大数

　　随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强，情报研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。　　首先，表现在各领域中的情报研究从视角、方法上的相互借鉴。从方法上看，社交网络分析方法、空间信息分析等其他学科的分析方法，广泛应用于军事情报、科技情报等领域，心理学等领域的理论也用于情报分析的认知过程，以指导情报分析及其工具的研发。同时，情报学中的引文分析等文献计量方法也被借鉴用于网站影响力评估。从技术上看，可视化、数据挖掘等计算机领域的技术，为情报研究提供了有力的技术视角，情报研究获得的知识反过来又给予其他技术领域的发展以引导。可见，无论从思想上、方法上、技术上，各领域之间的交叉点越来越多，虽然这种相互借鉴早就存在，但现在意识更强、手段更为综合。 　　其次是分析内容的扩展，这也是最为重要和显著的变化。在情报研究过程中，不仅仅局限于就本领域问题的分析而分析，而将所分析的内容置于一个更大的情景下做通盘考虑，从而得出更为严谨的结论。联合国的创新倡议项目Global　Pulse在其白皮书“Big　Data　for　Development：　Opportunities　&　Challenges”［7］中指出，情境是关键，基于没有代表性样本而获得的结论是缺乏外部合法性的，即不能反映真实的世界。在情报研究领域，一些数据往往因为一些不可抗力的原因而不完整，如早期的科技数据，可能由于国际形势等外部因素，导致一些国家的科技信息无法获取，基于这样缺失的分析样本来评估该国的科技影响力，如果仅就数据论数据，无疑是会得“正确”的错误结论，这时应针对这样的异常情况，将研究问题放置在当时的时代背景下，揭示背后的原因，从其他方面收集信息来补充，才能得出符合实际的结论。也就是说，必须要考察不同时间戳下的相关信息，再对分析内容加以扩充，这实质是一种基于时间轴的扩展。另外，将内容扩展至本领域的上下游则是一种更为重要的扩展。例如，考察某项技术的发展前景，如果仅就该技术本身来讨论，可能会得出正面的结论，但如果结合特定地区人们对该技术的态度、当地的技术水平、物理条件、发展定位等，却可能会得出相反的结论。这就说明，在很多领域中，环境不同，发展程度不同，要解决的问题也就不同。一些地区当前关注的问题不一定就是其他地区要关注的问题，某些欠发达地区当前不一定就必须照搬另一些所谓发达地区的当前做法。这需要通盘考察，分析相关思想、观点和方法产生的土壤、使用的条件，结合当前环境再做出判断，否则可能会对决策者产生误导。

　　随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强，情报研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。　　首先，表现在各领域中的情报研究从视角、方法上的相互借鉴。从方法上看，社交网络分析方法、空间信息分析等其他学科的分析方法，广泛应用于军事情报、科技情报等领域，心理学等领域的理论也用于情报分析的认知过程，以指导情报分析及其工具的研发。同时，情报学中的引文分析等文献计量方法也被借鉴用于网站影响力评估。从技术上看，可视化、数据挖掘等计算机领域的技术，为情报研究提供了有力的技术视角，情报研究获得的知识反过来又给予其他技术领域的发展以引导。可见，无论从思想上、方法上、技术上，各领域之间的交叉点越来越多，虽然这种相互借鉴早就存在，但现在意识更强、手段更为综合。 　　其次是分析内容的扩展，这也是最为重要和显著的变化。在情报研究过程中，不仅仅局限于就本领域问题的分析而分析，而将所分析的内容置于一个更大的情景下做通盘考虑，从而得出更为严谨的结论。联合国的创新倡议项目Global　Pulse在其白皮书“Big　Data　for　Development：　Opportunities　&　Challenges”［7］中指出，情境是关键，基于没有代表性样本而获得的结论是缺乏外部合法性的，即不能反映真实的世界。在情报研究领域，一些数据往往因为一些不可抗力的原因而不完整，如早期的科技数据，可能由于国际形势等外部因素，导致一些国家的科技信息无法获取，基于这样缺失的分析样本来评估该国的科技影响力，如果仅就数据论数据，无疑是会得“正确”的错误结论，这时应针对这样的异常情况，将研究问题放置在当时的时代背景下，揭示背后的原因，从其他方面收集信息来补充，才能得出符合实际的结论。也就是说，必须要考察不同时间戳下的相关信息，再对分析内容加以扩充，这实质是一种基于时间轴的扩展。另外，将内容扩展至本领域的上下游则是一种更为重要的扩展。例如，考察某项技术的发展前景，如果仅就该技术本身来讨论，可能会得出正面的结论，但如果结合特定地区人们对该技术的态度、当地的技术水平、物理条件、发展定位等，却可能会得出相反的结论。这就说明，在很多领域中，环境不同，发展程度不同，要解决的问题也就不同。一些地区当前关注的问题不一定就是其他地区要关注的问题，某些欠发达地区当前不一定就必须照搬另一些所谓发达地区的当前做法。这需要通盘考察，分析相关思想、观点和方法产生的土壤、使用的条件，结合当前环境再做出判断，否则可能会对决策者产生误导。

大数据(Big Data)和情报(Intelligence)是两个相关但不同的概念。它们在数据处理、分析和应用方面有一定的重叠，但各自关注领域和目标有所不同。大数据：大数据是指规模庞大、类型繁多、处理速度快的数据集合。这些数据通常来自各种来源，包括互联网、社交媒体、传感器等。大数据的核心挑战在于如何有效地收集、存储、处理和分析这些数据，以便从中提取有价值的信息和洞察。大数据技术，如分布式计算、数据挖掘和机器学习等，可以帮助我们更好地理解和利用这些数据。情报：情报是指从各种途径收集、分析和评估的信息，旨在为决策者提供有关国家安全、经济、社会等方面的有用见解。情报可能来自多种来源，包括人员间谍活动、公开来源的信息、商业竞争等。情报分析的目的是发现潜在的威胁、机会和其他重要信息，以支持政策制定和战略规划。情报分析通常涉及对数据的深入挖掘、模式识别和预测等技术。总之，大数据主要关注数据的规模、速度和多样性，而情报则关注从各种来源收集、分析和评估信息的过程。尽管两者在某些方面有重叠，但它们的目标和方法有所不同。

贵州是我国大数据中心产业聚集地，西南地区重要的区域创新中心，也是全国重要的生态休闲度假 旅游 目的地。近年来贵州发展迅速，取得了非常多的亮眼成果。宝能集团坚持发展产业，回报 社会 的使命，在贵州也早已展开布局并不断完善，为地区经济发展带来强劲支持。 贵州发展迅速，宝能深耕不辍 在2019数博会期间，宝能集团董事长姚振华对数博会成功召开表示祝贺，也对贵州给予宝能集团的关心支持表示感谢，并表示宝能集团将加快推进在贵项目建设，进一步加强在大数据、 汽车 制造、康养产业、食品加工等领域务实合作，为贵州决战决胜脱贫攻坚、实现高质量发展作出贡献。 早在2017年6月，宝能就已经与贵州省政府签订战略合作协议，宝能加大对贵州省的战略投资，全面深化合作。依托贵州优势资源及自身产业沉淀，宝能深挖大数据应用价值，将产业发展与大数据深度融合，打造产业发展标杆，为贵州实体经济发展增添亮眼名片。 目前，宝能与贵州的合作涉及农产品深加工及流通、 旅游 、大 健康 、高端制造、综合开发、金融服务等多个领域。 一直以来宝能集团始终坚持实业报国理想，全面推进“制造宝能、 科技 宝能、民生宝能”三大战略，现已发展成为涵盖高端制造、国际物流、综合开发、民生服务四大核心业务板块的大型现代化企业集团。宝能集团在贵州的深化布局，势必也会为当地发展持续释放动能，伴随着更多项目的落地与推进，也将带来更多的发展新助力。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

云计算，物联网，大数据都是利用网络传输来实现的。这些信息技术都取决于网络速度，所以5G技术可以使得这些技术得到飞速发展。网络安全是网络发展的根本，只有安全高速的网络才能更好的发展信息技术。

大数据和云计算都是目前比较火热的概念，而且都已经开始应用于现实。至于互联网技术更是发展多年，取得了非常辉煌的成就。因此，题主说的新一代信息技术应该说都是已经在应用之中的技术了。目前来看，人工智能应该是大势所趋，可以说是新一代技术。因此，我们从两方面来说题主说的这个问题。1.目前的各种先进技术对于物流的发展起到了什么样的促进作用？2.人工智能等前沿技术对物流的进一步发展可能会有什么样的作用？首先，毫无疑问的是互联网技术，尤其是大数据和云计算等目前比较先进的技术对物流行业的促进作用非常明显。我们以京东和阿里都有涉及的前置仓模式为例，没有大数据的支撑是没办法取得成功的。根据资料显示，京东借助大量数据的积累和各种技术的实践，在各种大型活动之前可以根据广告推送量和用户的点击和浏览等行为对最终成交量有个比较精确的判断。当然，在这方面数据和技术积累都更强大的阿里应该也是具备相似的能力的。有了这种能力之后，电商巨头可以往各个仓库分配一定数量的商品，从而确保商品可以尽快送到买家手上。与此同时，由于这种分配是建立在相对精准的销量预测之上的，也不至于因为铺货过多造成资源浪费。没有现代互联网技术以及在此技术上发展而来的大数据和云计算，想要精准判断销量是很难的。而光有海量数据没有强大的运算能力也无法得出有价值的结论。因此，阿里和京东比拼配送速度，拼的不仅仅是仓库和配送队伍的建设，也是在比拼技术储备。天猫和京东承诺配送的时效性离不开极强的预测能力，而这种预测能力都建立在大数据等先进技术的基础上。当然技术的应用远远不止于此，总的来说就是利用各种技术缩短反应时间甚至实现预测，大大提高物流效率。当然题主提到了智慧物流的概念。所谓智慧物流大概就是指充分应用人工智能技术，高度自动化和智能化的物流体系。智慧物流的建设已经悄然启动，阿里和京东等企业都开始布局无人分拣和无人配送等业务。借助于人工智能技术的发展和成熟，利用新型机器人和无人机等设备，配合强大的后台数据处理能力，把物流行业从劳动密集型产业向高精尖技术行业转型是各大物流公司和电商巨头都在做的尝试。而他们建设的新型物流体系会非常依赖人工智能等前沿技术，所谓的智慧物流将会具备自动识别和分拣的能力，而且将会实现无人配送。全程高度自动化，人工参与程度会非常低。而这一切的实现都需要依赖高度发达的人工智能技术，根据实时数据做出快速反应是智慧物流必须具备的能力。比如说配送中的商品，收件人临时外出，无人配送机器是否可以快速根据突发情况做出调整？无人配送机器是不是可以根据收件人的习惯自动规划新路线？目前的技术是难以达到这种要求的，但是人工智能让这一切都有了可能性。

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。 NoSQL数据库大致分为5种类型1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapReduce查询，以及一个使用HTTP的API。（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

世界七大数学难题之首是：NP完全问题。2000 年，美国克莱数学研究所公布了世界七大数学难题，又称千年大奖问题，规定对每一难题的破解者颁发一百万美元的奖金。其中 P 与 NP 问题被列为这七大数学难题之首。NP完全问题(NP-C问题)，是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P？问题就在这个问号上，到底是NP等于P，还是NP不等于P。世界7大数学难题，解出一道奖励100万美元世界7大数学难题，解出一道奖励100万美元，至今只有一人解出。美国在21世纪初对全世界发布了一条悬赏消息，如果谁可以解出由专家组选出来的7大数学难题的其中一个，就可以获得100万美元的奖金，注意只要解出7道难题中的其中一个就可以。世界各地有许多数学家抱着激动的心情去解这7大难题，但基本上都是无功而返。但有一位俄罗斯数学家却解出了其中一道难题，他就是格里戈里.佩雷尔曼。他让所有参与的挑战者和专家都感觉不可思议，他解出了难题，却没有拿走100万美元资金。格里戈里说：“我感兴趣的是数学难题，而不是金钱，而且不喜欢被媒体关注。”其实格里戈里从1995年就开始研究庞加莱猜想，用了大约7年的时间，才在草稿纸上完成了这个猜想的证明。2002年他把自己的论文整理好发给数学专家团们检验，随后引起了数学界的轰动。

世界三大数学难题，我跟你说吧：1.你知道我手里拿几支笔吗？ 2.你知道天上几颗星星吗？ 3.你知道我有几根头发吗？

七大数学难题如下：1、黎曼猜想：黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ（s）的零点分布的猜想，由数学家波恩哈德-黎曼于1859年提出。虽然在知名度上，黎曼猜想不及费尔马猜想和哥德巴赫猜想，但它在数学上的重要性要远远超过后两者，是当今数学界最重要的数学难题。2、霍奇猜想：霍奇猜想可以说难道几乎所有的数学家，猜想表达能够将特定的对象形状，在不断增加维数的时候粘合形成一起，看似非常的巧妙，但在实际的操作过程中必须要加上没有几何解释的部件。3、BSD猜想：BSD猜想，全称贝赫和斯维纳通-戴尔猜想，它描述了阿贝尔簇的算术性质与解析性质之间的联系。4、欧几里得第五公设：欧几里得第五公设：同一平面内的两条直线与第三条直线相交，若其中一侧的两个内角之和小于二直角，则该两直线必在这一侧相交。因它与平行公理是等价的，所以又称为欧几里得平行公设，简称平行公设。5、NP完全问题：NP完全问题可以说是一个听着就很复杂的数学问题，简单的讲所有的完全多项式在非确定性的问题，都可以被转化为名为满足性的逻辑运算问题，数学家们猜想的是到底有没有一个确定性的算大。6、庞加莱猜想：庞加莱猜想提出来很长时间了，猜想中提到如果不断的去扯一个橡皮筋，然后让它慢慢于移动伸缩为一个点，最终能否证明三维球面或者是四维空间中的和原点有距离的全部问题，简直就是很困难了。7、纳维-斯托克斯方程：这个数学问题本是数学家们用来研究无论是在微风还是在湍流等情况下，都能用纳卫尔-斯托可的方程式做出相应的数据解答，但是到目前能完全理解纳卫尔-斯托可方程式的人少之又少，而且有些理论的实质进展很微妙。

请把毕达哥拉斯定理叫成勾股定理，是不是中国人？

七大数学难题排行榜如下：1、黎曼猜想：黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ（s）的零点分布的猜想，[bai]由数学家波恩哈德-黎曼于1859年提出。虽然在知名度上，黎曼猜想不及费尔马猜想和哥德巴赫猜想，但它在数学上的重要性要远远超过后两者，是当今数学界最重要的数学难题。2、NP完全问题：NP完全问题可以说是一个听着就很复杂的数学问题，简单的讲所有的完全多项式在非确定性的问题，都可以被转化为名为满足性的逻辑运算问题，数学家们猜想的是到底有没有一个确定性的算大。3、霍奇猜想：霍奇猜想可以说难道几乎所有的数学家，猜想表达能够将特定的对象形状，在不断增加维数的时候粘合形成一起，看似非常的巧妙，但在实际的操作过程中必须要加上没有几何解释的部件。4、庞加莱猜想：庞加莱猜想提出来很长时间了，[bai]猜想中提到如果不断的去扯一个橡皮筋，然后让它慢慢于移动伸缩为一个点，最终能否证明三维球面或者是四维空间中的和原点有距离的全部问题，简直就是很困难了。5、纳维-斯托克斯方程：这个数学问题本是数学家们用来研究无论是在微风还是在湍流等情况下，都能用纳卫尔-斯托可的方程式做出相应的数据解答，但是到目前能完全理解纳卫尔-斯托可方程式的人少之又少，而且有些理论的实质进展很微妙。6、BSD猜想：BSD猜想，全称贝赫和斯维纳通-戴尔猜想，它描述了阿贝尔簇的算术性质与解析性质之间的联系。7、欧几里得第五公设：欧几里得第五公设：同一平面内的两条直线与第三条直线相交，若其中一侧的两个内角之和小于二直角，则该两直线必在这一侧相交。因它与平行公理是等价的，所以又称为欧几里得平行公设，简称平行公设。

世界七大数学难题之首是：NP完全问题。2000 年，美国克莱数学研究所公布了世界七大数学难题，又称千年大奖问题，规定对每一难题的破解者颁发一百万美元的奖金。其中 P 与 NP 问题被列为这七大数学难题之首。NP完全问题(NP-C问题)，是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P？问题就在这个问号上，到底是NP等于P，还是NP不等于P。世界7大数学难题，解出一道奖励100万美元世界7大数学难题，解出一道奖励100万美元，至今只有一人解出。美国在21世纪初对全世界发布了一条悬赏消息，如果谁可以解出由专家组选出来的7大数学难题的其中一个，就可以获得100万美元的奖金，注意只要解出7道难题中的其中一个就可以。世界各地有许多数学家抱着激动的心情去解这7大难题，但基本上都是无功而返。但有一位俄罗斯数学家却解出了其中一道难题，他就是格里戈里.佩雷尔曼。他让所有参与的挑战者和专家都感觉不可思议，他解出了难题，却没有拿走100万美元资金。格里戈里说：“我感兴趣的是数学难题，而不是金钱，而且不喜欢被媒体关注。”其实格里戈里从1995年就开始研究庞加莱猜想，用了大约7年的时间，才在草稿纸上完成了这个猜想的证明。2002年他把自己的论文整理好发给数学专家团们检验，随后引起了数学界的轰动。

NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨-米尔斯存在性和质量缺口、纳卫尔-斯托可方程、BSD猜想。1、NP完全问题例：在一个周六的晚上，你参加了一个盛大的晚会。由于感到局促不安，你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人。宴会的主人向你提议说，你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝。不费一秒钟，你就能向那里扫视，并且发现宴会的主人是正确的。然而，如果没有这样的暗示，你就必须环顾整个大厅，一个个地审视每一个人，看是否有你认识的人。生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。这是这种一般现象的一个例子。与此类似的是，如果某人告诉你，数13717421可以写成两个较小的数的乘积，你可能不知道是否应该相信他，但是如果他告诉你它可以分解为3607乘上3803，那么你就可以用一个袖珍计算器容易验证这是对的。人们发现，所有的完全多项式非确定性问题，都可以转换为一类叫作满足性问题的逻辑运算问题。既然这类问题的所有可能答案，都可以在多项式时间内计算，人们于是就猜想，是否这类问题，存在一个确定性算法，可以在多项式时间内，直接算出或是搜寻出正确的答案呢。这就是著名的NP=P？的猜想。不管我们编写程序是否灵巧，判定一个答案是可以很快利用内部知识来验证，还是没有这样的提示而需要花费大量时间来求解，被看作逻辑和计算机科学中最突出的问题之一。它是斯蒂文·考克于1971年陈述的。2、霍奇猜想二十世纪的数学家们发现了研究复杂对象的形状的强有力的办法。基本想法是问在怎样的程度上，我们可以把给定对象的形状通过把维数不断增加的简单几何营造块粘合在一起来形成。这种技巧是变得如此有用，使得它可以用许多不同的方式来推广；最终导致一些强有力的工具，使数学家在对他们研究中所遇到的形形色色的对象进行分类时取得巨大的进展。不幸的是，在这一推广中，程序的几何出发点变得模糊起来。在某种意义下，必须加上某些没有任何几何解释的部件。霍奇猜想断言，对于所谓射影代数簇这种特别完好的空间类型来说，称作霍奇闭链的部件实际上是称作代数闭链的几何部件的(有理线性)组合。3、庞加莱猜想如果我们伸缩围绕一个苹果表面的橡皮带，那么我们可以既不扯断它，也不让它离开表面，使它慢慢移动收缩为一个点。另一方面，如果我们想象同样的橡皮带以适当的方向被伸缩在一个轮胎面上，那么不扯断橡皮带或者轮胎面，是没有办法把它收缩到一点的。我们说，苹果表面是“单连通的”，而轮胎面不是。大约在一百年以前，庞加莱已经知道，二维球面本质上可由单连通性来刻画，他提出三维球面(四维空间中与原点有单位距离的点的全体)的对应问题。这个问题立即变得无比困难，从那时起，数学家们就在为此奋斗。在2002年11月和2003年7月之间，俄罗斯的数学家格里戈里·佩雷尔曼在发表了三篇论文预印本，并声称证明了几何化猜想。在佩雷尔曼之后，先后有2组研究者发表论文补全佩雷尔曼给出的证明中缺少的细节。这包括密西根大学的布鲁斯·克莱纳和约翰·洛特；哥伦比亚大学的约翰·摩根和麻省理工学院的田刚。2006年8月，第25届国际数学家大会授予佩雷尔曼菲尔兹奖。数学界最终确认佩雷尔曼的证明解决了庞加莱猜想。4、黎曼假设有些数具有不能表示为两个更小的数的乘积的特殊性质，例如，2、3、5、7……等等。这样的数称为素数；它们在纯数学及其应用中都起着重要作用。在所有自然数中，这种素数的分布并不遵循任何有规则的模式。然而，德国数学家黎曼(1826~1866)观察到，素数的频率紧密相关于一个精心构造的所谓黎曼zeta函数ζ(s)的性态。著名的黎曼假设断言，方程ζ(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上。这点已经对于开始的1,500,000,000个解验证过。证明它对于每一个有意义的解都成立将为围绕素数分布的许多奥秘带来光明。黎曼假设之否认：其实虽然因素数分布而起，但是却是一个歧途，因为伪素数及素数的普遍公式告诉我们，素数与伪素数由它们的变量集决定的。具体参见伪素数及素数词条。5、杨-米尔斯存在性和质量缺口量子物理的定律是以经典力学的牛顿定律对宏观世界的方式对基本粒子世界成立的。大约半个世纪以前，杨振宁和米尔斯发现，量子物理揭示了在基本粒子物理与几何对象的数学之间的令人注目的关系。基于杨－米尔斯方程的预言已经在如下的全世界范围内的实验室中所履行的高能实验中得到证实：布罗克哈文、斯坦福、欧洲粒子物理研究所和驻波。尽管如此，他们的既描述重粒子、又在数学上严格的方程没有已知的解。特别是被大多数物理学家所确认、并且在他们的对于“夸克”的不可见性的解释中应用的“质量缺口”假设，从来没有得到一个数学上令人满意的证实。在这一问题上的进展需要在物理上和数学上两方面引进根本上的新观念。6、纳卫尔-斯托可方程的存在性与光滑性起伏的波浪跟随着我们的正在湖中蜿蜒穿梭的小船，湍急的气流跟随着我们的现代喷气式飞机的飞行。数学家和物理学家深信，无论是微风还是湍流，都可以通过理解纳维叶－斯托克斯方程的解，来对它们进行解释和预言。虽然这些方程是19世纪写下的，我们对它们的理解仍然极少。挑战在于对数学理论作出实质性的进展，使我们能解开隐藏在纳维叶－斯托克斯方程中的奥秘。7、BSD猜想数学家总是被诸如，那样的代数方程的所有整数解的刻画问题着迷。欧几里德曾经对这一方程给出完全的解答，但是对于更为复杂的方程，这就变得极为困难。事实上，正如马蒂雅谢维奇指出，希尔伯特第十问题是不可解的，即，不存在一般的方法来确定这样的方程是否有一个整数解。当解是一个阿贝尔簇的点时，贝赫和斯维讷通－戴尔猜想认为，有理点的群的大小与一个有关的蔡塔函数z(s)在点s=1附近的性态。特别是，这个有趣的猜想认为，如果z(1)等于0,那么存在无限多个有理点(解)。相反，如果z(1)不等于0。那么只存在着有限多个这样的点。值得一提的是，杨-米尔斯存在性和质量间隔这个问题中的杨，就是杨振宁：足见杨振宁在科学界的地位。在杨振宁的学习和研究过程中，数学大师刘熏宇先生对他产生了深刻的影响，他曾言：“有一位刘熏宇先生，他是一位数学家，写过很多通俗易懂和极其有趣的数学方面的文章，我记得，我读了他写的一个关于智力测试的文章。才知道排列和奇偶排列这些极为重要的数学概念。”杨振宁先生推崇的这套数学书，就是下面这套数学三书，既通俗易懂又非常有趣，非常适合中小学生数学启蒙和数学思维的培养。杨一米尔斯方程(Yang-Mills equation)是一个重要的微分方程，指杨一米尔斯作用量所确定的欧拉一拉格朗日方程。杨振宁，米尔斯的理论旨在描述基本粒子的行为使用这些非阿贝尔李群和统一的核心的电磁和弱力(即U(1)×SU(2))以及量子色动力学理论的强力(基于SU(3))，从而形成了对粒子物理标准模型理解的基础。

七大数学难题是如下：1、黎曼猜想：黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ（s）的零点分布的猜想，由数学家波恩哈德-黎曼于1859年提出。虽然在知名度上，黎曼猜想不及费尔马猜想和哥德巴赫猜想，但它在数学上的重要性要远远超过后两者，是当今数学界最重要的数学难题。2、霍奇猜想：霍奇猜想可以说难道几乎所有的数学家，猜想表达能够将特定的对象形状，在不断增加维数的时候粘合形成一起，看似非常的巧妙，但在实际的操作过程中必须要加上没有几何解释的部件。3、BSD猜想：BSD猜想，全称贝赫和斯维纳通-戴尔猜想，它描述了阿贝尔簇的算术性质与解析性质之间的联系。4、欧几里得第五公设：欧几里得第五公设：同一平面内的两条直线与第三条直线相交，若其中一侧的两个内角之和小于二直角，则该两直线必在这一侧相交。因它与平行公理是等价的，所以又称为欧几里得平行公设，简称平行公设。5、NP完全问题：NP完全问题可以说是一个听着就很复杂的数学问题，简单的讲所有的完全多项式在非确定性的问题，都可以被转化为名为满足性的逻辑运算问题，数学家们猜想的是到底有没有一个确定性的算大。6、庞加莱猜想：庞加莱猜想提出来很长时间了，猜想中提到如果不断的去扯一个橡皮筋，然后让它慢慢于移动伸缩为一个点，最终能否证明三维球面或者是四维空间中的和原点有距离的全部问题，简直就是很困难了。7、纳维-斯托克斯方程：这个数学问题本是数学家们用来研究无论是在微风还是在湍流等情况下，都能用纳卫尔-斯托可的方程式做出相应的数据解答，但是到目前能完全理解纳卫尔-斯托可方程式的人少之又少，而且有些理论的实质进展很微妙。

难题”之一：P（多项式算法）问题对NP（非多项式算法）问题 难题”之二： 霍奇(Hodge)猜想 难题”之三： 庞加莱(Poincare)猜想 难题”之四： 黎曼(Riemann)假设 难题”之五： 杨－米尔斯(Yang-Mills)存在性和质量缺口 难题”之六： 纳维叶－斯托克斯(Navier-Stokes)方程的存在性与光滑性 难题”之七： 贝赫(Birch)和斯维讷通－戴尔(Swinnerton-Dyer)猜想 难题”之八：几何尺规作图问题 难题”之九：哥德巴赫猜想 难题”之十：四色猜想

七大数学难题是如下：1、黎曼猜想：黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ（s）的零点分布的猜想，由数学家波恩哈德-黎曼于1859年提出。虽然在知名度上，黎曼猜想不及费尔马猜想和哥德巴赫猜想，但它在数学上的重要性要远远超过后两者，是当今数学界最重要的数学难题。2、霍奇猜想：霍奇猜想可以说难道几乎所有的数学家，猜想表达能够将特定的对象形状，在不断增加维数的时候粘合形成一起，看似非常的巧妙，但在实际的操作过程中必须要加上没有几何解释的部件。3、BSD猜想：BSD猜想，全称贝赫和斯维纳通-戴尔猜想，它描述了阿贝尔簇的算术性质与解析性质之间的联系。4、欧几里得第五公设：欧几里得第五公设：同一平面内的两条直线与第三条直线相交，若其中一侧的两个内角之和小于二直角，则该两直线必在这一侧相交。因它与平行公理是等价的，所以又称为欧几里得平行公设，简称平行公设。5、NP完全问题：NP完全问题可以说是一个听着就很复杂的数学问题，简单的讲所有的完全多项式在非确定性的问题，都可以被转化为名为满足性的逻辑运算问题，数学家们猜想的是到底有没有一个确定性的算大。6、庞加莱猜想：庞加莱猜想提出来很长时间了，猜想中提到如果不断的去扯一个橡皮筋，然后让它慢慢于移动伸缩为一个点，最终能否证明三维球面或者是四维空间中的和原点有距离的全部问题，简直就是很困难了。7、纳维-斯托克斯方程：这个数学问题本是数学家们用来研究无论是在微风还是在湍流等情况下，都能用纳卫尔-斯托可的方程式做出相应的数据解答，但是到目前能完全理解纳卫尔-斯托可方程式的人少之又少，而且有些理论的实质进展很微妙。

1、费马猜想：当整数n > 2时，关于x,y,z的不定方程 x^n + y^n = z^n 无正整数解。2、四色问题任何一张平面地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色。用数学语言表示，即将平面任意地细分为不相重叠的区域，每一个区域总可以用1，2，3，4这四个数字之一来标记，而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。3、哥德巴赫猜想1742年6月7日，德国数学家哥德巴赫在写给著名数学家欧拉的一封信中，提出了一个大胆的猜想：任何不小于3的奇数，都可以是三个质数之和（如：7=2+2+3，当时1仍属于质数）。同年，6月30日，欧拉在回信中提出了另一个版本的哥德巴赫猜想：任何偶数，都可以是两个质数之和。扩展资料四色定理的本质正是二维平面的固有属性，即平面内不可出现交叉而没有公共点的两条直线。很多人证明了二维平面内无法构造五个或五个以上两两相连区域，但却没有将其上升到逻辑关系和二维固有属性的层面，以致出现了很多伪反例。不过这些恰恰是对图论严密性的考证和发展推动。计算机证明虽然做了百亿次判断，终究只是在庞大的数量优势上取得成功，这并不符合数学严密的逻辑体系，至今仍有无数数学爱好者投身其中研究。

庞加莱猜想也解决了

这七个难题的简单介绍如下：1、P与NP问题：一个问题称为是P的，如果它可以通过运行多项式次（即运行时间至多是输入量大小的多项式函数）的一种算法获得解决。一个问题成为是NP的，如果所提出的解答可以用多项式次算法来检验。2、黎曼假设/黎曼猜想：黎曼ζ函数的每一个非平凡零点都有等于1/2的实部。3、庞加莱猜想：任何单连通闭3维流形同胚于3维球。4、Hodge猜想：任何Hodge类关于一个非奇异复射影代数簇都是某些代数闭链类的有理线形组合。5、Birch及Swinnerton-Dyer猜想：对于建立在有理数域上的每一条椭圆曲线，它在一处的L函数变为零的阶都等于该曲线上有理点的阿贝尔群的秩。6、Navier-Stokers方程组：（在适当的边界及初始条件下）对3维Navier-Stokers方程组证明或反证其光滑解的存在性。7、Yang-Mills理论：证明量子Yang-Mills场存在，并存在一个质量间隙。20年过去，千禧年数学七大难题仍有六题未解2000年5月，由美国富豪出资建立的克莱数学研究所，精心挑选了7大未解数学难题，无论是数学家还是流浪汉，任何人只要解决其中一题，都可以领走100万美金。美国希望通过悬赏的方式高效解决问题，对数学家而言，无疑也是一次扬名立万的机会。这七道题也被称为“千禧年数学七大难题”。可如今20年过去了，七道难题还剩下六道未解。唯一已经被攻破的是曾经困扰人类近百年的“庞加莱猜想”。用大众化可以理解语言可以定义为：在一个三维空间中，假如每一条封闭的曲线都能收缩成一点，那么这个空间一定是一个三维的圆球。1904年，被誉为最后一个百科全书式的法国科学家庞加莱提出了这一猜想。庞加莱猜想”拓扑学的基础难题，如果破解了这个难题，人类对于宇宙和空间的认识将更上一个深度。

美国麻州的克雷（Clay）数学研究所于2000年5月24日在巴黎法兰西学院宣布了一件被媒体炒得火热的大事：对七个“千僖年数学难题”的每一个悬赏一百万美元。以下是这七个难题的简单介绍。 “千 僖难题”之一：P（多项式算法）问题对NP（非多项式算法）问题 在一个周六的晚上，你参加了一个盛大的晚会。由于感到局促不安，你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人。你的主人向你提议说，你一定认识那位正在甜点盘 附近角落的女士罗丝。不费一秒钟，你就能向那里扫视，并且发现你的主人是正确的。然而，如果没有这样的暗示，你就必须环顾整个大厅，一个个地审视每一个 人，看是否有你认识的人。生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。这是这种一般现象的一个例子。与此类似的是，如果某人告诉你，数 13，717，421可以写成两个较小的数的乘积，你可能不知道是否应该相信他，但是如果他告诉你它可以因子分解为3607乘上3803，那么你就可以用 一个袖珍计算器容易验证这是对的。不管我们编写程序是否灵巧，判定一个答案是可以很快利用内部知识来验证，还是没有这样的提示而需要花费大量时间来求解， 被看作逻辑和计算机科学中最突出的问题之一。它是斯蒂文·考克（StephenCook）于1971年陈述的。 “千僖难题”之 二： 霍奇(Hodge)猜想 二十世纪的数学家们发现了研究复杂对象的形状的强有力的办法。基本想法是问在怎样的程度上，我们可以把给定对象的形状通过把维数不断增加的简单几何营造块 粘合在一起来形成。这种技巧是变得如此有用，使得它可以用许多不同的方式来推广；最终导至一些强有力的工具，使数学家在对他们研究中所遇到的形形色色的对 象进行分类时取得巨大的进展。不幸的是，在这一推广中，程序的几何出发点变得模糊起来。在某种意义下，必须加上某些没有任何几何解释的部件。霍奇猜想断 言，对于所谓射影代数簇这种特别完美的空间类型来说，称作霍奇闭链的部件实际上是称作代数闭链的几何部件的(有理线性)组合。 “千 僖难题”之三： 庞加莱(Poincare)猜想 如果我们伸缩围绕一个苹果表面的橡皮带，那么我们可以既不扯断它，也不让它离开表面，使它慢慢移动收缩为一个点。另一方面，如果我们想象同样的橡皮带以适 当的方向被伸缩在一个轮胎面上，那么不扯断橡皮带或者轮胎面，是没有办法把它收缩到一点的。我们说，苹果表面是“单连通的”，而轮胎面不是。大约在一百年 以前，庞加莱已经知道，二维球面本质上可由单连通性来刻画，他提出三维球面(四维空间中与原点有单位距离的点的全体)的对应问题。这个问题立即变得无比困 难，从那时起，数学家们就在为此奋斗。 “千僖难题”之四： 黎曼(Riemann)假设 有些数具有不能表示为两个更小的数的乘积的特殊性质，例如，2,3,5,7,等等。这样的数称为素数；它们在纯数学及其应用中都起着重要作用。在所有自然 数中，这种素数的分布并不遵循任何有规则的模式；然而，德国数学家黎曼(1826~1866)观察到，素数的频率紧密相关于一个精心构造的所谓黎曼蔡塔函 数z(s$的性态。著名的黎曼假设断言，方程z(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上。这点已经对于开始的1,500,000,000个解验证过。证 明它对于每一个有意义的解都成立将为围绕素数分布的许多奥秘带来光明。 “千僖难题”之五： 杨－米尔斯(Yang-Mills)存在性和质量缺口 量子物理的定律是以经典力学的牛顿定律对宏观世界的方式对基本粒子世界成立的。大约半个世纪以前，杨振宁和米尔斯发现，量子物理揭示了在基本粒子物理与几 何对象的数学之间的令人注目的关系。基于杨－米尔斯方程的预言已经在如下的全世界范围内的实验室中所履行的高能实验中得到证实：布罗克哈文、斯坦福、欧洲 粒子物理研究所和筑波。尽管如此，他们的既描述重粒子、又在数学上严格的方程没有已知的解。特别是，被大多数物理学家所确认、并且在他们的对于 “夸克”的不可见性的解释中应用的“质量缺口”假设，从来没有得到一个数学上令人满意的证实。在这一问题上的进展需要在物理上和数学上两方面引进根本上的 新观念。 “千僖难题”之六： 纳维叶－斯托克斯(Navier-Stokes)方程的存在性与光滑性 起伏的波浪跟随着我们的正在湖中蜿蜒穿梭的小船，湍急的气流跟随着我们的现代喷气式飞机的飞行。数学家和物理学家深信，无论是微风还是湍流，都可以通过理 解纳维叶－斯托克斯方程的解，来对它们进行解释和预言。虽然这些方程是19世纪写下的，我们对它们的理解仍然极少。挑战在于对数学理论作出实质性的进展， 使我们能解开隐藏在纳维叶－斯托克斯方程中的奥秘。 “千僖难题”之七： 贝赫(Birch)和斯维讷通－戴尔(Swinnerton-Dyer)猜想 数学家总是被诸如x^2+y^2=z^2那样的代数方程的所有整数解的刻画问题着迷。欧几里德曾经对这一方程给出完全的解答，但是对于更为复杂的方程，这 就变得极为困难。事实上，正如马蒂雅谢维奇(Yu.V.Matiyasevich)指出，希尔伯特第十问题是不可解的，即，不存在一般的方法来确定这样的 方法是否有一个整数解。当解是一个阿贝尔簇的点时，贝赫和斯维讷通－戴尔猜想认为，有理点的群的大小与一个有关的蔡塔函数z(s)在点s=1附近的性态。 特别是，这个有趣的猜想认为，如果z(1)等于0,那么存在无限多个有理点(解)，相反，如果z(1)不等于0,那么只存在有限多个这样的点。 八： 几何尺规作图问题 这里所说的“几何尺规作图问题”是指做图限制只能用直尺、圆规，而这里的直尺是指没有刻度只能画直线的尺。“几何尺规作图问题”包括以下四个问题 1.化圆为方－求作一正方形使其面积等於一已知圆； 2.三等分任意角； 3.倍立方－求作一立方体使其体积是一已知立方体的二倍。 4.做正十七边形。 以上四个问题一直困扰数学家二千多年都不得其解，而实际上这前三大问题都已证明不可能用直尺圆规经有限步骤可解决的。第四个问题是高斯用代数的方法解决 的，他也视此为生平得意之作，还交待要把正十七边形刻在他的墓碑上，但后来他的墓碑上并没有刻上十七边形，而是十七角星，因为负责刻碑的雕刻家认为，正十 七边形和圆太像了，大家一定分辨不出来。 九：哥德巴赫猜想 公元1742年6月7日哥德巴赫(Goldbach)写信给当时的大数学家欧拉(Euler)，提出了以下的猜想: (a) 任何一个>=6之偶数，都可以表示成两个奇质数之和。 (b) 任何一个>=9之奇数，都可以表示成三个奇质数之和。 从此，这道著名的数学难题引起了世界上成千上万数学家的注意。200年过去了，没有人证明它。哥德巴赫猜想由此成为数学皇冠上一颗可望不可及的“明珠”。 十： 四色猜想 1852年，毕业于伦敦大学的弗南西斯.格思里来到一家科研单位搞地图着色工作时，发现了一种有趣的现象：“看来，每幅地图都可以用四种颜色着色，使得有 共同边界的国家着上不同的颜色。” 1872年，英国当时最著名的数学家凯利正式向伦敦数学学会提出了这个问题，于是四色猜想成了世界数学界关注的问题。世界上许多一流的数学家都纷纷参加了 四色猜想的大会战。 1976年，美国数学家阿佩尔与哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上，用了1200个小时，作了100亿判断，终于完成了四色定理的证明。四 色猜想的计算机证明，轰动了世界。

世界七大数学难题之首是：NP完全问题。2000 年，美国克莱数学研究所公布了世界七大数学难题，又称千年大奖问题，规定对每一难题的破解者颁发一百万美元的奖金。其中 P 与 NP 问题被列为这七大数学难题之首。NP完全问题(NP-C问题)，是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P？问题就在这个问号上，到底是NP等于P，还是NP不等于P。世界7大数学难题，解出一道奖励100万美元世界7大数学难题，解出一道奖励100万美元，至今只有一人解出。美国在21世纪初对全世界发布了一条悬赏消息，如果谁可以解出由专家组选出来的7大数学难题的其中一个，就可以获得100万美元的奖金，注意只要解出7道难题中的其中一个就可以。世界各地有许多数学家抱着激动的心情去解这7大难题，但基本上都是无功而返。但有一位俄罗斯数学家却解出了其中一道难题，他就是格里戈里.佩雷尔曼。他让所有参与的挑战者和专家都感觉不可思议，他解出了难题，却没有拿走100万美元资金。格里戈里说：“我感兴趣的是数学难题，而不是金钱，而且不喜欢被媒体关注。”其实格里戈里从1995年就开始研究庞加莱猜想，用了大约7年的时间，才在草稿纸上完成了这个猜想的证明。2002年他把自己的论文整理好发给数学专家团们检验，随后引起了数学界的轰动。

难题”之一：P（多项式算法）问题对NP（非多项式算法）问题 难题”之二： 霍奇(Hodge)猜想 难题”之三： 庞加莱(Poincare)猜想 ——————据说不久前已解开难题”之四： 黎曼(Riemann)假设 难题”之五： 杨－米尔斯(Yang-Mills)存在性和质量缺口 难题”之六： 纳维叶－斯托克斯(Navier-Stokes)方程的存在性与光滑性 难题”之七： 贝赫(Birch)和斯维讷通－戴尔(Swinnerton-Dyer)猜想 难题”之八：几何尺规作图问题 难题”之九：哥德巴赫猜想 难题”之十：四色猜想 详细请见百度文档附件就在下面，点击即可

今天我们来和大家说说世界七大数学难题，这些可都是世界上最难的数学题哦。 说到数学难题你会想到什么，我最先想到的是哥德巴赫猜想，但其实哥德巴赫猜想并不是这七大数学难题之一，下面就让我们来一起看看当今科技如此发达的情况下还有哪些数学难题。世界七大数学难题：1、P/NP问题（P versus NP）2、霍奇猜想（The Hodge Conjecture）3、庞加莱猜想（The Poincaré Conjecture），此猜想已获得证实。4、黎曼猜想（The Riemann Hypothesis）5、杨-米尔斯存在性与质量间隙（Yang-Mills Existence and Mass Gap）6、纳维-斯托克斯存在性与光滑性（Navier-Stokes existence and smoothness）7、贝赫和斯维讷通-戴尔猜想（The Birch and Swinnerton-Dyer Conjecture）所谓的世界七大数学难题其实是于2000年5月24日由由美国克雷数学研究所公布的七个数学难题。也被称为千禧年大奖难题。根据克雷数学研究所订定的规则，所有难题的解答必须发表在数学期刊上，并经过各方验证，只要通过两年验证期，每解破一题的解答者，会颁发奖金100万美元。这些难题是呼应1900年德国数学家大卫·希尔伯特在巴黎提出的23个历史性数学难题，经过一百年，许多难题已获得解答。而千禧年大奖难题的破解，极有可能为密码学以及航天、通讯等领域带来突破性进展。一：P/NP问题P/NP问题是世界上最难的数学题之一。在理论信息学中计算复杂度理论领域里至今没有解决的问题，它也是克雷数学研究所七个千禧年大奖难题之一。P/NP问题中包含了复杂度类P与NP的关系。1971年史提芬·古克和Leonid Levin相对独立的提出了下面的问题，即是否两个复杂度类P和NP是恒等的（P=NP?）。 复杂度类P即为所有可以由一个确定型图灵机在多项式表达的时间内解决的问题；类NP由所有可以在多项式时间内验证解是否正确的决定问题组成，或者等效的说，那些解可以在非确定型图灵机上在多项式时间内找出的问题的集合。很可能，计算理论最大的未解决问题就是关于这两类的关系的： P和NP相等吗？ 在2002年对于100研究者的调查，61人相信答案是否定的，9个相信答案是肯定的，22个不确定，而8个相信该问题可能和现在所接受的公理独立，所以不可能证明或证否。对于正确的解答，有一个1百万美元的奖励。 NP-完全问题（或者叫NPC）的集合在这个讨论中有重大作用，它们可以大致的被描述为那些在NP中最不像在P中的（确切定义细节请参看NP-完全理论）。计算机科学家现在相信P, NP，和NPC类之间的关系如图中所示，其中P和NPC类不交。假设P ≠ NP的复杂度类的图解。如P = NP则三个类相同。 简单来说，P = NP问题问道：如果是／不是问题的正面答案可以很快验证，其答案是否也可以很快计算？这里有一个给你找点这个问题的感觉的例子。给定一个大数Y，我们可以问Y是否是复合数。例如，我们可能问53308290611是否有非平凡的因数。答案是肯定的，虽然手工找出一个因数很麻烦。从另一个方面讲，如果有人声称答案是"对，因为224737可以整除53308290611"，则我们可以很快用一个除法来验证。验证一个数是除数比找出一个明显除数来简单得多。用于验证一个正面答案所需的信息也称为证明。所以我们的结论是，给定正确的证明，问题的正面答案可以很快地（也就是，在多项式时间内）验证，而这就是这个问题属于NP的原因。虽然这个特定的问题，最近被证明为也在P类中（参看下面的关于"质数在P中"的参考），这一点也不明显，而且有很多类似的问题相信不属于类P。 像上面这样，把问题限制到“是／不是”问题并没有改变原问题（即没有降低难度）；即使我们允许更复杂的答案，最后的问题（是否FP = FNP）是等价的。关于证明的难度的结果虽然百万美元的奖金和投入巨大却没有实质性结果的大量研究足以显示该问题是困难的，但是还有一些形式化的结果证明为什么该问题可能很难解决。 最常被引用的结果之一是设计神谕。假想你有一个魔法机器可以解决单个问题，例如判定一个给定的数是否为质数，可以瞬间解决这个问题。我们的新问题是，若我们被允许任意利用这个机器，是否存在我们可以在多项式时间内验证但无法在多项式时间内解决的问题？结果是，依赖于机器能解决的问题，P = NP和P ≠ NP二者都可以证明。这个结论带来的后果是，任何可以通过修改神谕来证明该机器的存在性的结果不能解决问题。不幸的是，几乎所有经典的方法和大部分已知的方法可以这样修改（我们称它们在相对化）。 如果这还不算太糟的话，1993年Razborov和Rudich证明的一个结果表明，给定一个特定的可信的假设，在某种意义下“自然”的证明不能解决P = NP问题。这表明一些现在似乎最有希望的方法不太可能成功。随着更多这类定理得到证明，该定理的可能证明方法有越来越多的陷阱要规避。 这实际上也是为什么NP完全问题有用的原因：若对于NP完全问题存在有一个多项式时间算法，或者没有一个这样的算法，这将能用一种相信不被上述结果排除在外的方法来解决P = NP问题

难题”之一：P（多项式算法）问题对NP（非多项式算法）问题 难题”之二：霍奇(Hodge)猜想 难题”之三：庞加莱(Poincare)猜想 难题”之四：黎曼(Riemann)假设 难题”之五：杨－米尔斯(Yang-Mills)存在性和质量缺口 难题”之六：纳维叶－斯托克斯(Navier-Stokes)方程的存在性与光滑性 难题”之七：贝赫(Birch)和斯维讷通－戴尔(Swinnerton-Dyer)猜想 难题”之八：几何尺规作图问题 难题”之九：哥德巴赫猜想 难题”之十：四色猜想

千禧年七大数学难题如下:1、P与NP问题：一个问题称为是P的，如果它可以通过运行多项式次（即运行时间至多是输入量大小的多项式函数）的一种算法获得解决。一个问题成为是NP的，如果所提出的解答可以用多项式次算法来检验。2、黎曼假设/黎曼猜想：黎曼ζ函数的每一个非平凡零点都有等于1/2的实部。3、庞加莱猜想：任何单连通闭3维流形同胚于3维球。4、Hodge猜想：任何Hodge类关于一个非奇异复射影代数簇都是某些代数闭链类的有理线形组合。5、Birch及Swinnerton-Dyer猜想：对于建立在有理数域上的每一条椭圆曲线，它在一处的L函数变为零的阶都等于该曲线上有理点的阿贝尔群的秩。6、Navier-Stokers方程组：（在适当的边界及初始条件下）对3维Navier-Stokers方程组证明或反证其光滑解的存在性。7、Yang-Mills理论：证明量子Yang-Mills场存在，并存在一个质量间隙。1847年，库默尔创立“代数数论”这一现代重要学科。他还证明了当n﹤100时，除却n=37、59、67这些不规则质数的情况，费尔马大定理都成立，是一次大飞跃。历史上费尔马大定理高潮迭起，传奇不断。其惊人的魅力，曾在最后时刻挽救自杀青年于不死。他就是德国的沃尔夫斯克勒，他于1908年为费尔马大定理设悬赏10万马克（相当于现时的160万美元多），期限1908－2007年。无数人耗尽心力，空留浩叹。最现代的电脑加数学技巧，验证了400万以内的n，但这对最终证明无济于事。1983年德国的法尔廷斯证明了：对任一固定的n，最多只有有限多个x，y，z，振动了世界，获得菲尔兹奖（数学界最高奖）。

1、几何尺规作图问题这里所说的“几何尺规作图问题”是指做图限制只能用直尺、圆规，而这里的直尺是指没有刻度只能画直线的尺。“几何尺规作图问题”包括以下四个问题1.化圆为方－求作一正方形使其面积等於一已知圆；2.三等分任意角；3.倍立方－求作一立方体使其体积是一已知立方体的二倍。4.做正十七边形。以上四个问题一直困扰数学家二千多年都不得其解，而实际上这前三大问题都已证明不可能用直尺圆规经有限步骤可解决的。第四个问题是高斯用代数的方法解决的，他也视此为生平得意之作，还交待要把正十七边形刻在他的墓碑上，但後来他的墓碑上并没有刻上十七边形，而是十七角星，因为负责刻碑的雕刻家认为，正十七边形和圆太像了，大家一定分辨不出来。 2、蜂窝猜想四世纪古希腊数学家佩波斯提出,蜂窝的优美形状,是自然界最有效劳动的代表。他猜想,人们所见到的、截面呈六边形的蜂窝,是蜜蜂采用最少量的蜂蜡建造成的。他的这一猜想称为蜂窝猜想,但这一猜想一直没有人能证明。1943年,匈牙利数学家陶斯巧妙地证明,在所有首尾相连的正多边形中,正多边形的周长是最小的。1943年,匈牙利数学家陶斯巧妙地证明,在所有首尾相连的正多边形中,正多边形的周长是最小的。但如果多边形的边是曲线时,会发生什么情况呢?陶斯认为,正六边形与其他任何形状的图形相比,它的周长最小,但他不能证明这一点。而黑尔在考虑了周边是曲线时,无论是曲线向外突,还是向内凹,都证明了由许多正六边形组成的图形周长最校他已将19页的证明过程放在因特网上,许多专家都已看到了这一证明,认为黑尔的证明是正确的。 3、孪生素数猜想1849年，波林那克提出孪生素生猜想（the conjecture of twin primes），即猜测存在无穷多对孪生素数。孪生素数即相差2的一对素数。例如3和5 ，5和7，11和13，…，10016957和10016959等等都是孪生素数。1966年，中国数学家陈景润在这方面得到最好的结果：存在无穷多个素数p，使p+2是不超过两个素数之积。孪生素数猜想至今仍未解决，但一般人都认为是正确的。 4、费马最後定理在三百六十多年前的某一天，费马突然心血来潮在书页的空白处，写下一个看起来很简单的定理这个定理的内容是有关一个方程式 xn +yn = zn的正整数解的问题，当n=2时就是我们所熟知的毕氏定理（中国古代又称勾股弦定理）。费马声称当n>2时，就找不到满足xn +yn = zn的整数解，例如：方程式x3 +y3 = z3就无法找到整数解。始作俑者的费马也因此留下了千古的难题，三百多年来无数的数学家尝试要去解决这个难题却都徒劳无功。这个号称世纪难题的费马最後定理也就成了数学界的心头大患，极欲解之而後快。不过这个三百多年的数学悬案终於解决了，这个数学难题是由英国的数学家威利斯（Andrew Wiles）所解决。其实威利斯是利用二十世纪过去三十年来抽象数学发展的结果加以证明。5、四色猜想1852年，毕业于伦敦大学的弗南西斯.格思里来到一家科研单位搞地图着色工作时，发现了一种有趣的现象：“看来，每幅地图都可以用四种颜色着色，使得有共同边界的国家着上不同的颜色。”1872年，英国当时最著名的数学家凯利正式向伦敦数学学会提出了这个问题，于是四色猜想成了世界数学界关注的问题。世界上许多一流的数学家都纷纷参加了四色猜想的大会战。1976年，美国数学家阿佩尔与哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上，用了1200个小时，作了100亿判断，终于完成了四色定理的证明。四色猜想的计算机证明，轰动了世界。6、哥德巴赫猜想公元1742年6月7日哥德巴赫(Goldbach)写信给当时的大数学家欧拉(Euler)，提出了以下的猜想: (a) 任何一个>=6之偶数，都可以表示成两个奇质数之和。 (b) 任何一个>=9之奇数，都可以表示成三个奇质数之和。从此，这道著名的数学难题引起了世界上成千上万数学家的注意。200年过去了，没有人证明它。哥德巴赫猜想由此成为数学皇冠上一颗可望不可及的“明珠”。

10、纳卫尔-斯托可方程的存在性与光滑性：小船穿梭在波浪起伏的湖中，湍急的气流跟随着我们的现代喷气式飞机的飞行，不管有微风还是湍流都可以通过解纳维叶-斯托克斯方程的解来对其进行解释和语言。9、杨-米尔斯存在性和质量缺口：杨-米尔斯理论，是现代规范场理论的基础，20世纪下半叶重要的物理突破，旨在使用非阿贝尔李群描述基本粒子的行为，是由物理学家杨振宁和米尔斯在1954年首先提出来的。这个当时没有被物理学界看重的理论，通过后来许多学者于1960到1970年代引入的对称性自发破缺与渐进自由的观念，发展成今天的标准模型。8、贝赫和斯维讷通-戴尔猜想：贝赫和斯维讷通-戴尔猜想认为有理点的群的大小和一个有关的蔡塔函数z(s)在点s=1附近的性态，这是一个特别有趣的猜想，如果z(1)等于0,那么存在无限多个有理点，那么如果它不等于0的时候就只存在有限的多个这样的点。7、四色定理：四色定理的本质正是二维平面的固有属性，即平面内不可出现交叉而没有公共点的两条直线。很多人证明了二维平面内无法构造五个或五个以上两两相连区域，但却没有将其上升到逻辑关系和二维固有属性的层面，以致出现了很多伪反例。不过这些恰恰是对图论严密性的考证和发展推动。计算机证明虽然做了百亿次判断，终究只是在庞大的数量优势上取得成功，这并不符合数学严密的逻辑体系，至今仍有无数数学爱好者投身其中研究。6、哥德巴赫猜想：哥德巴赫1742年给欧拉的信中哥德巴赫提出了以下猜想：任一大于2的偶数都可写成两个质数之和。但是哥德巴赫自己无法证明它，于是就写信请教赫赫有名的大数学家欧拉帮忙证明，但是一直到死，欧拉也无法证明。1966年陈景润证明了"1+2"成立，即"任一充分大的偶数都可以表示成二个素数的和，或是一个素数和一个半素数的和"。5、费马大定理：由17世纪法国数学家皮耶·德·费玛提出。它断言当整数n >2时，关于x, y, z的方程 x^n + y^n = z^n 没有正整数解。被提出后，经历多人猜想辩证，历经三百多年的历史，最终在1995年被英国数学家安德鲁·怀尔斯彻底证明。4、黎曼假设：黎曼的假设是这样的方程z(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上，这个点解答过无数次证明为围绕素数分布的许多奥秘带来光明。伪素数及素数的普遍公式告诉我们素数与伪素数由它们的变量集决定的。所以她的假设是不对的。3、霍奇猜想：他猜想对于所谓射影代数簇这种特别完美的空间类型来说，称作霍奇闭链的部件实际上是称作代数闭链的几何部件的（有理线性）组合。2、庞加莱猜想：庞加莱猜想是法国数学家庞加莱提出的一个猜想，2006年，数学界最终确认佩雷尔曼的证明解决了庞加莱猜想。庞加莱猜想是一个拓扑学中带有基本意义的命题，将有助于人类更好地研究三维空间，其带来的结果将会加深人们对流形性质的认识。1、NP完全问题：如果一个人跟你说你数13717421可以写成两个较小的数的乘积，他告诉你可以分解为3607乘上3803计算机验证这样算是对的，人们猜想是不是在多项式时间内，直接算出或是找到正确答案这就是NP=P?的猜想，如果没有提示是需要花很多时间来解答的。

美国马萨诸塞州的克雷数学研究所于2000年5月24日在巴黎法兰西学院宣布了一件被媒体炒得火热的大事：对七个“千年数学难题”的每一个悬赏一百万美元。其中有一个已被解决(庞加莱猜想)，还剩六个。（庞加莱猜想，已由俄罗斯数学家格里戈里·佩雷尔曼破解。我国中山大学朱熹平教授和旅美数学家、清华大学兼职教授曹怀东做了证明的封顶工作。）整个计算机科学的大厦就建立在图灵机可计算理论和计算复杂性理论的基础上,“千年大奖问题”公布以来， 在世界数学界产生了强烈反响。这些问题都是关于数学基本理论的，但这些问题的解决将对数学理论的发展和应用的深化产生巨大推动。认识和研究“千年大奖问题”已成为世界数学界的热点。不少国家的数学家正在组织联合攻关。 可以预期， “千年大奖问题” 将会改变新世纪数学发展的历史进程。一、P（多项式时间）问题对NP（nondeterministic polynomial time，非确定多项式时间问题）在一个周六的晚上，你参加了一个盛大的晚会。由于感到局促不安，你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人。你的主人向你提议说，你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝。不费一秒钟，你就能向那里扫视，并且发现你的主人是正确的。然而，如果没有这样的暗示，你就必须环顾整个大厅，一个个地审视每一个人，看是否有你认识的人。生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。这是这种一般现象的一个例子。与此类似的是，如果某人告诉你，数13，717，421可以写成两个较小的数的乘积，你可能不知道是否应该相信他，但是如果他告诉你它可以因式分解为3607乘上3803，那么你就可以用一个袖珍计算器容易验证这是对的。不管我们编写程序是否灵巧，判定一个答案是可以很快利用内部知识来验证，还是没有这样的提示而需要花费大量时间来求解，被看作逻辑和计算机科学中最突出的问题之一。它是斯蒂文·考克于1971年陈述的。一旦证明P=NP，将是计算机科学的一场决定性的突破，在软件工程实践中，将革命性的提高效率。从工业、农业、军事、医疗到生活、以至软件在它的各个应用域，都将是一个飞跃。二、霍奇猜想（Hodge conjecture）二十世纪的数学家们发现了研究复杂对象的形状的强有力的办法。基本想法是问在怎样的程度上，我们可以把给定对象的形状通过把维数不断增加的简单几何营造块粘合在一起来形成。这种技巧是变得如此有用，使得它可以用许多不同的方式来推广；最终导致一些强有力的工具，使数学家在对他们研究中所遇到的形形色色的对象进行分类时取得巨大的进展。不幸的是，在这一推广中，程序的几何出发点变得模糊起来。在某种意义下，必须加上某些没有任何几何解释的部件。霍奇猜想断言，对于所谓射影代数簇这种特别完美的空间类型来说，称作霍奇闭链的部件实际上是称作代数闭链的几何部件的(有理线性)组合。三、庞加莱猜想（Poincaré conjecture）如果我们伸缩围绕一个苹果表面的橡皮带，那么我们可以既不扯断它，也不让它离开表面，使它慢慢移动收缩为一个点。另一方面，如果我们想象同样的橡皮带以适当的方向被伸缩在一个轮胎面上，那么不扯断橡皮带或者轮胎面，是没有办法把它收缩到一点的。我们说，苹果表面是“单连通的”，而轮胎面不是。大约在一百年以前，法国数学家庞加莱已经知道，二维球面本质上可由单连通性来刻画，他提出三维球面(四维空间中与原点有单位距离的点的全体)的对应问题。这个问题立即变得无比困难，从那时起，数学家们就在为此奋斗。在2002年11月和2003年7月之间，俄罗斯的数学家格里戈里·佩雷尔曼在发表了三篇论文预印本，并声称证明了几何化猜想。在佩雷尔曼之后，先后有3组研究者发表论文补全佩雷尔曼给出的证明中缺少的细节。这包括密歇根大学的布鲁斯·克莱纳和约翰·洛特；哥伦比亚大学的约翰·摩根和麻省理工学院的田刚；以及理海大学的曹怀东和中山大学的朱熹平。2006年8月，第25届国际数学家大会授予佩雷尔曼菲尔兹奖。数学界最终确认佩雷尔曼的证明解决了庞加莱猜想。四、黎曼假设有些数具有不能表示为两个更小的数的乘积的特殊性质，例如，2、3、5、7……等等。这样的数称为素数；它们在纯粹数学及应用数学中都起着重要作用。在所有自然数中，素数分布似乎并不遵循任何有规则的模式；然而，德国数学家黎曼(1826~1866)观察到，素数的频率紧密相关于所谓的黎曼ζ函数。黎曼假设断言，方程ζ(s)=0的非平凡零点的实部都是1/2，即位于直线1/2 + ti（“临界线”，critical line）上。这点已经对于开首的1,500,000,000个解验证过。证明它对于每一个有意义的解都成立，将为围绕素数分布的许多奥秘带来光明。

一、塞乐斯的故事塞乐斯是古希腊第一位闻名世界的大数学家。他原是精明商人，靠卖橄榄油积累了相当财富后，塞乐斯便专心从事科学研究和旅行。他勤奋好学，勇于探索。他的家乡离埃及不太远，所以他常去埃及旅行。他游历埃及时，曾用一种巧妙的方法算出了金字塔的高度，使古埃及国王阿美西斯钦羡不已。二、阿基米德的故事阿基米德把皇冠和与它相同的真皇冠各放进一盆水里，测量溢出来的水，得知此皇冠比真皇冠轻，说明掺了金属。三、哥德巴赫故事哥德巴赫是一个德国数学家，生于1690年，从1725年起当选为俄国彼得堡科学院院士。在彼得堡，哥德巴赫结识了大数学家欧拉，两人书信交往达30多年。他有一个著名的猜想，就是在和欧拉的通信中提出来的。这成为数学史上一则脍炙人口的佳话。四、雅谷伯努利的故事数学家雅谷伯努利，对螺线有研究，他死后，墓碑上就刻着一条对数螺线，同时碑文上还写着：“我虽然改变了，但却和原先一样”。这是一句既刻划螺线性质又象征他对数学热爱的双关语。五、欧拉的故事欧拉，小时候因为问了老师星星有多少，触怒了老师的信条，被退学，结果成了一个牧童。但欧拉还热爱着学习，小欧拉成了这所大学最年轻的大学生。六、鲁道夫的故事16世纪德国数学家鲁道夫,花了毕生精力,把圆周率算到小数后35位,后人称之为鲁 道夫数,他死后别人便把这个数刻到他的墓碑上. 瑞士数学家雅谷·伯努利,生前对螺线（被誉为生命之线）有研究,他死之后,墓碑上 就刻着一条对数螺线,同时碑文上还写着：“我虽然改变了,但却和原来一样”.这是一句既刻划螺线性质又象征他对数学热爱的双关语。七、华罗庚的故事华罗庚特别注意理论联系实际,走遍了20多个省、市、自治区,动员群众把优选法用于农业生产.记者在一次采访时问他：“你最大的愿望是什么?”他不加思索地回答：“工作到最后一天.”他的确为科学辛劳工作的最后一天,实现了自己的诺言.八、数学陈景润的小故事数学家陈景润边思考问题边走路，撞到一棵树干上，头也不抬说：“对不起、对不起。”继续思考。九、康托尔的故事千多年来，科学家们接触到无穷，却又无力去把握和认识它，这的确是向人类提出的尖锐挑战。康托尔以其思维之独特，想象力之丰富，方法之新颖绘制了一幅人类智慧的精品——集合论和超穷数理论，令19、20世纪之交的整个数学界、甚至哲学界感到震惊。可以毫不夸张地讲，“关于数学无穷的革命几乎是由他一个人独立完成的。”十、康威的故事康威年少时就对数学很有强烈的兴趣：四岁时，其母发现他背诵二的次方;十一岁时，升读中学的面试，被问及他成长后想干什么，他回答想在剑桥当数学家。后来康威果然于剑桥大学修读数学。

1.小时候，华罗庚家境贫寒，初中未毕业便辍学在家。他一边帮父亲看店，一边依旧不忘学习。没有时间，他养成了早起，善于利用零碎时间，善于心算的习惯。没有书，没有纸没有笔，养成了他勤于动手，勤于独立思考的习惯。2.数学家高斯在高中时，每天晚上老师都会给他一两个比较难的题目让他去练，但他基本上都能很快解决，但是一天，老师给了一个题，他用了一个晚上才做出来，后来到学校一问老师，才知道，那个题目是老师不小心夹进去的，那是个世界上的数学难题，已经困扰了数学家100多年了。拓展资料华罗庚（1910.11.12—1985.6.12）， 出生于江苏常州金坛区，祖籍江苏丹阳。数学家，中国科学院院士，美国国家科学院外籍院士，第三世界科学院院士，联邦德国巴伐利亚科学院院士。中国第一至第六届全国人大常委会委员。他是中国解析数论、矩阵几何学、典型群、自守函数论与多元复变函数论等多方面研究的创始人和开拓者，并被列为芝加哥科学技术博物馆中当今世界88位数学伟人之一。国际上以华氏命名的数学科研成果有“华氏定理”、“华氏不等式”、“华—王方法”等。

近日，据知情人士透漏，孙正义斥资投资了区块链动漫项目Myou，Myou是成立于新加坡的非盈利性组织，基于区块链技术为全球的动漫领域打造新形态的协同创作生态网络。让全球的动漫创作者快速并有效对接，形成新的生产创作方式。众所周知，孙正义对项目的筛选非常严格，从来只投区块链技术能落地的项目，在投资领域上更侧重于支持游戏类的项目，他认为这块的场景应用比较广泛。他表示，这次斥资投资Myou的原因主要有两点:一方面是动漫产业的市场巨大，存在商机;另一方面，是由于Myou项目方的实力，完全可以实现区块链技术在动漫行业的落地。看好动漫产业，一个待挖掘的千亿级市场据投资银行Digi-Capital最近发布的报告显示:动漫产业的市场规模每年以50%的增速递增，全球动漫软件和硬件收入将在2019年超过2000亿美元，在2020年将突破2500亿元。然而，千亿美元级别的市场，经典的动漫IP却越来越少。当下中心化的动漫行业，利润几乎被巨头垄断、动漫同质化严重，由于缺乏资金的驱动，优秀的艺术家和团队生存空间非常有限，好的动漫IP创意往往胎死腹中。在行业逐渐陷入僵局的情况下，动漫的质量下降是无可避免的。现在，Myou瞄准了动漫产业巨大的发展潜力，投入了大量人力物力，秉承动漫生态环境高度自由化的理念，致力于打造去中心化的动漫生态，推动动漫行业走上良性发展的道路。Myou有何吸引孙正义的潜力?毫无疑问，中心化的传统动漫产业急需被改变，Myou的创始团队力争从各个维度打造具有竞争力的项目，在技术、团队等方面上精益求精，为了后期更好的开拓市场，争取与日本软银、索尼、集英社等机构达成合作。技术优势。Myou想要打造的生态是一个对创作者、企业和消费者都公平透明的生态平台，与其他平台不同，Myou提供了一个开创性的激励和多层次推荐系统，允许用户在动漫中和社交活动中赚取收入，以及从其他用户的付款赚取返佣费。通过Myou开发者将减少其营销费用，并从平台上的其他动漫中获得额外收入。用户和开发者在给平台产生贡献的过程中，平台会通过奖励代币的形式予以奖励。Myou的核心逻辑以及动漫运行逻辑基于智能合约实现，并将所有动漫数字资产、动漫过程中的核心操作和随机数生成结果等关键数据都记录在链上，一切行为公开透明。Myou主要采用主链多侧链的形式实现生态布局。考虑到动漫场景的高强度交互和高实时性的要求，Myou协议采用较高吞吐量的PoWPoS共识主链，配合多条有自己共识机制的动漫/功能侧链来实现安全和效率的同时兼顾。其中，主链采用PoW(ProofofWork)PoS(ProofofStake)的混合共识机制。资金优势。除了这次孙正义的投资，Myou项目早已受到了风投的关注，并和日本软银、BACapital、科银资本、FUNK资本、创世资本、万链资本等机构达成了合作协议。未来，在资本的加持下，项目将加速落地。此外，索尼、集英社等企业也和Myou达成了战略合作。在多方的努力下，推动更多的品牌客户将动漫IP版权上链，有利于Myou快速地进入动漫市场。团队优势。Myou的CEORezaFar，荣获1998年、1999年、2001年TOP10加拿大青年创业家奖，在中东地区多家集团担任要职，领域涉及房地产、信息技术、物流、原油等产业。CTOIvanKoma曾就职于微软研究院并担任高级软件工程师，对于区块链技术有独到的见解。CFOManuelGiner是纽约大学MBA，伦敦大学EMBA，巴塞罗那大学金融&会计双学士，CFA持证人，曾任高盛、花旗、黑石等知名投行，具有十多年传统行业和区块链行业投资分析工作经验。与此同时，顾问团队的背景深厚也值得大家注意，创作了湖南卫视「爸爸去哪儿」BGM与腾讯「王者荣耀」主题曲的河源岭旭。国际色彩协会理事长、中国传媒大学线段设计研究所教授南云治嘉、「全职猎人」作者、手冢赏最终候补前田_幸、指导过丽嘉皇室酒店、瑞吉酒店(St.Regis)的礼仪专家加藤淳子。“观望犹豫者必将被淘汰”区块链底层技术的架构可以解决现在商业区中心化的本质问题，区块链的理念将成为未来商业领域的信任基础和信用机制。胡不斯早就意识到区块链是具有颠覆性的技术，他认为观望犹豫者必将被淘汰。Myou只是他在区块链领域投资的其中一个项目，在未来的投资布局中，他将依托NutsCapital基金的资金和资源优势，继续深耕区块链领域，发掘更多具有潜力的项目。NutsCapital目前已在中国、美国、新加坡、日本、韩国等多个国家设立分支机构和专业团队，以实现全球范围的区块链生态布局。

讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。软件接口对接方式开放数据库方式基于底层数据交换的数据直接采集方式1、软件接口对接方式各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台；接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。2、开放数据库方式一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦，需要做很多设置才能生效，这里不做详细说明。开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据，准确性很高，是最直接、便捷的一种方式；同时实时性也有保证；开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库，其难度很大；一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库，并且实时都在获取数据，这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。3、基于底层数据交换的数据直接采集方式101异构数据采集的原理是通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，进行包流量分析采集到应用数据，同时还可以利用仿真技术模拟客户端请求，实现数据的自动写入。实现过程如下：使用数据采集引擎对目标软件的内部数据交换（网络流量、内存）进行侦听，再把其中所需的数据分析出来，经过一系列处理和封装，保证数据的唯一性和准确性，并且输出结构化数据。经过相应配置，实现数据采集的自动化。基于底层数据交换的数据直接采集方式的技术特点如下：1）独立抓取，不需要软件厂家配合；2）实时数据采集；数据端到端的延迟在数秒之内；3）兼容Windows平台的几乎所有软件（C/S,B/S）；作为数据挖掘，大数据分析的基础；4）自动建立数据间关联；5）配置简单、实施周期短；6）支持自动导入历史数据。目前，由于数据采集融合技术的缺失，往往依靠各软件原厂商研发数据接口才能实现数据互通，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，还可能因为系统开发团队解体、源代码丢失等原因出现的死局，导致了数据采集融合实现难度极大。在如此急迫的需求环境下基于底层数据交换的数据直接采集方式应运而生，从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取所需的精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让数据有序、安全、可控的流动到所需要的企业和用户当中，让不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

随着低代码技术成熟度提高，实践证明国产低代码开发平台在某些应用开发领域的降本增效作用，有效地促进了行业的发展。从2016年开始，截止到去年。国内低代码开发平台行业的融资额从100万元增加到1.2亿元。未来五年，在SaaS，PaaS，物联网应用等领域的增长带动下，国内低代码开发平台的融资规模可能保持9.6％的复合年增长率，预计在2024年会达到2亿的规模。JNPF快速开发平台，连续三年来年营收增长值突破300%+，前段时间将还入选了【2022年低代码行业50强】。像这种低代码平台是任何行业都可以使用的，不限规模和业务，都可以使用JNPF完成项目的开发。

护理大屏属于医疗大数据的哪一类应用？护理大屏幕吧，应该是它属于电子应用啊。

首先当我们问一个问题的时候要知道目的是什么？当然是希望不管在任何情况下，都可以突然到考勤范围内打卡签到，同时也是最重要的一点是不会被公司领导看出来我们在作弊，如果这两点达不到的话，那么找再多也是浪费时间！下面我只分享不会被发现的办法，80%的人都在用第一步：手机是大家都有的东西第二步：不管是哪种手机，都有一个地图app来辅助搜索位置用的第三步：在地图上面直接搜索我们上班地点，然后改过去即可第四步：在地图上面设置好之后，我们直接去打卡就行了公司用过一段时间钉钉，苦不堪言，感觉听到钉钉的提示音就心慌。钉钉给我的印象就是，只有管控，没有管理。他们产品对目标人群的心理其实抓的很准，就是为了满足那些不懂管理的小老板们的控制欲和虚荣心，让他们感觉一切尽在掌握，感觉自己的小公司也有了科学的管理体系，然并卵。1、只有形式上的管理，没有本质上的协作钉钉注重的是形式上的管理，打卡、审批、日报，应该是很多中小企业常用的功能。然而这些功能只能让企业看起来井井有条，实际上并不能提高团队的协同效率。每天下班前还得耽误二十分钟写日报，然而领导其实也不怎么看，最后还是每周开会听你自己说。很多时候软件不是为人服务，而是软件在玩人。反而在协作上，钉钉基本还是只停留在文件共享上。首先当我们问一个问题的时候要知道目的是什么？当然是希望不管在任何情况下，都可以突然到考勤范围内打卡签到，同时也是最重要的一点是不会被公司领导看出来我们在作弊，如果这两点达不到的话，那么找再多也是浪费时间！下面我只分享不会被发现的办法，80%的人都在用第一步：手机是大家都有的东西第二步：不管是哪种手机，都有一个地图app来辅助搜索位置用的第三步：在地图上面直接搜索我们上班地点，然后改过去即可第四步：在地图上面设置好之后，我们直接去打卡就行了公司用过一段时间钉钉，苦不堪言，感觉听到钉钉的提示音就心慌。钉钉给我的印象就是，只有管控，没有管理。他们产品对目标人群的心理其实抓的很准，就是为了满足那些不懂管理的小老板们的控制欲和虚荣心，让他们感觉一切尽在掌握，感觉自己的小公司也有了科学的管理体系，然并卵。1、只有形式上的管理，没有本质上的协作钉钉注重的是形式上的管理，打卡、审批、日报，应该是很多中小企业常用的功能。然而这些功能只能让企业看起来井井有条，实际上并不能提高团队的协同效率。每天下班前还得耽误二十分钟写日报，然而领导其实也不怎么看，最后还是每周开会听你自己说。很多时候软件不是为人服务，而是软件在玩人。反而在协作上，钉钉基本还是只停留在文件共享上。

1.应该有着非常重要的影响2.首先大数据医疗可以从大数据中分析出相关的病例进行研究,进而可以加速医疗的研究进度。3.而物联网和5g则可以实行远程问诊,远程监控,病人状况等比较先进的功能,这是以前无法达到的。

大数据可以应用在以下方面：1.经济和市场分析：通过大数据分析可以了解市场趋势、消费模式、市场竞争等信息，帮助企业作出更明智的经济决策。2.医疗和生命科学：大数据可以用于医院和研究机构的研究和分析，例如疾病预测和治疗、病人管理、药物开发等诊断和治疗领域。3.金融和保险业：大数据可以用于风险评估、欺诈检测、客户关系管理等领域，以帮助金融和保险公司做出更好的决策。4.交通和物流：大数据可以应用于交通和物流领域，例如路况优化、交通安全、运输路线规划等。5.环境和气候科学：大数据可以分析气候模式、地球运动和环境影响等信息，以帮助环境和气候科学家做出更好的决策。6.国防和安全：大数据可以用于军事和国防领域，例如情报收集和分析、作战规划和部署等。

随着科技的迅猛发展和社会的不断变革，未来的就业市场将会出现新的专业需求。本文将探讨未来可能成为就业爆款的专业领域，并分析其背后的原因。一、人工智能与机器学习专业人工智能和机器学习已经成为当今科技领域的热门话题，未来将继续保持高速发展。随着人工智能技术的广泛应用，从自动驾驶到智能家居，人工智能专业的需求将会大幅增加。同时，随着大数据的快速积累，机器学习专业也将成为热门就业领域。这些专业将涉及数据分析、算法开发、模型训练等技能，具备相关专业背景的人才将备受青睐。二、可持续能源与环境保护专业随着全球环境问题的日益凸显，可持续能源与环境保护专业将成为未来的就业热点。在应对气候变化和资源短缺的挑战中，可再生能源技术、环境监测与治理等领域的专业人才将会受到广泛需求。这些专业将参与绿色能源的研发与应用，环境保护政策的制定与执行，以及环境监测与评估等工作，为可持续发展做出贡献。三、医疗与健康管理专业随着人口老龄化趋势的加剧和健康意识的提高，医疗与健康管理专业将成为未来就业的热门领域。这些专业将涉及医疗技术的研发与创新、健康管理的规划与实施，以及医疗信息系统的建设与管理等方面。随着医疗科技的不断进步和人们对健康需求的增长，相关专业人才将会越来越受到重视。四、数据科学与分析专业在数字化时代，数据已经成为一种宝贵的资源。数据科学与分析专业将会在未来的就业市场中蓬勃发展。这些专业将涉及数据收集、清洗、分析和可视化等技能，帮助企业和组织做出更明智的决策。随着大数据时代的到来，对数据科学家和分析师的需求将会持续增长。结论：随着科技的进步和社会的发展，未来将出现许多新的就业爆款专业。人工智能与机器学习、可持续能源与环境保护、医疗与健康管理以及数据科学与分析等领域将成为未来就业市场的热门方向。对于有志于进入这些领域的人才来说，通过专业的学习和实践，将有更多的机会获得就业爆款的职业发展。

大数据在各个领域都有广泛的应用。以下是一些常见的大数据应用领域：商业智能与数据分析：大数据可以帮助企业分析和理解客户行为、市场趋势和竞争环境，以支持决策制定和业务发展。通过对大数据的分析，企业可以获取有关销售、营销、运营和客户反馈等方面的深入见解。健康医疗：大数据在医疗领域的应用非常广泛。医疗机构可以利用大数据分析患者的病历、病理数据、医学影像和基因组数据，以提供个性化的医疗诊断和治疗方案。此外，大数据还可以帮助监测和预测疾病爆发，提高公共卫生管理的效率。金融风控：金融机构可以利用大数据来分析客户的交易记录、信用评分、网络行为等数据，以识别潜在的欺诈行为和风险。大数据技术还可以应用于高频交易、股市预测、投资组合优化等方面。零售和电子商务：大数据可以帮助零售商和电子商务平台了解消费者的购买行为、偏好和需求，以进行个性化的产品推荐和定价策略。此外，大数据还可以优化供应链管理、预测需求、改善库存管理等。物联网和智能城市：物联网设备产生的海量数据可以通过大数据分析，帮助城市管理者实现智能城市的建设。例如，通过分析交通数据、环境传感器数据和社交媒体数据，可以实现交通优化、环境监测、城市规划等。社交媒体和网络分析：大数据分析可以帮助企业了解用户在社交媒体平台上的行为、兴趣和态度，从而改进产品和服务，并进行精准的市场推广。此外，大数据还可以用于网络安全分析，帮助检测和预防网络攻击。这只是大数据应用的一小部分示例，实际上，大数据在各个行业和领域都有广泛的应用，为决策制定、业务优化和创新提供了强大的支持。

随着医疗大数据行业企业走向上市进程，企业发展途径也变得日益明晰，从初期切入时的数据标准制定、数据清洗，到基于数据的辅助药物研发、智能诊断等，再到肿瘤全周期诊疗服务，企业几乎都会经历从为B端、H端赋能，逐步走向服务C端患者的道路。 成立于2018年，专注于肿瘤领域的明智医疗，依托联合临床肿瘤学会发起的全国单癌种真实世界研究、基于循证医学证据建立的以患者为中心的全病程 健康 数据库，致力于为药企、患者、医疗机构提供闭环大数据解决方案。 在巨头虎视眈眈的情形下，他们的优势在哪里？他们又如何看待肿瘤大数据服务平台可能的发展？我们采访了明智医疗创始人朱宏。明智医疗创始人朱宏，本身有着生物信息学专业背景。在2014年，朱宏便开始主导开展医疗大数据研发工作，与中国临床肿瘤学会达成了长期战略合作，共同建立了中国肿瘤患者专病数据信息库。 早年的医疗大数据行业从业经历，让他意识到了一场以数据为基础的智慧医疗变革正在悄然发生。对医疗 科技 前沿信息的接触与 探索 ，也让他更为坚信自身的观点——在大数据 社会 ，智慧医疗的变革势必会发生，它将成为一场颠覆式的创新，需要参与者从产品创新、商业模式发现和价值网络搭建三方面同步进行。 这场变革本身有着内在的需求推动。当前患者面临的并不仅仅是看病难、看病贵的问题，在他看来，更为关键的问题在于缺乏对患者的疾病全程管理。例如，一名肿瘤患者在出院时，医生往往只会叮嘱患者注意饮食等，而患者院外管理流程几乎是缺失的。患者如何在院外更好地实现自我管理，在当前医疗资源相对紧缺、相对固定的结构层次下，几乎是难以解决的问题。而以数据为基础的智慧医疗将从根本上解决这个问题，在助力药企、医院的同时，更好地助力患者全病程管理，实现患者获益。 对市场的调研进一步坚定了他的信心。据估算，2025年，肿瘤大数据市场有望实现超2000亿元的突破。在这背后，本身是肿瘤治疗服务改善、药品研发加速的需求。政策也向着更好的方向发展：国家进一步缩短了创新药IND和NDA申请的审评审批时间，加速创新药商业化，解决紧迫的、未满足的临床需求。 最终，朱宏将锚点放在了医疗大数据真实世界研究方向上。在他看来，要实现这一目标，需要坚定的信念与正确的策略： 要确信以数据为基础的智慧医疗将得以实现。朱宏找到了一批志同道合且经验丰富的人士加入到团队中。例如副总裁王洋，具备10年以上医药企业市场营销咨询服务经验和多年IT领域新产品研发经验，是难得的创新跨界人才；副总裁金海欣，更有着复旦大学药学专业背景，是多年外资药企市场和营销冠军，长期从事医药学术研究市场应用研究；CMO，是北京大学医学院医学部博士、美国西北大学和密西西比医学中心博士后，具有10年以上基础医学科研经验、6年肿瘤学术、临床检测和诊断产品医学推广经验。 坚持长期发展策略。朱宏指出，“临床医生使用的听诊器，从发明到固定成型使用，经历了漫长的数十年。”在严肃的医疗领域，更需要坚持长期策略，稳扎稳打地做好医疗大数据服务平台。 为了更好地实现医疗大数据服务平台的发展，在最初设定中，朱宏认为应当着重发展3大模块： 1、诊疗路径方面，线下诊疗路径往往与临床指南与诊疗规范有关。线上化过程中，需要思考如何构建核心功能组件、模块，实现以真实世界研究为支撑依据，科学结合诊疗规范及临床指南。为此，明智医疗布局真实世界研究，并迈入该领域第一梯队阵营中。 2、通过可穿戴监测设备实现对患者数据的实时掌握，获得数据，并以患者为中心，实现对患者全病程管理。目前，明智医疗在管理患者及患者随访过程中逐步积淀了真实世界数据，助力真实世界研究，为后续申报数字疗法奠定基础。 3、具备算法能力。肿瘤疾病数据库与临床指南、诊疗规范，需要通过算法实现连接，更好地助力临床决策。2019年，明智医疗便与清华大学达成了战略合作，开发肿瘤AI辅助决策系统。 早年对行业的接触与洞察，让朱宏很早便意识到了专病数据库的重要性。明智医疗成立后，选择联合中国临床肿瘤学会发起中国原发性肝癌临床登记调查（CLCS），历时4年，专注于建设专病数据库，643个数据采集点覆盖了95%以上RWS数据要求，基本满足专家对临床研究的需求，同时也具备易于多中心联合的特点。该肝癌疾病数据库最终覆盖了5000+核心专家、25万+肿瘤患者、100+核心医院。 朱宏指出，“在过去几年，虽然其他医疗大数据公司也可以选择与学会合作建设专病数据库，但少有公司进行这样的尝试。一定程度上是因为明智医疗合作开发的医疗数据库本身足够专业。另一方面则是因为专家时间有限，不会选择重复建设同样的事物。” 专业的肝肿瘤数据库，帮助使用者基于其产出了多项具有国际影响力的研究成果，基于数据库发表的专病学术洞见，也被学术界广泛引用。事实上，当前仍旧有很多疾病病种有待建立专业数据库。朱宏表示，他也希望业界同行可以更为重视专病数据库的建设。 实际上，建设专病数据库的过程比想象的困难得多。比如原始数据的标准化，在明智医疗拓展的100家医院中，不同医院对于同一事物往往有不同说法。如果这仅意味着工作量，那么另一些事情便意味着巨大的挫折与挑战。 比如部分医院关键指标数据缺失；部分大医院不愿意与其他医院共享数据。明智医疗迈过了大量门槛，并通过建立起沟通机制，如建设数据使用委员会解决数据共享的问题，形成了良性的运转机制，在拓增数据的同时，助力临床科研。明智医疗规划的主营业务分为三类，基于专病数据库的大数据服务平台以及真实世界研究项目，辅助药企实现患者招募、真实世界研究、提供市场洞察、精准营销、学术推广服务；针对医疗机构搭建一体化科研平台、智能患者随访平台，协助医院信息化建设，搭建辅助诊断模型；针对患者，建立从短期肿瘤治疗管理到长期患者全病程智能 健康 管理体系，并于日后提供数字疗法。 目前，明智医疗与大量创新药企达成了合作。其实，早在2018年，其便与某日资药企达成为期三年的数据库赋能合作。当时企业面临缺乏行业洞察和学术推广渠道，上市新药无真实世界安全性和有效性证据等问题，难以得到行业专家的认可。明智医疗通过委托项目专家发起新药真实世界数据研究作为专病平台的亚组研究，同时为药企提供基于数据库的行业洞察，最终帮助其获得了远超预期的销售业绩。 在这个过程中，明智医疗也在进行从单癌种肝癌疾病向其他癌种疾病的横向拓展。在朱宏看来，横向复制复制成本相对较低。“就像你看到的冰山一样，表面可能是独立的冰山，但底部早已实现连接。”底层逻辑与资源的共享让明智医疗可以在资源有限的情形下，实现进一步的扩张。比如肝癌属于消化道肿瘤，其他消化道肿瘤疾病如胆管癌、胰腺癌、胃癌、结直肠癌、食道癌等均可共享部分医生科室资源。 在纵向拓展方面，据朱宏介绍，“中国前200家肿瘤专科医院，诊治了中国肿瘤治疗人群的差不多60~70%。”明智医疗在实现头部肿瘤医院签约数量增长的同时实现着规模增长，以便更有利于以数据为支撑的真实世界研究，并助力药械企业进行精准学术营销。 随着数据赋能的深入推进，明智医疗将推出面向患者的数字疗法。朱宏强调，数字疗法指向智慧医疗的未来。由软件程序驱动，以循证医学为基础的干预方案，用以治疗、管理或预防疾病的数字疗法，本身涉及患者的全程管理。一旦90%的时间无需医生管理患者，将极大地改善当前患者全病程管理状况。数字疗法本身也在助力药企实现精准药物治疗，进而进一步促进针对患者的精准治疗。 相对于以往药械企业为数字疗法付费，朱宏认为患者端付费是可能实现的。因为患者本身是最终的获益方。当前难点在于患者尚无付费习惯，企业不知如何与患者沟通助力患者提升对数字疗法的信心。在他看来，数字疗法是以循证医学为基础的电子药物，其对于患者的疗效是基于证据支持的。企业一旦研发出使患者获益的数字疗法，通过学术推广和数字疗法本身所具备的患者多维度体验，患者会遵循医嘱为数字疗法买单并具有良好的用药依从性。 朱宏表示，当前存在两种可能的付费方式：一种是一次性付费，用于专家会诊提供个性化的院外治疗、康复方案制定；一种是日常监护管理费用。此外，当前数字疗法领域仍旧需要不同领域的企业进入做大市场，充分实现竞争相互促进，让患者更好地了解数字疗法可以助益患者这一实际。当患者、药企、医生三方均存在意愿时，颠覆性创新局面才可以更快的到来。而明智医疗也有望在这个过程中获得首批癌症数字疗法的认证。 明智医疗计划继续拓展签约的医院数量，实现肿瘤诊疗人群的覆盖。在取得互联网医院牌照后，其计划进一步基于真实世界数据，实现真实世界研究，获得真实世界证据，打造并取得针对不同癌种疾病的数字疗法。 当前，明智医疗真实世界研究已跃入行业第一梯队，其服务了多家肿瘤制药公司，与多家行业协议/学会、国内外知名药企保持着长期合作关系。其此前尚未进行过融资，目前计划引进外部资金实现创新业务拓展。 其计划将融资获得的资金用于数据库的建设，实现患者人群的进一步覆盖，并拓展至其他疾病领域；在建设互联网医院基础上，实现数字疗法的打造，更好地实现患者院外的疾病全流程管理。

朗玛39AI全科医生。根据查询朗玛信息官网显示，截止到2023年8月3日，朗玛信息开始围绕人工智能领域进行布局，成功开发出具有自主知识产权的医疗健康人工智能产品，并于济南西部医疗城大数据中心使用。

　　三大数据说明泰国的医疗水平究竟有多高，跟着一起来了解下吧，欢迎阅读。 　　泰国在旅游医疗业秒杀近邻新加坡、马来西亚，也排在美国之前。英国BBC曾报道：“在旅游医疗业中，印度的医疗水平有限，新加坡的治疗和酒店成本太高，名声佳、服务周到的泰国于是脱颖而出。” 　　原因一：五星级酒店般的就医环境和服务 　　需要说明的是泰国优质医疗服务，特指泰国私立医院。金碧辉煌的灯光，五彩缤纷的喷泉，富丽堂皇的大厅，空气中弥漫着星巴克咖啡香。窗外，银色的沙滩和湛蓝的海水向远处绵延。这不是五星级酒店，而很可能是泰国某高端国际医院。走进这些医院，不会闻到丝毫的消毒水味道，也无拥挤不堪、到处排队的现象，只见不同肤色的人穿梭其中，安静、平和而有序。 　　外地患者来就医，刚下飞机，可能就被专车接到医院酒店大堂，懂多门外语的门童将患者送至客房。就医时，从进医院大门开始，就有护士主动上前一对一服务。挂号、拿药、取报告等，都是你坐着，护士帮你打理，只在必要时会叫你，并陪同你一起。 　 　原因二：第一世界的医疗服务，第三世界的价格 　　泰国的医疗服务已达到世界领先水平。JCI(Joint Commission International)是国际卫生机构认证联合委员会用于对全球医疗机构进行认证的附属机构，可以说是评价医院水平的金标准。中国有23家医院通过JCI认证，而在泰国有36家JCI认证医院。就拿泰国曼谷的康民医院举例，该院治疗成功率是世界范围内最高的，术后感染比例则是最低的。就连美国的同行都对泰国的医疗服务赞不绝口，美国萨利托医疗旅游公司总裁斯提芬拉什就说“曼谷许多医院已达世界最高水平，和美国不相上下，甚至更胜一筹! 　　在泰国，高水平的医疗服务，价格却并不贵。膝关节的置换手术费用在美国是3.4万美元，但在泰国康民医院费用只有1.59万美元。另外比较复杂的冠状动脉手术，在美国的收费为4.1万美元，在泰国仅为4150美元，几乎只有美国的十分之一，这也难怪越来越多的欧美人士选择到泰国接受医疗手术。一些中东的土豪国家，甚至把全民医疗服务都搬到泰国，因为真的很实惠啊! 　　原因三：就医、旅游两不误 　　“今天可能还在看病，明天就到海滩上日光浴了”，这就是很多外国人到泰国旅游医疗的真实写照。尤其对于一些慢性病、需要调养的疾病(如子宫肌瘤、心脏病等)，则更加适合。就医过程是酒店式的舒适服务，治疗后则就近去海岛休闲、疗养，促进身心调理。 　　原因四：拥抱世界尖端医疗技术 　　泰国本国的技术研发能力并不强，但是他们懂得以开放的心态，拥抱世界先进技术。没有世界顶级医学院，但泰国大多数医生英文很好，很多去过国外深造;本土没有强大医疗器械生产商，但他们对新技术非常敏感，很乐于引进世界最先进的医疗科技。 　　很多泰国高端私利医院配备达芬奇机器人等其他顶级设备。而泰国的试管婴儿服务也是引进全球最好的技术，加上宜人的环境、优质至的服务、亲民的价格，自然为市场所接受!

大数据技术对我国医疗变革有促进作用，拓展优质医疗资源的覆盖范围，当前医疗领域的优质医生资源是比较短缺的，通过大数据技术可以将这些优秀专家的经验应用到更大的范围，这不仅会快速促进年轻医生的成长，也会在一定程度上提升大量普通医院的诊疗水平。通过采用大数据技术能够在一定程度上降低医生的工作难度，提升医生的诊疗效率，从而为患者带来一个更好的诊疗体验。

大数据在医保管理中的应用与发展方向 当前，医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：一是汇聚和完善医保大数据；二是加快大数据平台建设；三是持续助力医保业务发展；四是构建数据安全体系。当前，在全民医保体系逐渐完善、人口老龄化趋势加剧、医疗需求快速释放、医疗费用不断攀升等因素的综合作用下，医疗保险面临基金收支平衡压力增大，医疗服务违规行为多发，传统经验决策方式落后等多方面挑战，如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段，进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展，实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保，全面提升医保质量，是摆在我们面前的重要课题。当前医保管理面临的困境1医保基金收支平衡压力增大随着生活水平提高，参保人更加关注健康，医疗需求不断上升，同时全民医保从制度全覆盖转向人员全覆盖，基本医保支出规模随之快速增长。这些因素都给医保基金平衡带来较大压力。2016年，人社部门管理的基本医疗保险参保人数7.44亿人，基金支出10767亿元。参保人享受医保待遇25亿人次。考虑到当前经济下行和人口老龄化的形势，未来医疗保险基金收支平衡压力更大。2医疗服务违规行为多发我国医保待遇支出高速增长，既有惠民生政策、人口老龄化、医疗技术进步、医疗成本上升等正常因素，更有大处方、乱检查、假发票等不合理因素。2016年审计署对医疗保险基金专项审计显示，一些医疗服务机构和个人通过虚假就医、分解住院、虚假异地发票等手段套取医保基金2亿余元。面对如此规模的支出，人工审核、抽查审核、固定规则审核等医保传统监管手段，对于日趋复杂的医保基金使用场景难以全面覆盖，对于日益隐蔽的医疗服务违规行为难以有效识别。3传统经验决策方式落后过去医保政策制定和效率评估往往依赖业务知识和工作经验。随着参保人数的快速增长，医疗行为的复杂变化、医保经办人手普遍吃紧，传统的经验决策方式越来越无法满足业务发展需求，在当前信息技术快速发展、医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。医保大数据的应用社会保险信息化多年来秉承全国统一规划、统一建设的原则，伴随统筹层次提升，推进数据向上集中、服务向下延伸，逐步奠定了坚实的数据基础。利用渐成规模的医保大数据，人社部门积极推动多项应用，遏制违规行为，辅助科学决策，保护基金安全。1推动全民参保计划，实现全民医保党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出“实施全民参保计划，基本实现法定人员全覆盖”。2017年，人社部加快推进全民参保登记系统建设、部省对接、数据上报等工作，目前已基本形成部省两级全民参保登记库，支持摸清法定未参保人员情况，助力全民参保计划，实现应参尽参。截至2017年底，各省共计上报包括医疗保险在内的人员参保信息30.42亿条，为下一步参保扩面提供了有力的数据支撑。2实施医保智能监控，打造安全医保2012年，人社部组织建设了医保智能监控系统，针对门诊、住院等不同业务环节设计了500余条监控规则，对频繁就医、分解住院、过高费用、大处方、药占比异常等常见违规医疗服务行为进行监控，监控对象涵盖医疗服务机构、医师、参保人员等。2014年，在前期工作基础上，人社部下发《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》（人社部发〔2014〕54号），明确了监管途径、各方职责、问题处理程序等。近几年，开展医保智能监控工作的统筹地区数量不断增加，目前全国超过90%以上的统筹地区已全面开展智能监控工作。通过全场景、全环节、全时段自动监控的震慑作用，遏制了大量潜在违法、违规行为，保障了参保人员权益和医保基金安全。3推广支付方式改革，促进科学医保近年来，基于过去多年积累的医保数据，人社部门广泛开展了优化支付方式工作，积极推行复合式医保支付方式探索。2017年，国务院办公厅下发了《关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》（国办发〔2017〕55号），对改革目标提出了明确要求。目前绝大部分地区均开展了总额控制，分析医保历史数据是医保部门与医疗机构协商制定总额的主要依据。此外部分地区在单病种、DRGs等支付方式的探索过程中也充分利用了医保数据。如沈阳市从2015年开始探索DRGs支付，应用本地医保支付数据，优化DRGs分组。上海强化数学模型在医保预算中的应用，同步推进按病种付费。4探索医保移动支付，引导便捷医保《“互联网＋人社”2020行动计划》（人社部发〔2016〕105号）提出“支付结算”行动主题，要求建设人力资源和社会保障支付结算平台，拓展社会保障卡线上支付结算模式。社会保障卡经过十九年建设发展，为线上应用打下了深厚基础，具有身份凭证、信息记录、自助查询、就医结算、缴费和待遇领取、金融支付等功能，已成为持卡人方便快捷享受人力资源和社会保障权益及其他政府公共服务的电子凭证。各地根据文件精神，结合“互联网＋”要求，积极探索实践医保移动支付，如杭州、武汉、深圳、昆明等地参保人可通过手机完成门诊费用医保支付，缓解窗口排队压力；沈阳、天津、嘉兴、珠海等地参保人可线上购药，通过手机或移动POS刷卡完成医保支付，改善用户体验。医保大数据的应用挑战1数据质量有待提升一是数据不完整。从各地层面，社会保险信息系统管理的医保数据主要集中在参保、结算类基本数据，医疗行为过程中的医嘱、病历、药品进销存、检查检验报告等数据没有全面采集，服务反馈、治疗效果类数据，以及日志、视频、文件等非结构化数据普遍缺失，制约了医保智能监控、支付方式改革等应用的深入开展，难以支撑面向参保人开展精准服务。从部级层面，自2009年开展医保联网监测指标上报以来，各地按月向人社部上报数据，医保主要包括参保、享受待遇、定点医疗机构等基本信息，缺乏业务明细信息。二是数据时效性不强。医保联网监测数据按月上报，支持了部级基金监管、宏观决策、社会保险参保待遇比对查询等多项系统应用。但按月更新的数据时效难以满足全国统筹、重点业务实时监控等新业务需要。三是数据准确性不高。从部级联网监测数据来看，虽然数据规模、覆盖人群快速增长，但仍然存在各险种、各业务基本信息、业务状态信息不一致，部分代码使用不标准、不规范，甚至存在不少错误或无效信息等问题，对数据的深入分析和广泛应用带来较大影响。2数据应用尚不充分一是数据应用意识不足。近年来，人社部门逐渐认识到数据的巨大价值，积极开展数据应用，但相较于人社部门管理的大数据，已开发的数据只是冰山一角，海量数据还在“沉睡”，沉睡数据中的问题不断累积，反过来影响数据应用工作开展。毕竟只有持续应用，才能从根本上促进数据质量提升。二是对“问题数据”重视不够。明显异常的数据一部分是数据质量低下的垃圾数据，也有部分是客观业务问题导致数据错误。在数据应用过程中，常常首先筛除异常数据，实际上也筛除了可能存在的问题和风险。大数据时代，更要培养重视异常数据的意识，善于从中发现问题、防范风险，逐步减少“问题数据”，提升数据质量。三是跨业务数据应用不足。目前对数据的开发应用，多集中于单业务板块，跨业务联动应用不足，如社保与就业数据关联分析、就医信息与人员生存状态的结合判断等。数据只有真正融会贯通，才能激发新思路，创造新价值。3安全体系还需健全2014年，人社部先后下发了《人力资源和社会保障数据中心应用系统安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕47号）和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕48号），从具体操作层面对应用系统和数据库安全提出了规范要求。然而，大数据环境下数据链条变长、数据规模增长、数据来源多样、数据流动性增强，使得数据安全保护难度加大，个人信息泄露风险加剧，传统的安全控制措施面临挑战。医保大数据的发展方向1汇聚和完善医保大数据一是夯实基础信息。统筹全民参保登记库和持卡人员基础信息库建设，完善部级人员、单位基础信息库，准确掌握服务对象基本情况，进一步发挥人社基础性信息库作用，实现一数一源、“一人一卡”。二是整合信息资源。从数据上报时效上，优化联网监测数据上报机制，由按月上报调整为按日实时更新；从数据上报粒度上，扩充上报指标，补充明细业务数据。从数据收集来源上，利用互联网、移动终端等渠道增加信息收集来源，补充医疗服务结果、质量、满意度等类数据，同时推动与医保局、卫健委等部门间数据共享，实现数据融合。三是提升数据质量。持续抓好数据质量提升，一方面做好与人口库等外部数据比对，核准数据资源。另一方面逐步排查数据异常原因，对可能存在的无效数据，进一步分析比对，发现问题及时督促整改。2加快大数据平台建设实现对医保大数据的高效集约管理，建设大数据平台势在必行。党的十九大报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。高效的对外服务需要底层大数据平台的强大数据支撑能力，因此，建设适应人社业务，协同、监管、决策、服务的可靠安全人社大数据管理平台，作为大数据产生、汇集、分析和应用的基础，实现数据统一标准、统一管控，提升管理服务效率，为上层应用提供数据支撑服务，是当前的重点任务。3持续助力医保业务发展大数据应用的根本出发点和立足点是推动业务发展，提升管理效能，实现决策科学化、监管精准化、服务人本化。具体应用如：发挥大数据聚类、决策树等算法优势，支持单病种、DRGs等支付标准设计、测算和评价，推进多元复合式医保支付方式改革工作深入开展；完善药品数据和统一标准，借鉴各地先进经验，探索制定药品支付标准；利用大数据技术，分析并预测基金运行情况，完善筹资与待遇机制；深化医保智能监控系统应用，探索利用人工智能、图计算等前沿技术，提高监控精确度，实现更加智能化的监控；推进电子社保卡研究应用，提供网上费用结算、医保移动支付等服务，打造线上应用服务体系；利用大数据推荐模型，面向参保人提供精准推荐等健康管理服务。4构建数据安全体系大数据环境下的数据应用实践，对数据安全和个人隐私保护提出了更高的要求。要切实树立数据安全意识，实现数据全生命周期管理，确保数据安全、完整和一致。一是建立数据管理机制，包括信息资源目录、数据分级分类管理、数据安全管理制度、数据共享开放流程等，确保管理过程规范，权责明晰；二是加强基础设施保障，启用电子印章、数据加密、生物特征识别等安全技术手段，为数据安全提供基础保障；三是确保个人信息安全，提供服务要获得个人授权，保护个人隐私。

安徽省合肥市庐阳区清河路。根据百度地图查询，合肥宝藤智能医疗大数据产业园项目地址为安徽省合肥市庐阳区清河路。合肥，简称“庐”或“合”，古称庐州、庐阳、合淝，合肥因东淝河与南淝河均发源于此而得名。安徽省辖地级市、省会，特大城市。

AI+医疗保障基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台，实现了门诊、住院、购药、血透、健康理疗等场景的智能监控，防范医保欺诈骗保行为，确保医保基金安全。到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。人工智能在医疗领域的典型尝试包括：语音录入病例、医疗影像分析、综合性诊疗、身体健康管理、医疗机器人、医学药物研发等。就医数据进行电子化管理对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。智能药物研发智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

各类资本对医疗产业领域的投资开始有意识地“拥抱”互联网基因，对软硬件结合的投资占互联网医疗总投资的38%，对移动医疗的投资占19%，最终目标还是健康大数据终端的占领。

想往医疗方向发展，医疗相关的专业知识你肯定要学，这个一般走进工作岗位之后会学到，你目前核心任务还是要掌握大数据开发的专业技能！大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。北大青鸟中博软件学院大数据课前默写

北方健康医疗大数据科技有限公司成立于2020年07月17日，法定代表人：戴忠，注册资本：250,000.0元，地址位于济南市槐荫区恒大雅苑8-1地块商务办公B座24层。公司经营状况：北方健康医疗大数据科技有限公司目前处于开业状态，公司拥有61项知识产权，招投标项目180项。以上信息来源于「爱企查APP」，想查看该企业的详细信息，了解其最新情况，可以直接【打开爱企查APP】

【 #医生招聘# 导语】2022年山东健康医疗大数据管理中心公开招聘工作人员，报名时间：2022年12月8日截止， 现将招聘简章原文发布如下： 　　一、招聘单位简介　　山东健康医疗大数据管理中心为省卫生健康委直属公益一类副厅级事业单位。主要职责包含搭建合作平台推动健康医疗新技术应用，承担健康医疗大数据技术支撑、安全保障、人才培养，受国家卫生健康委委托承担国家健康医疗大数据中心（北方）的运行管理任务等。 　　二、招聘岗位和人数 　　根据省委组织部、省人力资源社会保障厅《山东省事业单位公开招聘人员实施办法》（鲁人社规〔2022〕2号）和《关于印发2022年度省属事业单位公开招聘工作实施方案的通知》（鲁人社发〔2021〕18号）要求，结合工作需要，我中心拟面向社会公开招聘中高级专业技术岗位工作人员4人，其中副高级岗位1人，中级岗位3人，具体详见《省属事业单位公开招聘工作人员岗位汇总表》（附件1）。 　　三、招聘条件 　　（一）基本条件 　　1.具有中华人民共和国国籍; 　　2.遵守宪法和法律; 　　3.具有较高的思想政治素质，良好的道德品行，热爱健康医疗大数据管理事业，遵纪守法，身心健康; 　　4.应聘人员年龄在45周岁以下（1976年11月30日以后出生）； 　　5.应届毕业生应聘的，应于2022年11月30日前取得相应毕业证和学位证；其中海外留学人员应于2023年1月31日前取得教育部留学服务中心出具的海外学历学位认证书； 　　6.高校毕业生在校期间的社会实践、实习、兼 职等不作为工作经历，工作经历年限按足年足月累计，以2022年11月30日为截止日期。 　　7.符合山东省事业单位招聘工作人员的其他相关规定和条件。 　　（二）岗位条件 　　详见《省属事业单位公开招聘工作人员岗位汇总表》（附件1）。 　　现役军人，在读的非应届毕业生，不得应聘。因犯罪受过刑事处罚的人员，被开除党籍的人员，被开除公职的人员，以及法律法规规定不得聘用的其他情形人员不得应聘。应聘人员不能报考与本人有应回避亲属关系的岗位。 　　四、招聘程序 　　（一）发布招聘信息 　　通过山东省人力资源社会保障厅网站（http://hrss.shandong.gov.cn/）、山东省卫生健康委员会网站(http://wsjkw.shandong.gov.cn/)、山东健康医疗大数据管理中心网站（http://www.nahdata.cn/）和微信公众号面向社会发布招聘信息。 　　（二）报名与资格审查 　　1.报名 　　报名时间：自信息发布之日起7个工作日内（工作日上午8:00-11:30，下午1:30-5:00）。 　　报名方式：应聘人员一律采取电子邮件形式报名，每人限报一个岗位。报名需要提交的材料如下（以下所有材料请发送电子版进行报名，原件及复印件须在资格复审环节提供）： 　　（1）有本人签名的《山东健康医疗大数据管理中心2022年中高级岗位公开招聘报名登记表》（附件2）扫描件； 　　（2）应聘人员身份证正反面扫描件； 　　（3）提交国家承认的学历学位证书扫描件；全日制普通高校应届毕业生应聘的，须提交学校核发的就业推荐表扫描件；留学回国人员应聘的，须提供国家教育部门的学历学位认证扫描件（未取得认证书的，须于2023年1月31日前提交）； 　　（4）在职人员应聘的，须提交有用人权限部门或单位出具的同意应聘介绍信扫描件。对出具同意应聘介绍信确有困难的在职人员，经我单位同意，可在考察或体检阶段提供； 　　（5）招聘岗位有研究方向要求的，须提交由培养学校出具的研究方向证明扫描件、本人读研究生期间发表的学术论文和毕业论文（封面、目录、摘要）等相关证明材料扫描件； 　　（6）招聘岗位有工作经历要求的，需提供相应证明材料。 　　（7）专业技术资格证书扫描件； 　　请将上述（1）至（7）材料，以压缩包方式发至邮箱sdjksgzxzp@126.com，按“2022公开招聘（中高级）-应聘岗位-职称-姓名”格式命名压缩包和邮件名。 　　2.资格审查：对应聘人员的资格审查工作，贯穿招聘工作的全过程。应聘人员需如实填写、提交相关个人信息资料，相关材料信息如有不实，一经发现取消资格。 　　（三）考试 　　根据省属事业单位公开招聘的有关规定，此次招聘“信息系统管理”岗位采取简化程序直接面试的方式，其余岗位采取笔试与面试相结合的方式进行。 　　1.笔试 　　应聘人员须按招聘岗位要求，在规定时间内现场提交邮件报名材料的原件及复印件进行资格复审。经审查不具备应聘条件的，取消笔试资格。具体资格审查及笔试的时间、地点在山东健康医疗大数据管理中心网站（http://www.nahdata.cn/）和微信公众号另行通知。 　　数据分析与应用岗位笔试内容为公共基础知识（分值为40分，包括法律法规、政治经济理论、时政方针、科技知识、省情省况等基础性知识）数据分析与应用相关知识（专业知识分值为60分）；网络安全管理岗位笔试内容为公共基础知识（分值为40分，包括法律法规、政治经济理论、时政方针、科技知识、省情省况等基础性知识）网络安全相关知识（专业知识分值为60分）。 　　采用百分制计算应聘人员的成绩，笔试设定最低合格分数线（分值为60分）。达到笔试合格分数线的应聘人员，按笔试成绩由高分至低分，按规定比例依次确定面试人选；笔试合格人数出现空缺的岗位，取消招聘；达不到规定比例的，按实有合格人数确定面试人选。按照笔试成绩由高到低确定面试人选。因取消或放弃资格造成的空缺，按笔试成绩从高到低依次递补进入面试范围。 　　2.面试 　　应聘人员须按招聘岗位要求，在规定时间内现场提交邮件报名材料的原件及复印件进行资格复审。经审查不具备应聘条件的，取消面试资格。应聘人员未在规定时间回复是否参加面试的，视为自动放弃。具体资格审查及面试的时间、地点在山东健康医疗大数据管理中心网站和微信公众号另行通知。面试按招聘岗位组织，采取结构化测试与专业测试相结合的方式进行，考察应聘人员与岗位相适应的综合素质、发展潜力、专业能力、应变反应能力等方面内容。 　　面试设定最低合格分数线（分值为70分），达到合格分数线的方可进入考察体检范围。面试结束后，笔试成绩、面试成绩按公布的比例，采取百分制计算考试总成绩。笔试成绩、面试成绩、考试总成绩均计算到小数点后两位数，尾数四舍五入。根据考试总成绩（直接面试的岗位，面试成绩即为考试总成绩），确定进入考察体检范围人选。同一招聘岗位应聘人员出现总成绩并列的，“数据分析与应用”、“网络安全管理”岗位按笔试成绩由高分到低分确定进入考察体检范围人选，如笔试成绩也相同，采取加试的方式确定；“信息系统管理”应聘人员按面试成绩确定进入考察体检范围人选,若面试成绩相同，采取加试的方式确定。 　　（四）考察体检 　　按照招聘岗位，根据应聘人员的总成绩，由高分到低分按照1:1.5的比例确定进入考察体检范围人选,并依次等额组织考察、体检。 　　考察采取多种方式进行，主要考察思想政治表现、道德品质、业务能力和工作实绩等,对考察对象档案进行严格审核，并对应聘人员是否符合规定的岗位资格条件、提供的相关材料是否真实准确等进行复审。 　　体检在省级医院进行，标准参照《关于修订公务员录用体检通用标准(试行)>及公务员录用体检操作手册(试行)>有关内容的通知》（人社部发[2016]140号）执行，国家另有规定的从其规定。对按规定需要复检的，需在另一省级医院进行，复检只能进行1次，结果以复检结论为准。 　　应聘人员未按照规定时间、地点参加体检的，视为自动放弃。对放弃考察、体检资格或者考察、体检不合格造成的空缺，可从进入同一岗位考察体检范围的人员中依次等额递补。 　　考察、体检等工作将根据新冠肺炎疫情防控形势及工作实际适时开展。 　　（五）公示聘用 　　对笔试、面试、考察、体检合格的拟聘用人员，在山东省卫生健康委员会(http://wsjkw.shandong.gov.cn/)和山东健康医疗大数据管理中心网站（http://www.nahdata.cn/）、微信公众号进行公示，公示期为7个工作日。拟聘用人员名单公示后不再递补。公示期满，对没有问题或者反映问题不影响聘用的，提出聘用意见，上报备案。对反映情况问题影响聘用并查实的，不予聘用。符合聘用条件的，发放《事业单位招聘人员备案通知书》，凭《事业单位招聘人员备案通知书》办理相关手续，签订聘用合同，确立人事关系。受聘人员按规定实行试用期制度，期满合格的正式聘用，不合格的解除聘用合同。 　　五、待遇 　　按照国家、省有关事业单位工作人员标准及中心有关规定执行。 　　六、联系人及联系方式 　　联系人：谭老师 　　联系电话：82768207 　　监督电话：82768255 　　地址：济南市市中区玉函路75号 　　七、其他 　　未尽事宜，按照省委组织部、省人力资源和社会保障厅《山东省事业单位公开招聘人员实施办法》（鲁人社规〔2022〕2号）、《关于印发2022年度省属事业单位公开招聘工作实施方案的通知》（鲁人社发〔2021〕18号）及其他有关规定执行。 　　1.山东省事业单位公开招聘工作人员岗位汇总表 　　2.山东健康医疗大数据管理中心2022年中高级岗位公开招聘报名登记表 　　山东健康医疗大数据管理中心 　　2022年11月30日 　　原文标题：山东健康医疗大数据管理中心2022年公开招聘工作人员简章 　　文章来源：http://hrss.shandong.gov.cn/articles/ch00238/202211/22db0ae1-6c83-4989-81dc-b028fcfb868d.shtml

大数据赋能下的“互联网+医疗”近年来，“互联网＋”热度持续上升。在2018年政府工作报告中，共有7处提及“互联网＋”。“做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网＋”，写进了对今年政府工作的建议中。而在今年两会上，多位科技大佬就健康大数据以及人工智能在“互联网＋医疗”领域的应用提出建议。人工智能辅助基层医疗移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术有效提升了健康医疗产业的信息化、网络化、智能化水平。随着5G、区块链等新技术的突破与应用，数字技术还将为健康医疗事业带来更深远的影响。但无论是互联网＋医疗还是AI＋医疗，当下最亟需的应用场景其实在基层。全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾建议，在医疗欠发达地区和基层机构可以率先推广人工智能辅诊等技术，如腾讯结合医疗影像与人工智能技术的“觅影”平台，目前已成为医疗机构的癌症辅助筛查工具；通过AR、VR、直播等方式，基层医生能与专家远程会诊和交流，这些都将有效改善医疗资源不足的现状，推动优质医疗资源精准下沉。全国政协委员、搜狗公司CEO王小川建议，利用数字技术将优质资源广泛贯通至患者末端，打通医疗惠民“最后一公里”，提供“核心医院＋基层卫生服务机构＋数字家庭医生”三级供给模式，提升医疗效率和准确率，助推分级诊疗，力争实现每个中国家庭都有家庭医生，促进医疗全民普惠。健康大数据应用挑战多虽然大数据应用如火如荼，但目前实现数字技术在健康医疗事业中应用还存在诸多挑战。例如政府部门之间，医疗机构之间，医疗机构和服务企业之间都存在不同程度的数据壁垒。同时，移动互联网、大数据和人工智能等新技术与健康医疗产业融合方面还存在较多政策、标准、法规和技术壁垒。对此，马化腾建议以云计算、大数据等数字技术为载体和手段，建立跨部门、跨领域健康医疗机构间的数据共享机制，实现健康医疗大数据的规范采集、集成共享和合规应用，提升管理和服务的精准度，助力国家建设全方位、全周期人口健康信息平台。建议立法明确管理机构、医疗机构、市场主体、患者个人等各方主体对医疗数据的权属关系。建立由政府牵头、多方参与的健康医疗领域开放创新平台，加强成熟技术和顶级专家经验共享，破解数字技术与医疗行业融合的共性难题，降低数字技术大规模推广应用的技术门槛。“人工智能＋医疗”离不开高质量的健康医疗数据，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示，目前，现有的优质健康医疗数据更多集中在院内诊疗过程，且以专科疾病为主，常见病、慢性病、患者行为等健康数据并不完善，制约了人工智能技术在医改任务中充分发挥作用。他建议，将智能语音技术列入国家健康医疗大数据战略发展布局。在此基础上，建立国家健康医疗语音数据应用规范，实现覆盖采集、应用和管理的全生命周期、全方位的健康医疗大数据体系。

如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。 对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。 颠覆医疗保健领域的大数据 在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。 HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。 报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。 这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。 Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。 大数据和人工智能如何协作以改进决策 在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。 将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。 1.删除数据收集中的偏差 HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。” 2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突 必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。 人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。 3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响 在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？ 数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。 4.理解潜在的因果关系 在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。 这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。

　　作为河南省区域医疗的主要参与者，河南省人民医院不仅在医院内部的数据安全和保护工作方面颇有心得，而且在区域医疗的标准化、规范化以及数据保护方面也积累了丰富的经验。 　　 　　“在医院的信息化建设中，数据安全是第一位的。在数据保护方面，我们很早以前就开始采用磁带备份的方式。但是磁带备份的不足是，不能对数据进行实时保护，而且管理员无法及时验证数据备份是否成功，一旦系统出现中断而不能及时恢复，将会严重影响患者就医。”河南省人民医院信息中心主任李刚表示，“随着新的业务系统不断增加，数据量不断增长，我们在数据保护方面面临的压力也越来越大。建立一套高效、实时、全面的数据保护及容灾系统，对河南省人民医院来说是至关重要的。” 　　20分钟内恢复 　　从某种程度上来说，医院数据的重要性堪比银行等金融机构。医院每天24小时都要接待患者，而医院工作的顺利开展又与信息系统息息相关，如果信息系统出现故障，比如宕机或数据丢失，将会造成医患之间的矛盾。面对市场上众多的数据保护方案时，河南省人民医院经过仔细考察和实际测试，最终选定了美国飞康软件公司的CDP（持续数据保护）解决方案。 　　CDP是一款实时备份和恢复软件。通常情况下，具有实时备份功能的产品比普通备份产品的价格高得多。河南省人民医院一定要选择实时数据保护产品吗？它能够负担得起这样一款昂贵的实时数据保护解决方案吗？“很多医院以前都曾经发生过系统宕机或数据丢失的情况，这给医院造成了十分严重的后果。这让我们清楚地认识到，数据安全是医院信息化工作中不能忽视的一点。原有的磁带备份已经不能满足我们对重要数据库进行实时备份和恢复的要求。此外，磁带备份的速度比较慢，而且会占用大量的CPU资源，这也是我们不能忍受的。”李刚解释说，“CDP软件不仅能够实现任意时间点的恢复，而且能够保证数据的完整性，这对于保证医院重要业务系统的连续性，建立和完善应急管理机制都起到了十分重要的作用。当初，我们在选择数据保护方案时，面对的几乎全是国外的产品。相比较而言，飞康的CDP方案具有很好的性价比，既可以满足我们的需求，又是我们能够负担得起的。” 　　采用CDP方案后，河南省人民医院可以实现业务系统的即时恢复，RPO（恢复点目标）近似于零。“在CDP系统上线后，我们曾经做过一次测试。在人为中断系统后，我们利用CDP进行恢复，结果在不到20分钟的时间里就实现了系统的恢复。更让我们高兴的是，CDP的安装不会对原有的硬件系统造成任何影响。” 　　由于院区面积非常大，河南省人民医院在CDP的基础上又构建了异地容灾系统，为数据保护又增添了一份保险。 　　2008年，河南省人民医院的门诊系统上线，一卡通系统也同时开通。这之后，包括HIS、LIS、PACS、MIS等在内的业务系统陆续上线。这些系统的上线对于提高医院的服务质量，优化服务流程起到了十分重要的作用，而信息系统就是这些业务系统的坚强后盾。现在，河南省人民医院每年新增的数据量达到28TB。据李刚估计，等到河南省人民医院集团化运作的目标实现后，数据量会更加庞大。如此一来，数据安全这个最基本的问题对李刚和他的技术团队来讲又将是一次严峻的考验。不过有一点让李刚感觉很放心，那就是当业务系统和数据量增加时，只要相应地增加CDP的容量，就可以轻松实现对新增系统和数据的保护。 　　数据整合与共享 　　实现区域医疗的一个基础是实现系统和数据的整合以及共享。由于历史的原因，医院在信息化建设的过程中形成了许多信息孤岛，在遵循不同标准的业务系统之间，数据不能自由交换。这也是造成患者看病难的一个原因。省内的区域医疗将包括省级、市级、县级以及乡镇卫生机构，并以电子病历和健康档案为核心，对医院的各类数据进行整合。李刚表示：“实现区域医疗的第一步就是要建立相关标准，解决异构数据的共享问题。河南省人民医院正在积极做这方面的探索和准备工作。大概还要经过两三年，区域医疗才能达到一个比较理想的效果。”在数据共享的基础上，医院还要进一步实现数据的挖掘和归档，从而为医院的科研和教学服务。李刚表示：“医院应当成立专门的领导小组，进行统一规划，这样才能实现不同系统间的数据整合，甚至是跨区域的数据整合。” 　　 　　河南省人民医院信息中心主任 李刚 　　医院在构建数据保护系统时，应注意以下几方面的问题：第一，一定要根据医院的实际需求选择适合自己的高性价比的产品；第二，在进行具体的方案选型时，一定要从产品的技术指标、供应商的服务理念等多方面进行综合考虑；第三，结合医院的长远发展需求，为今后的系统扩展和升级留有余地；第四，安全问题是重中之重，要尽量避免系统中断和数据丢失。

1. 电子病历到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。2. 实时的健康状况告警医疗业的另一个创新是 可穿戴设备 的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。大数据除了为个体患者提供实时信息以外，这些信息的收集也能被用于分析某个群体的健康状况，并根据地理位置、人口或社会经济水平的不同用于医疗研究。最后在这些前期研究的基础上制定并调整疾病的预防与治疗方案。3. 根据患者需求预测，安排医护人员“阵容”医疗资源的按需调配能够极大地降低医疗成本，在大数据帮助一些“试点”单位实现了这一构想。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。

1、数据质量目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。2、不确定性的度量问题目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极 高的和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于统计意义的。另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）3、费用报销、利用率和欺诈监管4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

早期，大部分医疗相关数据是纸张化的形式存在，而非电子数据化存储， 比如官方的医药记录，收费记录，护士医生手写的病例记录，处方药记录，X光片记录，磁共振成像(MRI)记录，CT影像记录等等。随着强大的数据存储，计算平台，及移动互联网的发展，现在的趋势是医疗数据的大量爆发及快速的电子数字化。以上提到的医疗数据都在不同程度上向数字化转化。有报告显示，2011年，单单美国的医疗健康系统数据量就达到了150EB。照目前的增长速度，ZB(约1021GB)和YB(约1021GB) 的级别也会很快达到 (IHTT, 2013)。KaiserPermanente，一个在加州发展起来的医疗健康网络系统,就有9百万的会员，被认为拥有26.5到44PB的电子健康记录 (IHTT,2013)。IT时代涌现的还有各种网络社交媒体数据，比如曾经Google用来预测流感的数据。基因数据也是非常庞大的存在，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB (Leah,2014)。公开发布的基因DNA微阵列达到50万之多，每一阵列包含数万的分子表达值。在生物医药方面，功能性磁共振影像的数据量也达到了数万TB级别，每一幅影像包含有5万像素值(Fan, Han, & Liu,2014)。此外，各种健身，健康可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重，血糖，心电图(EKG)等的监测都变为现实和可能，信息的获取和分析的速度已经从原来的按“天”计算，发展到了按“小时”，按“秒”计算。比如，一家名为BlueSpark的科技公司已经生产出能24小时实时监测体温的新型温度计贴片temptraq。这种数据的扩展速度和覆盖范围是前所未有的，数据的格式也五花八门，可能是无格式文件(flatfile)，CSV,关系表，ASCII/纯文本文件等等。同时，数据的来源也纷繁复杂，可能来自不同的地区，不同的医疗机构，不同的软件应用。不可否认，这些多格式，多源头，呈爆炸性成长的大数据的整合和分析十分复杂，但如果将这些可以用工具理顺，医疗大数据将对提高医疗质量，强化患者安全，降低风险，降低医疗成本等方面发挥无与伦比的巨大作用。目前国内BI厂家亿信华辰就是这么一个企业，用自主研发的BI工具将这些杂乱的数据理顺，为很多医疗行业提供了帮助！

如今，互联网和信息技术已经普遍覆盖大型公立医院。在互联网+的时代，毫无疑问数据是产生相应的一切价值的基本生产资料，《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》明确指出健康医疗大数据成为国家或者全民重要的基础战略资源。这个行业研报不仅仅关注在医疗生活中产生的数据，也关注个体生命周期内的数据。信息整合，是利用数据的第一步现在所有行业都可以用身份证来索引信息，但唯一在医疗行业，病人无法以唯一的识别号来索引。比如一个人的一生究竟要生多少次病，什么时候是高峰期，来如何提高医院各个科室的利用率，来真正提高药品的使用率，不至于造成药品浪费。大数据带来的真正意义是，通过历史的数据发现新的规律，做一些可以进行预判的事情。这么多医疗大数据的领域可以帮助我们做什么？●大数据的应用增强了预测流行病●为医院、医疗系统和医疗办公提高效益●减少资源浪费●数据能提高人们对医疗的全面认识●海量数据可以帮助研究者准确真实反应临床真实数据●私人订制个性化医疗，大数据收集个人病史家族病史的整理和预测，对于治疗方案进行个性化针对治疗。最终我们能用大数据得到什么？帮助国家的公共卫生系统更多地参与到大数据应用中，来提高社会的整体健康水平。这才是我们所追求的全民医疗的最高意义。

大数据医疗行业的现状如何?除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。关于大数据医疗行业的现状是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

医疗行业大数据应用的三个案例文章从华大基因推出肿瘤基因检测服务、大数据预测早产儿病情、广东省人民医院利用大数据调配床位3个医疗行业大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果5个视角去看待大数据在医疗的应用状况。案例一：华大基因推出肿瘤基因检测服务应用背景：伴随着生物技术、大数据技术的发展，个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中，最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉，在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因，为防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和输卵管。目前，国内外已经有多家基因检测机构，如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究，已经研究 20 多类癌症。近日，华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务，采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析，对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。数据源：检测数据：患者血清、口腔黏膜数据、基因测序等。其它数据：体检数据、电子病历、遗传记录、患者调查、地理区域以及生活条件等。图说场景：实现路径：首先采取患者样本，通过测序得到基因序列，接着采用大数据技术与原始基因比对，锁定突变基因，通过分析做出正确的诊断，进而全面、系统、准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系，同时根据患者的个体差异性，辅助医生选择合适的治疗药物，制定个体化的治疗方案，实现“ 同病异治” 或“ 异病同治” ，从而延长患者的生存时间。应用效果：癌症诊断和预测。肿瘤医院的病人中有 60%至 80%刚到医院时就已经进入中晚期，癌症早期的筛查可以帮助患者有针对性的改善生活习惯或者采取个体化的辅助治疗，有益于身体健康;同时将癌症扼杀在摇篮里，从而降低日后巨大的医药开支和生活困扰。助力个性化医疗。结合生物大数据，挖掘疾病分子机制最终可以做到更好的筛查，更好的临床指导以及更好用药的过程。案例二：大数据预测早产儿病情应用背景：安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究队伍与 IBM 一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。数据源：个人体征数据：心率、呼吸、体温、血压和血氧含量。其它数据：孕妇产检数据、电子病历、遗传数据等。实现路径：系统会监控 16 个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟 1260 个数据点之多。在明显感染症状出现的 24 小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号，及早预测控制早产儿的病情，从而提高新生儿的出生率。应用效果：预测病情。早产儿的稳定不是病情好转的标志，只有通过海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。案例三：广东省人民医院利用大数据调配床位应用背景：起因于国外医院的经验以及广东省人民医院各专业科室差异很大的病床使用率。长期以来，优势专业病源充足，病人候床情况严重，排队入院，相反有些专业空床情况明显，病床使用率仅 65%左右。为此管理层打出了模糊临床二级分科、跨科收治病人、集中床位调配权的一套“ 组合拳” 。数据源：患者数据：挂号数据、电子病历、患者基本数据等。医院数据：各科室床位使用情况、诊疗活动、平均住院费用、平均住院周期等。实现路径：对跨科收治病人之后的科与科之间的工作量、收入、支出、分摊成本等指标进行合理的划分，强化了入院处的集中床位调配权，解决病人入院排队情况，使医院更好地履行了社会责任，同时也给增加了医院的效益。应用效果：提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，优势专业候床排队现象明显减少。支持决策判断。优势专科与弱势专科的病人在地域构成比、平均住院费用等标上存在显著差异，支持决策判断。

第一章　总 则第一条　为了满足人民群众健康医疗需求，加强和规范健康医疗大数据应用发展，整合、扩大健康医疗资源供给，提升健康医疗服务质量和效率，培育健康医疗大数据应用发展新业态，根据有关法律、法规规定，制定本条例。第二条　本市行政区域内信息系统接入市级全民健康信息平台（以下简称“市级平台”）的医疗卫生机构、健康医疗服务企业等，从事健康医疗大数据应用发展活动，适用本条例。第三条　健康医疗大数据应用发展应当遵循政府主导、便民惠民、改革创新、规范有序、开放融合、共建共享、保障安全的原则。第四条　市人民政府统一领导全市健康医疗大数据应用发展工作。区（市、县）人民政府负责本行政区域内健康医疗大数据应用发展工作。　　医疗卫生行政主管部门按照职责权限，负责健康医疗大数据应用发展的统筹协调、监督指导和组织实施工作。　　大数据、人力资源社会保障、食品药品、公安、医保、发展改革、财政、环境保护、民政、体育、扶贫、旅游、教育等主管部门和乡（镇）人民政府、社区服务管理机构应当按照各自职责和本条例规定，做好健康医疗大数据应用发展的相关工作。第五条　医疗卫生行政主管部门应当建立健康医疗大数据应用发展诚信档案，记录医疗卫生机构、健康医疗服务企业及其相关从业人员的违法失信行为，纳入统一的信用信息共享平台管理。第六条　各级人民政府及其有关部门、社区服务管理机构、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当加强健康医疗大数据应用发展的宣传教育。第七条　任何单位和个人有权投诉举报健康医疗大数据应用发展中的违法行为。　　医疗卫生行政主管部门应当建立健康医疗大数据应用发展投诉举报制度，公布投诉举报方式等信息，及时登记、处理和回复投诉举报。第二章　采集与汇聚第八条　市医疗卫生行政主管部门负责统筹建设、管理、运行和维护市级全民健康信息平台，用于全市健康医疗数据的汇聚、存储和应用，并与省级全民健康信息平台互联互通。　　区（市、县）医疗卫生行政主管部门按照职责做好市级平台的管理、运行和维护。　　医疗卫生行政主管部门根据需要，可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、管理、运行和维护市级平台。第九条　市级及市级以下公办医疗卫生机构、国有健康医疗服务企业应当按照国家和地方相关目录、标准，采集公共卫生、计划生育、健康服务、医疗服务、医疗保障、药品供应、医疗器械、应急指挥、健康管理和综合管理等健康医疗数据，建设、改造、管理和维护自身信息系统，并与市级平台互联互通。　　鼓励前款以外的医疗卫生机构和健康医疗服务企业等按照国家和地方标准采集健康医疗数据，建设、改造自身信息系统，接入市级平台。第十条　医疗卫生机构和健康医疗服务企业等应当采集服务对象本人或者其监护人居民身份证号，作为电子病历、电子处方等健康医疗数据的标识。没有居民身份证的应当提供其他有效身份证明。服务对象本人或者其监护人应当提供真实有效的身份信息。第十一条　医疗卫生等有关主管部门、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当按照有关数据标准、规范，将其依法履行职责、提供服务等业务活动产生的健康医疗数据汇聚、存储到市级平台。　　鼓励医疗卫生机构、健康医疗服务企业等按照有关数据标准、规范，利用可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等采集相关健康医疗数据，汇聚、存储到市级平台。　　鼓励医疗卫生机构、健康医疗服务企业按照国家和地方标准整理健康医疗存量数据，汇聚、存储到市级平台。第十二条　医疗卫生等有关主管部门、医疗卫生机构和健康医疗服务企业应当按照谁主管谁负责、谁提供谁负责、谁运营谁负责的原则，对健康医疗数据进行更新，实行动态管理。第三章　应用与发展第十三条　市人民政府应当统筹推进智慧医保建设，组织人力资源社会保障、医疗卫生等有关主管部门整合新型农村合作医疗、城镇居民基本医疗保险等信息系统，对居民健康卡、社会保障卡等应用进行集成，实现一卡通用、诊间结算。第十四条　医疗卫生行政主管部门应当组织医疗卫生机构通过市级平台协同建立覆盖全人口的居民电子健康档案，明确数据信息使用权限，实现居民电子健康档案个人在线查询、下载、使用和授权医疗卫生机构调阅。　　医疗卫生行政主管部门应当规范医疗物联网、视联网、智能卡、健康医疗应用程序等的设置和管理，推进互联网健康咨询、网上预约分诊、移动支付、候诊提醒、费用查询、物流查询、检查检验结果查询、随访跟踪和预警消息即时推送等应用，建立规范、共享、互信的诊疗流程。

　　发展前景不错，据前瞻产业研究院《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，医疗大数据在大数据中处于极其重要的地位，一方面，现代社会，人的健康在世界各国的民生中越来越处于举足轻重的地位;另一方面，移动/互联网医疗、自动化分析检测仪、可穿戴设备的普及等等，使得患者、医生、企业、政府各方都成了数据的直接创造者，每天产生海量的医疗数据。　　发展健康医疗大数据产业已经“迫在眉睫”。“老百姓对健康的需求越来越高，大数据在健康医疗领域的运用也在突飞猛进。这些都倒逼我们必须加快发展规范健康医疗大数据应用的步伐。

统计的呗

以前因为工具的局限性，只能单维度或者小范围内对数据进行分析，无法将各种数据之间的关系联系起来。例如，医院的人流量与垃圾桶数量的关系，因为这两者本身没有存在任何关联，因此也就不会联想到一起，而现在不一样了，通过亿信华辰BI软件，我们可以很直观得了解到各项数据之间的关系，并且以清楚明了的展示结果展现在你的面前，让你能在不同的数据之间挖掘出他们的价值！而这些有价值的信息就是医疗领域需要利用到大数据的地方。

实际上，除了Google之外，在其他社交媒体上发布的微博客或搜索历史记录的一开始，也可能是潜在疾病暴发的警告信号。有很多方法可以从社交媒体上收集帖子，包括使用那些媒体平台本身提供的公共API，通过编程自行构建搜寻器的方法，也可以不必理会任何编码或技术技能通过使用自动网络爬虫。通过从微博客中过滤掉关键字，数据科学家可以使用LASSO算法基于关键字的特征建立预测性流感模型。另外，在疾病传播过程中，长时间接触病原体会增加感染机会。许多公共卫生调查表明，某些疾病可能与基因类型，生活方式，身体症状有关。通过在潜伏期设计个性化和定制的治疗方法，可以探索遗传信息和病史记录，以预防潜在疾病。例如，已开发出Mayo System，用作数据科学家的数据分析平台，用于存储和分析来自患者的历史记录数据，并为有需要的人定制个性化的治疗计划。通过分析身体症状和其他历史记录，医务人员可以从数据分析系统中找到匹配的诊断信息，然后有效地提出指导性的治疗计划。关于大数据在医疗工作中有什么作用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据医疗行业的现状如何?除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。大数据医疗行业的现状如何?大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。大数据医疗行业的现状如何？大数据工程师最看重这个，除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，大数据在医疗行业的应用一直在进行，它都是孤立的数据，没有办法进行大规模应用，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

根据《大数据在医疗领域的应用》，大数据面临的主要风险不包括（）。 A.伦理风险B.安全风险C.军事风险D.道德风险正确答案：C

一、电子病历到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。二、健康监控医疗业的另一个创新是“可穿戴设备”的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端。三、医护资源配置这个看似不可能完成的任务，已经在大数据的帮助帮助下在一些“试点”单位实现。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。四、大数据与人工智能人工智能技术通过算法和软件，分析复杂的医疗数据，达到近似人类认知的目的。因此AI使得计算机算法能够在没有直接人为输入的情况下预估结论成为可能。由AI支持的脑机接口可以帮助恢复基本的人类体验，例如因神经系统疾病和神经系统创伤而丧失的说话和沟通功能。

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）3、费用报销、利用率和欺诈监管4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

在3G、4G相继从陌生的概念变成被广为应用的现实后，5G时代正在向我们走来。电信运营商们都将主要精力放到了 物联网领域，据前瞻产业研究院调研报告预测，到2020年全球互联网设备将突破270亿，移动互联设备有望达到105亿，未来五年的物联网领域投资将达到6万亿美元。5G网络确实会给物联网带来新机遇，NB-IoT物联网拥有低时延、更多连接数、超低功耗，在很大程度上解决了此前物联网发展不畅的原因，给物联网带来的生机。物联网是大数据、云计算和人工智能的核心，其数据实时且高频，是真正意义上的大数据，也是未来人工智能实现的基础。比如，现在的智能汽车，本质上是物联网技术支撑起来的汽车而已。

医疗健康领域的大数据有哪些来源（） A.临床数据B.患者的数据C.社保基金利用率D.制药企业正确答案：ABCD

医院

一、大数据有助于精确医疗行业市场定位医疗行业企业需要架构大数据战略，拓宽医疗行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解医疗行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议。企业想进入或开拓某一区域医疗行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了医疗行业市场调研的大数据。随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。当然，依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求，这就需要依靠相关大数据技术开发公司(如北京恒泰博远科技)来进行大数据采集、分析、监控、分发系统的开发。二、大数据成为医疗行业市场营销的利器互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨，我们每天在不同平台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成医疗行业大数据，其背后隐藏的是医疗行业的市场需求。以医疗行业在对顾客的消费行为和趣向分析方面为例，消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。如果企业收集到了这些数据，建立消费者大数据库，便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略。三、大数据支撑医疗行业收益管理大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个医疗行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。四、大数据创新医疗行业需求开发在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息，这些都构成了产品需求大数据。作为医疗行业企业，如果能对网上医疗行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）3、费用报销、利用率和欺诈监管4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

医疗大数据的潜在的应用价值非常大，以下（）属于医疗大数据的应用。 A.临床应用 B.公共卫生统计 C.就诊行为统计 D.改善医疗服务 E.临床决策支持正确答案：ABCDE

　　前景不错，据前瞻产业研究院《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，目前我国的医疗行业现状是，优质医疗资源集中在大城市，地方以及偏远地区医疗条件较差，医疗资源的配置不合理，导致了大量的长尾需求，催生了广阔的互联网医疗市场。在此背景下，互联网的“连接”属性得以发挥，有效提高了长尾市场的信息流通，降低了产品扩大受众群的成本，而大数据技术的应用能够使得医疗服务更加完善和精准。　　医疗大数据的应用主要指的是将各个层次的医疗信息和数据，利用互联网以及大数据技术进行挖掘和分析，为医疗服务的提升提供有价值的依据，使医疗行业运营更高效，服务更精准，最终降低患者的医疗支出。　　目前，中国医疗大数据应用可以简单分为两大方向　　第一类，是对传统医疗的优化，即服务于医疗机构的大数据应用（包含医院、险企、药企、医疗器械企业等传统医疗行业机构）。　　第二类，是对传统医疗的补充，即服务于大众医疗健康的大数据应用。是针对传统医疗服务未覆盖到的市场需求，利用互联网和大数据技术和服务加以补充，例如：诊前分诊、就诊数据跟踪及信息反馈等个人健康管理服务。

健康医疗大数据是最重要的国家基础性战略资源，关系国计民生，需要大量的资金、人力的投入，而国有资本力量足，便监管，对于我国健康医疗数据行业规范发展意义重大。参考《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》分析，随着大数据、云计算、物联网和智能制造技术等不断渗入医疗、健康行业,我国健康医疗大数据行业市场规模将会实现快速增长。预计到2020年我国健康医疗大数据行业市场规模将突破800亿元。健康大数据行业在大数据平台、医疗服务、健康服务、综合管理、精准医疗等环节投入建设，有利于打通我国医疗信息化系统，提高医疗服务的效率和质量，为推进医改注入活力，推动我国大健康产业的发展。

一、数据安全医疗数据涉及个人数据隐私方面的问题，因此要特别注意个人数据隐私保护，中国《网络安全法》规定“网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息;未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。但是经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外”虽然AI医疗公司在使用数据时要进行数据的无法识别特定个人处理，这在一定程度上能够帮助AI医疗公司规避数据安全问题，但仍旧无法完全避免数据安全问题的产生。二、数据开放受限中国的医疗数据开放程度有限，主要体现两个方面：一是境内与境外的流通限制，二是医院与医院或医院与公司之间流通的限制。境内与境外的限制其实很简单，这个各个国家都有相关规定，而且有的国家规定的更加严格，比如美国和欧洲。在医院与医院的流通限制方面，我国大部分的医院数据都是独立存在的，流通起来相对困难，更谈不上共享和数据交叉应用及数据变现。三、数据标准差异我国人口众多，医疗数据丰富，但”数据大“不等于 “大数据“，临床数据不够统一和规范，不同地区、不同医院之间的数据没有建立起联系，也没有统一的标准，因此价值也得不到体现。四、伦理争议尽管AI在医疗行业取得了令人瞩目的进展，但不可否认的是，AI的应用依然存在一系列的伦理问题，比如：AI造成了个人信息泄露，导致医疗事故，责任方是谁?AI的使用造成了医疗人员的失业，引发医疗产业结构的转型，社会应该如何应对?诸如此类的问题很多，都需要行业从业者去面对和解决。五、数据成本高所有基于AI的医疗技术，都是以”数据“为基础的，目前AI医疗公司获得数据的渠道分为三种：第一，与医院合作科研项目;第二，从公开数据集下载数据;第三，购买数据。总体来说，获取数据的成本主要在数据获取和数据标注上，而随着模型训练的逐步深入，数据吞吐量可能会是几何级数增长，代价也会水涨船高，这无形中为实现大数据医疗增加了负担。关于大数据医疗行业的发展痛点的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。