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    基于大数据分析的异常检测方法及其思路实例

    1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入,信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性,导致经典的统计分析方法已经无法适用,必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前,大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能(BI)领域,并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域,用于发现信息系统的异常情况(入侵和攻击、数据泄露等)。利用大数据分析的方法发现异常事件,需要满足几个条件:1)行为日志在内容必须足够详细,可以从

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    浅谈SMT行业MES系统生产管理的特点

    一、SMT生产车间在电子制造中起重要作用的部分,主要具备以下生产特点: 1.高密度和高速度: SMT生产车间中的电子元器件一般来说较为精小,且被紧密地排列在PCB上。这就要求SMT生产车间的机械设备具备高精度和高速度,确保其精确地将元器件粘贴在指定的位置上。由于电子数码产品技术的不断进步,SMT生产车间需要不断更好地适应元器件和更高的精密度要求。 2.自动化生产: SMT生产车间是自动化生产的重要环节。自动化设备,如贴片机、回流焊炉、测试设备等,被广泛使用以提高生产效率和一致性。自动化生产能够减少劳动力参与,减少差错率,并促进生产节奏。除此之外,借助自动化生产,能够实现在线监测和实时数据记录,有利于质量管理和后续分析。 3.多样化和高度灵活性: SMT生产车间需要适应不同种类的产品生产,因此需要具备高度灵活性。由于市场需求的变化,SMT生产车间需要能够迅速转换生产线路以生产不同种类的产品。与此同时,生产车间还需适用多样化的组装工艺,例如贴片、波峰焊、手工组装等,在不同情况下选择合适的工艺技术。 4.质量控制和溯源: 由于电子数码产品对品质要求极高,SMT生产车间必须严格把控产品质量。生产车间需要实施全方位的质量管理系统,包括从进料到成品的全流程检验、不良品的及时修复或清除,以及对关键质量指标进行监控和反馈。除此之外,生产车间还需要建立完善的追溯体系,记录每个产品的生产过程和所使用的元器件信息,有利于溯源和问题整改。 5.环境控制: SMT生产车间对周围环境要求较高。电子元器件对温度、湿度和静电等环境因素特别敏感。生产车间需要保持相对稳定的温湿度标准,确保其元器件的稳定性和可靠性。除此之外,为了防止静电对元器件的损伤,生产车间还要采取相应的防静电措施,如地磨、防静电衣物和相关设施。 综合上面的分析我们可以看出,SMT生产车间具有高密度、高速度、自动化生产、多样化和高度灵活性、质量控制和追溯性以及环境控制等特点。了解和适应这些特征是确保SMT车间生产顺利进行的重要因素。

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    干货 | 肿瘤患者数据管理及化疗药物不良反应分析

    首先,第一部分是项目背景及需求分析。我们的项目背景是数字医疗场景。数字医疗是一个信息技术与医疗知识相结合,作为现代医药发展趋势的领域,对于实现精准医疗和高效医疗具有重大的意义。我们所合作的苏州医朵云健康股份有限公司,它是一家向患者、医生和医疗机构提供智慧医疗和互联网服务以及数字医疗产品的企业。他与恒瑞医药合作开展了肿瘤产品线的患者随访项目,沉淀了百万级的真实患者数据,涵盖了他们所研发的四种药物。那么对于这样一个数字医疗的问题,它的常规需求主要包括患者数据的日常管理及实现对于患肿瘤患者相关数据的一些跟踪和记录,以及对于这些记录下来的随访数据相关的分析需求。针对这样两个需求,我们小组基于医朵云所提供的随访数据,力求建立一个针对患者数据的管理和分析体系,关注患者用药之后出现不良反应的程度以及与他们的停药和用药状态之间的关系服务,希望得到的结果能够服务于药物副作用的研究,并进一步提供对于临床用药的指导。

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