他们对特定的业务部门及其相应关心的问题有深入的了解。在一些情况下，产品所有者将主要负责业务方面，他们也定期与数据科学团队合作以解决特定的数据科学等一系列问题，然后再回到更宏观的主题
2018-01-09
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【ARM攒机指南——AI篇】5大千万级设备市场技术拆解

近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种xPU的功耗和面积数据也是满天飞，感觉有点乱。在这里我把我看到的一点情况做一些小结，顺便列一下可能的市场。在展开之前，我想强调的是，深度学习的应用无数，我能看到的只有能在千万级以上的设备中部署的市场，各个小众市场并不在列。 深度学习目前最能落地的应用有两个方向，一个是图像识别，一个是语音识别。这两个应用可以在如下市场看到：个人终端（手机，平板），监控，家庭，汽车，机器人和无人机。 手机和平板：安卓的天下，一定要紧跟谷歌爸爸 先说手机和平板。这个市场一年的出货量在30亿颗左右（含功能机），除苹果外总值300亿刀。手机主要玩家是苹果（3亿颗以下），高通（8亿颗以上），联发科（7亿颗以上），三星（1亿颗以下），海思（1亿颗），展讯（6亿颗以上），平板总共4亿颗左右。而28纳米工艺，量很大的话（1亿颗以
2018-01-04
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人工智能在医疗领域的应用的两大前提

很多人说，人工智能技术发展成熟后，医生都要失业。十年后人工智能可以发展到什么程度谁也说不定。所以我们对人工智能在医学领域应用的探讨必须限定在当前阶段。现阶段人工智能在医疗领域的主要作用是辅助诊断，帮助医生减去部分工作量。 那么，如何将人工智能应用于医疗领域打造成熟的辅助诊疗系统呢？朗锐慧康（www.lrioh.com）认为有两个前提： 医疗数据的可靠性 AI辅助诊断首先要通过多个学科合作，针对每一种疾病建立规范的诊疗流程，产生合格的数据。为什么现在有很多AI辅助诊断产品，但效果都不理想，原因就在数据。 人工智能技术很好，让大家看到了很多希望。但人工智能应用于医学领域，还需要解决基础数据的问题。医疗数据要真正发挥作用，必须真实完整。没有可靠的数据，一切都是零。国内的医疗数据是最不齐全的。另外，医院的数据也并不可靠。由于各个医院的水平、标准和设备等存在差异，同一个病人做两次化验，结果很可能不一样。不同实验室做出来的化验结果也可能是不同的。 国内医院——尤其是比较好的医院，医生都很忙，不可能详细记录所有数据。未来，语音识别技术成熟后，将为医生收集数据带来极大的便利。 完善医疗应用平台 有人认为，人工智能在医疗领域的应用可以分为三个层次。 最底层的是医疗数据和计算能力，计算能力方面，目前工程类的计算机教授已经可以胜任；但医疗数据还存在很大的问题。 第二层是技术层，包括算法框架和通用技术，国内的专家也能搞定。 第三层是应用层，目前我们已经能够设计出比较好的医疗解决方案，但还缺少一个完善的医疗应用平台。 人工智能在心电图、内窥镜和皮肤病等领域也有很好的应用前景。用人工智能进行组学数据分析。通过可穿戴设备和移动互联实现健康管理。基于发病信息等，用大数据预测流行病的发展趋势。 人工智能在医学领域有广泛的应用前景，但人工智能不能代替医生。打造人工智能医疗系统一定要和专科医生合作，只有这样才能真正做好。现阶段的工作重点是建立高质量的数据集，在此基础上落地一些对老百姓真正有用的产品。
2017-10-17

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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