数据挖掘于各领域之应用.ppt

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你不能不知的十大创新技术
资料来源:TechnologyReview杂志(2019/1)
未来科技大预言
TechnologyReview杂志公布改变未来的十项新兴趋势
机器与人脑的介面
塑料电晶体
數據挖掘(Datamining)
数字权利管理
生物测定学(Biometrics)
语言识别处理
微光学技术(Microphotonics)
解开程序码(Untanglingcode)
机器人设计
微应用流体学(Microfluidics)
在生物科技上,如人脑与机器介面,可加速发展生化义肢,学者认为这方面大有潜力。
机器人将为人类处理更多复杂或重复性的工作,现有研究人员发展出可设计、制造机器人的机器人。
在信息科技上,数位权利管理愈来愈受重视,以便保护知识财产,由全录公司PaloAlto研究中心创出的ContentGuard公司,利用加密技术保护知识财产。
资料发掘与生物测定学也很有潜力,數據挖掘是利用数学演算法,在庞大的资料库中寻找方式,例如目前应用在掌纹、脸孔等图像辨识,或者是语言辨识处理等方面。
塑料芯片也是一大突破,在IBM、朗讯、麻省理工、剑桥大学、PennState大学都在研发塑料或有机物质芯片。
微光学技术,专家利用可反射光线的水晶、玻璃等物质,让光纤传输资料的速度,不会因为通过路由器、交换器时而降低速度。
微应用流体学方面:科学家正试图利用物理原则做实验,只利用极微量的水,加快原本需要费时费金钱的实验。加州理工学院的应用物理学家StephenQuake,以微应用流体学发展了一套DNA分析装置,比传统的分析装置快。TechnologyReview的编辑指出,微应用流体学将为生物科技大有帮助,就像当初电晶体提高了电子产品。
医药方面
PainControl
Problem:
Detectingpain
Subjective&nodirectmeasurement
Clinical:VisualAnalogueScale(VAS)
Wherewillcausethepain?
Endoscope
Operatingroom:ESWL;Prostate
PostOp.:PCA
ICU
Cancerpain
PφASystem
DrugDemand
VAS
PCA
PDA
PφA
DATAMINING
FuzzyLogic
PainPattern
PatientSatisfaction
messenger
user
AcutePain
Service
Research&Development
背景
随着人类基因序列的解码,基因与各种疾病间之关联性的研究正逐渐受到重视,而相关之研究文献亦随之增多。
通过搜寻引擎等渠道,医学研究人员可以快速取得所需之信息,但也同时面临了资料过多的问题。