Ensemble 白皮书
引用ensemble数据库
引用ensemble数据库Ensemble数据库概述Ensemble数据库是一个综合性数据库,包含人类基因组和变异的详细注解。
它整合了来自不同来源的广泛数据,包括基因组序列、转录组数据、表观遗传信息和蛋白-蛋白相互作用。
访问Ensemble数据库Ensemble数据库可以通过其官方网站或使用编程接口(API)进行访问。
网站提供了一个用户友好的界面,用户可以搜索基因、变异或其他基因组特征。
API允许用户自动从数据库中提取和分析数据。
Ensemble数据库的主要特征Ensemble数据库的主要特征包括:全面的基因组信息:包含全面的基因组序列、转录组数据和表观遗传信息。
深入的变异注解:提供了对人类基因组中所有已知变异的广泛注解,包括功能后果预测和临床意义。
进化保守性分析:评估基因和调控区域在不同物种中的进化保守性,提供对基因功能的见解。
蛋白质相互作用数据:包含来自不同来源的大量蛋白-蛋白相互作用数据,揭示了蛋白质网络和途径。
用户友好的界面:提供了一个直观的界面,允许用户轻松浏览和检索数据。
Ensemble数据库的应用Ensemble数据库已广泛应用于基因组研究和生物医学领域,包括:基因组变异分析:识别和表征疾病相关的变异,预测其功能后果。
基因功能研究:研究基因的表达模式、调控机制和与其他基因的相互作用。
药物发现:确定疾病的潜在靶点和开发治疗性干预措施。
进化研究:了解基因组进化、物种分化和适应性。
教育和培训:作为基因组学和生物信息学部门学生的宝贵资源。
Ensemble数据库的更新和改进Ensemble数据库是一个不断更新和发展的资源。
定期发布新版本以纳入来自新实验和研究的新数据和见解。
最近的改进包括:更全面的基因组序列:纳入了新组装的人类基因组序列,提供了基因组结构的更准确表示。
增强的变异注解:改进了变异的预测和临床意义注解,提供了更全面的功能影响。
更多蛋白质相互作用数据:整合了来自更大范围来源的蛋白质相互作用数据,改进了对蛋白质网络和途径的理解。
2023年中国元宇宙数字身份体系白皮书
2023年中国元宇宙数字身份体系白皮书1.1.数字身份的概念背 景0 11.2.数字身份体系的发展在全球化和数字化的趋势下,数字经济已经成为各国经济发展的重要引擎。
在数字化活动中,数字身份能够保证数字化活动的安全可靠,使各方权益得到有效保障,为数字经济的健康发展提供支撑。
数字身份是以数字化形式表示的可以唯一识别主体的属性信息集合。
在各数字空间中,用户以各不相同的数字身份进入,在其中被识别和信任,通过特有的身份属性来描述自身具有的特征。
数字身份在社会经济发展中发挥出日益重要的作用,主要体现在:(1)用户体验提升:数字身份保障每个用户的唯一性,以个体数字身份接入网络的用户获得面向个体需求的个性化服务。
随着大数据、A I 技术的发展,针对用户画像的个性化服务比以往更加精准,更好地匹配了用户的需求。
(2)社会效率提升:数字身份认证技术提高,实现了物理空间身份与数字空间身份的精准映射,使过去仅能在线下开展的社会经济活动可以在线上完成,如金融交易、数字政务等。
社会运行效率提高,成本降低。
(3)生产智能化提升:物联网使智能设备接入到网络,能够根据需要自动收发消息、相互协作,推动了生产活动向智能化发展,数字身份的安全应用使设备以可信赖的方式在网络中交换数据,使物联网在智能化生产中发挥出巨大作用。
数字身份的应用生态包括数字身份的签发方、验证方、所有方和验证需求方,各方通过一系列软硬件设备进行交互、协作,共同组成了数字身份体系。
其中签发方是创建和分发数字身份的机构或实体;验证方负责验证数字身份信息的准确性;所有方是指拥有数字身份的主体;验证需求方是对用户身份验证提出需求的实体,一般为各类应用提供方。
为满足数字身份的发展需求,数字身份体系的构建模式在不断发展变化,逐渐形成了多种数字身份体系构建模式。
对于不同的模式,数字身份体系生态各方的关系有所不同。
根据数字身份签发方和验证需求方的关系分类,数字身份体系有两大类模式:(1)身份专用:数字身份签发方和验证需求方两种角色合一,均为应用提供方。
安恒信息明御WEB应用防火墙产品白皮书
精心整理安恒信息明御WEB应用防火墙产品白皮书摘要:本文档描述了杭州安恒信息技Web用防火的主要功能及特点⋯关:Web用防火,Web平安,安恒信息概述Web网站是企和用、合作伙伴及工的快速、高效的交流平台。
Web网站也容易成黑客或意程序的攻目,造成数据失,网站改或其他平安威。
根据国家算机网急技理中心〔称CNCERT/CC〕的工作告示:目前中国的互网平安状况仍不容。
各种网平安事件与去年同期相比都有明增加。
政府和平安管理相关网站主要采用改网的攻形式,以到达泄和炫耀的目的,也不排除放置意代的可能,致政府网站存在平安患。
中小企,尤其是以网核心的企,采用注入攻、跨站攻以及用拒服攻〔DenialOfService〕等,影响的正常开展。
2007年到2021年上半年,中国大被改网站的数量相比往年于明上升。
1.1.常见攻击手法目前的用和网攻方法很多,些攻被分假设干。
下表列出了些最常的攻技,其中最后一列描述了安恒WAF如何攻行防。
表1.1:对不同攻击的防御方法攻方式描述安恒WAF的防方法跨站脚本攻跨站脚本攻利用网站漏洞攻那通用流量,阻止些站点的用,常目的是窃各种意的脚本插入到取站点者相关的用登或URL,header及form中。
信息。
SQL注入攻者通入一段数据代通用流量,窃取或修改数据中的数据。
是否有危的数据命令或句被插入到URL,header及form中。
精心整理命令注入攻击者利用网页漏洞将含有操作系通过检查应用流量,检测统或软件平台命令注入到网页访问并阻止危险的系统或软件语句中以盗取数据或后端效劳器的平台命令被插入到控制权。
URL,header及form中。
cookie/seesion Cookie/seesion通常用于用户身份通过检查应用流量,拒绝劫持认证,并且可能携带用户敏感的登陆伪造身份登录的会话访信息。
攻击者可能被修改问。
Cookie/seesion提高访问权限,或伪装成他人的身份登陆。
参数〔或表单〕通过修改对URL、header和form利用参数配置文档检测应篡改中对用户输入数据的平安性判断,并用中的参数,仅允许合法且提交到效劳器。
虚拟货币技术白皮书
虚拟货币技术白皮书摘要本白皮书旨在探讨虚拟货币技术的发展趋势、应用场景以及相关的技术挑战。
我们将介绍虚拟货币的基本概念和原理,并分析其在金融领域、供应链管理和数字资产交易等方面的应用。
此外,我们还将讨论虚拟货币技术面临的安全和隐私问题,并提出相应的解决方案。
最后,我们将展望虚拟货币技术的未来发展方向。
1. 引言虚拟货币是指基于密码学技术和分布式账本技术实现的一种数字化货币,它不依赖于中央银行或政府机构发行和管理。
虚拟货币技术的兴起使得人们可以在无需第三方信任的情况下进行安全、快速的价值交换,具有巨大的潜力和广泛的应用前景。
2. 虚拟货币的基本原理虚拟货币的基本原理包括去中心化、分布式账本和密码学技术。
去中心化是指虚拟货币系统没有中央机构控制和管理,而是由网络中的节点共同参与验证和记录交易。
分布式账本是指虚拟货币系统中的交易记录被保存在多个节点上,确保交易的透明性和可追溯性。
密码学技术则用于保护虚拟货币系统的安全性和隐私性,包括数字签名、哈希函数和加密算法等。
3. 虚拟货币的应用场景虚拟货币技术在金融领域、供应链管理和数字资产交易等方面有着广泛的应用场景。
在金融领域,虚拟货币可以提供更快速、低成本的跨境支付服务,同时减少汇款中的中间环节和费用。
在供应链管理方面,虚拟货币可以实现对物流和资金流的实时追踪和管理,提高供应链的透明度和效率。
在数字资产交易方面,虚拟货币可以作为一种新型的资产交易方式,为数字资产的流通和交易提供更加便捷和安全的解决方案。
4. 虚拟货币技术的挑战虚拟货币技术在应用过程中面临着一些挑战,包括安全性、隐私性和监管等方面。
由于虚拟货币系统的去中心化特性,其安全性容易受到网络攻击和欺诈行为的威胁。
此外,虚拟货币系统中的交易记录被保存在分布式账本上,如何保护用户的隐私成为一个重要问题。
同时,虚拟货币技术的监管也需要相应的法律法规和监管机构来确保其合规性和稳定性。
5. 虚拟货币技术的解决方案为了应对虚拟货币技术所面临的挑战,我们可以采取一些解决方案。
eth白皮书
ETH白皮书1. 引言以太坊(Ethereum)是一种开源的区块链平台,旨在通过智能合约技术提供分布式应用的开发和执行环境。
本白皮书将介绍以太坊的设计原理、核心概念和技术特点。
2. 区块链基础区块链是一种去中心化的分布式账本技术,通过多个节点共同维护账本数据的一致性。
每个区块包含一系列交易记录,并通过哈希值链接到前一个区块,形成一个不可篡改的链条。
3. 智能合约智能合约是以太坊的核心概念之一,它是一段存储在区块链上、能够自动执行特定任务的代码。
智能合约可以定义并执行各种业务逻辑,例如数字货币交易、资产转移、投票等。
4. 以太币(Ether)以太币(Ether)是以太坊平台上的原生加密货币,用于支付交易手续费和激励矿工参与共识机制。
以太币也可以作为智能合约中的内部计价单位。
5. 分布式应用开发以太坊提供了一个完整的开发环境,使开发者能够构建和部署分布式应用。
开发者可以使用Solidity等编程语言编写智能合约,并通过以太坊虚拟机(EVM)执行这些合约。
6. 以太坊虚拟机(EVM)以太坊虚拟机(EVM)是一个运行在以太坊网络上的虚拟机,它能够执行智能合约。
EVM采用基于栈的执行模型,并提供一系列操作码来实现各种功能。
7. 共识机制以太坊使用工作量证明(Proof of Work)共识机制来保证网络安全和一致性。
矿工通过解决数学难题来竞争获得记账权,并获得相应的奖励。
8. 扩展性与性能以太坊目前面临着扩展性和性能方面的挑战,由于每个节点都需要复制整个区块链数据,导致存储和带宽成本较高。
为了解决这个问题,以太坊正在研究引入分片技术和共识协议改进等方案。
9. 隐私保护隐私保护是以太坊发展的重要方向之一。
以太坊提供了一些隐私保护的技术,例如使用加密算法保护交易隐私、使用零知识证明实现匿名转账等。
10. 未来发展以太坊作为最早的智能合约平台之一,正在不断发展和演进。
未来,以太坊将继续改进性能和扩展性,并推出更多创新功能,以满足不同应用场景的需求。
虚拟币白皮书范本
虚拟币白皮书范本虚拟货币白皮书1. 引言本白皮书旨在介绍我们的虚拟货币项目,并详细描述其技术原理、应用场景和发展战略。
通过阅读本白皮书,读者将对我们的虚拟货币有更全面和深入的了解。
2. 背景虚拟货币是一种数字化的资产,它使用加密技术进行安全的交易和存储。
虚拟货币的出现为人们的金融交易提供了更方便、快捷和安全的方式,同时也为传统金融体系带来了许多创新。
3. 技术原理我们的虚拟货币项目基于区块链技术,通过分布式账本和密码学算法保证了交易数据的安全性和可验证性。
每个交易都会被记录在区块链上,并经过共识算法的验证,以确保交易的可信度。
4. 应用场景我们的虚拟货币将应用于多个领域,包括金融服务、数字资产交易和跨境支付等。
通过与现有的金融机构和支付系统合作,我们将为用户提供更便捷、安全、低成本的金融服务体验。
5. 发展战略我们的虚拟货币项目将通过以下几个方面来实现市场落地和推广:- 与合作伙伴共同开展市场推广活动,增加用户数量和参与度。
- 不断完善技术和产品,提升用户体验和安全性。
- 拓展应用场景,与各行业合作推动虚拟货币的应用和接受度。
- 加强与监管机构的合作,确保项目在法律框架内合规运作。
6. 风险与挑战虚拟货币在发展过程中面临一些风险和挑战,包括技术风险、市场风险和监管风险等。
我们将采取一系列措施来应对这些风险,并积极与各方合作,共同推动虚拟货币的可持续发展。
7. 结论我们的虚拟货币项目有着广阔的发展前景和巨大的潜力。
我们将不断创新和改进,与合作伙伴共同推动虚拟货币的发展,并为用户提供更好的金融服务体验。
以上是虚拟货币白皮书的一个基本框架,具体内容需要根据实际项目进行调整和完善。
比特币白皮书讲解
比特币白皮书讲解比特币白皮书是一份由比特币的创始人中本聪所撰写的技术性文献,于2008年11月1日发布。
白皮书阐述了比特币系统的核心原理,包括去中心化、数学加密以及交易验证等关键技术。
下面来详细讲解一下比特币白皮书的主要内容。
1.去中心化:比特币系统的一个主要特点是去中心化。
传统的货币体系都是由中央银行或政府来掌控,而比特币系统则是由所有参与者共同维护。
这意味着没有任何一个机构可以掌控比特币系统,如果一个节点失效,其他节点仍然可以正常工作。
2.密码学:比特币系统采用了多种密码学技术来确保交易的安全性。
比特币交易采用了公钥加密,在交易过程中只需要保护私钥即可保证交易安全。
3.交易验证:比特币系统中,每一个通过加密方法验证并记录的交易都在整个网络中广播,每个节点都会将交易添加到他们的区块链中。
由于所有的节点都需要同步地验证新交易,因此区块链可以生成一个全局的、可信的交易记录数据库。
4.挖矿:比特币系统中,通过“挖矿”来获取新的比特币。
挖矿实际上是对交易的验证和记账过程,比特币的发行速度由算法控制,每年产生的比特币数量会逐渐减少,最终会达到2100万枚。
5.隐私保护:比特币交易记录被存储在公开可见的区块链网络中,因此,任何人都可以查看交易记录。
但是,在比特币系统中,每个钱包地址都是匿名的,而且不需要向任何机构或个人透露自己的身份信息。
总的来说,比特币白皮书讲解了比特币系统的运作原理和其核心技术。
通过去中心化、密码学、交易验证、挖矿和隐私保护等特殊设计,比特币系统实现了一个通过公开可见的区块链网络来确保安全的点对点交易体系。
eth白皮书
eth白皮书
以太坊的白皮书是一份官方文档,介绍了以太坊的原理、技术细节和实现目标。
白皮书的主要内容包括:
1.以太坊的原理:白皮书介绍了以太坊的基本原理,包括其基于区块链技术的去中心
化特性和智能合约的应用。
它解释了以太坊如何通过构建图灵完备的编程语言,使得开发人员能够创建各种去中心化应用(DApps)。
2.技术细节:白皮书深入探讨了以太坊的技术细节,包括其账户系统、交易模型、Merkle
树、以太币等。
它还解释了以太坊如何通过其独特的共识算法(如工作量证明)确保区块链的安全性和可靠性。
3.实现目标:白皮书明确地提出了以太坊的实现目标,即提供一个能够支持大规模去
中心化应用的平台。
它强调了以太坊的开放性、可扩展性和灵活性,并讨论了如何通过分片、零知识证明等技术实现这些目标。
总的来说,以太坊的白皮书是一份详尽的官方文档,旨在向开发人员和用户介绍以太坊的原理、技术细节和实现目标。
它为以太坊的发展奠定了基础,并为其未来的扩展和改进提供了指导。
三本白皮书内容要点
三本白皮书内容要点
第一本白皮书:
《区块链技术:从理论到实践》。
该白皮书介绍了什么是区块链,以及如何从理论到实践应用它,包括可信任的网络和安全性,账户规则和共识机制,以及智能合约。
此外,还提供了有关改进和扩展区块链的细节,以及可以在系统中实现的基本应用程序的细节。
第二本白皮书:
《比特币:重新定义金融:经济,技术和社会趋势》。
该白皮书分析了比特币的发展历史,利用货币的权力来改变社会的方式。
它探索了比特币的经济性质,金融科技以及它对政治,社会和文化系统的影响。
同时,也讨论了比特币技术如何推动金融服务,比特币和数字资产以及金融机构如何更有效地运作。
第三本白皮书:
《区块链和分布式记账技术:原理,概念,应用程序》。
该白皮书解释了区块链是什么以及它如何工作,包括交易处理,数据存储和共识机制等。
此外,还提供了有关改进和扩展区块链的技术,以及可以使用区块链技术实现的技术应用的细节。
最后,它还介绍了如何将区块链技术应用到实际生活中。
标准白皮书
标准白皮书标准白皮书是一种详细的技术和商业规划文件,在加密货币和区块链行业中使用广泛。
它旨在向潜在投资者和利益相关者提供有关该项目的全面信息。
以下是撰写标准白皮书时的一些参考内容:1. 背景介绍:说明项目的起源和目的,以及为什么选择使用区块链技术。
2. 问题陈述:期间探讨项目作为解决方案的重要性,提出市场上存在的难题和问题。
3. 解决方案:详细介绍项目如何利用区块链技术来解决上述问题。
说明项目的独特卖点和竞争优势。
4. 技术架构:描述项目所采用的技术架构、算法和协议。
解释为什么选择了这些技术,并讨论其可行性和安全性。
5. 经济模型:解释项目的经济模型,包括代币发行和分配方式,代币的用途和功能,以及具体的经济激励机制。
6. 市场分析:进行市场调研,分析项目的目标市场和竞争对手。
提供数据和图表支持,以展示市场潜力和增长预测。
7. 发展计划:列出项目的发展阶段和时间表。
详细说明项目的路线图,包括开发、测试、部署和营销计划。
8. 团队成员和顾问:介绍项目团队的成员和关键顾问。
说明他们的背景、技能和经验,并强调他们在该领域的专业知识。
9. 社区建设:讨论项目的社区建设计划,包括如何吸引用户和支持者。
提及社交媒体渠道和活动,以及市场推广策略。
10. 风险与合规性:评估项目可能面临的风险,并提供相应的风险管理策略。
同时,强调项目的合规性和法律遵从性。
11. 资金用途和筹款计划:详细描述项目的资金用途,解释筹款计划和资金分配。
提供透明的财务数据和预算。
12. 里程碑和成就:强调项目已经取得的里程碑和成就。
提供具体的数据和统计,证明项目的成功和可行性。
13. 媒体和合作伙伴:列出项目得到的媒体报道和合作伙伴,展示其与行业内其他重要参与者的关系。
14. 法律声明:附上法律声明,确保白皮书内容的准确性和合法性。
提供任何必要的法律声明和免责条款。
以上是一个标准白皮书可能包含的参考内容列表。
根据具体项目的不同,还可以添加其他相关章节和信息。
云计算白皮书
信息 ATR 基础设施服务业主要包括为云计算提供承载服务的数据中心和 业和 C 网络。数据中心既包括由电信运营商与数据中心服务商提供的租用式 工 数据中心,也包括由云服务提供商自建的数据中心。网络提供商目前
模式转变。
其次,云计算成为 ICT 产业服务化发展转型的重要方向,服务
1据研究,当企业信息化规模达到一定程度(1500 台服务器以上)时,建设私有云的投资效益更好。相反, 服务器规模为 1500 台以下的中小型用户使用公共云服务则更有助于降低成本。
2
工业和信息化部电信研究院
云计算白皮书(2012 年)
及支持产业等组
电
部
化
息 信 和
CATR
业
工
图 1 云计算产业体系构成
云计算服务业包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS) 和软件即服务(SaaS)。IaaS 服务最主要的表现形式是存储服务和计 算服务,主要服务商如亚马逊、Rackspace、Dropbox 等公司。PaaS 服务提供的是供用户实施开发的平台环境和能力,包括开发测试、能 力调用、部署运行等,提供商包括微软、谷歌等。SaaS 服务提供实
六、 政府在云计算发展中的作用.....................................31 1. 外国政府的云计算行动.........................................31 2. 我国政府的云计算行动.........................................33
当前,云计算已经成为全球 ICT 产业界公认的发展重点。各国 政府积极通过政策引导、资金投入等方式加快本国云计算的战略布 局和产业发展;国际 ICT 产业巨头加快技术研发、企业转型和联盟 合作以抢占云计算发展的主导权和新兴市场空间。我国在云计算领 域已具备了一定的技术和产业基础,并拥有巨大的潜在市场空间, 存在抓住机遇实现局部突破的机会,但当前发展过程中的产业技术 差距、规划布局和制度环境等问题也日益显现。
Ensemble集成平台下医疗质量考核指标数据提取的应用
近 几年数 字化 医 院的建 设与发 展正在 加速进 行 , 医院 内部 的信 息化 程度 上 升 到前 所 未有 的高度 ,据 CHIMA 中国医院信 息化状况统计报 告 2008.2013白皮 书数 据表明,到 2012 年,三 甲医 院的信息化应用,以 门急诊医师工作站系统 、病 区医师工作站和 电子病历 (EMR)应用率分别 为 51.55%、59.14%、46.67%[11.医 院内部的诊疗与经营管理活动对信息化系统依赖程度
① 收 稿 时f ̄:2015—09—11;收到 修 改稿 时Ihq:2016-04—11 [doi:10.15888 ̄.cnki.csa.005448] 96系 统建 设 System Construction
2016年 第 25卷 第 8期
http://www.C-S-a.org.cn
计 算 机 系 统 应 用
http://www.c—s—a.org.cn
2016年 第 25卷 第 8期
Ensemble集成平 台下 医疗质量考核指标数据提取的应
用①
庞 秋 奔
(广 西 医科 大 学 第 一 附 属 医 院 ,南 宁 530021)
摘 要 :针对综 合医 院医疗质 量考核研 究,目前偏 向于 医院整体或是 医师 个体医疗质量评 价指标体系 的确定与 权 重 的计算 .在提 取指标数据方 面大多采用 半 自动化录 入汇总或使用 同一个系统现 有数据方式,提取 结果不满 足 综合医院临床 医师三级分组管 理模式 的要求 .提 出在 Ensemble集成化平 台下,采用 Webservice+Xml接 口集成 方式 ,集成医 院内部多个异构医疗子系统,自动提取 出临床科室医师动态分组信息、各 分组及组 内各成员 的医疗 质 量考核指 标数据.实验 结果是 自动提取 到某临床科室 各分组及组 内各医师部 分医疗质量考核指 标数据.结论 是此 研究为综合医院各临床科室提供了新的面 向团队小组 的考核方式及量化 的数据依据. 关键 词:Webservice;Xml;医疗质量考核指标;医师三 级分组 ;Ensemble集成平 台
三本白皮书的内容(一)
三本白皮书的内容(一)三本白皮书的内容简介•本文将介绍三本重要的白皮书的内容,涵盖了多个领域和行业的创新和发展。
1. 人工智能白皮书人工智能的概述和应用领域•人工智能白皮书详细阐述了人工智能的概念、发展历程以及当前的应用领域。
•通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术,人工智能已经广泛应用于语音识别、图像识别、智能机器人等领域。
人工智能的挑战和未来发展方向•人工智能白皮书详细探讨了人工智能面临的挑战,如数据安全、伦理和道德问题等。
•白皮书提出了未来人工智能的发展方向,包括加强研究合作、推进人才培养和加强政策支持等。
2. 区块链白皮书区块链的基本原理和应用场景•区块链白皮书详细介绍了区块链的基本原理和分布式记账技术。
•通过去中心化的特点,区块链已经应用于数字货币、供应链管理和智能合约等领域。
区块链的发展趋势和挑战•区块链白皮书讨论了区块链的发展趋势,如跨界合作、隐私保护和公共治理等。
•同时白皮书也提到了区块链面临的挑战,如扩容性、可扩展性和能源消耗等。
3. 生物技术白皮书生物技术的研究领域和应用方向•生物技术白皮书详细介绍了生物技术的研究领域,包括基因编辑、合成生物学和生物材料等。
•生物技术已经广泛应用于医药、农业和环境保护等领域,具有重要的应用前景。
生物技术的伦理和安全问题•白皮书提到了生物技术涉及的伦理和安全问题,如基因编辑的道德问题和生物安全风险的管理等。
•生物技术白皮书强调了加强监管和推进科学研究的重要性,以确保生物技术的安全和可持续发展。
结论•以上是三本重要的白皮书的内容概述,涵盖了人工智能、区块链和生物技术等领域的创新和发展。
•这些白皮书为相关行业提供了方向和政策支持,推动了科技创新和社会进步。
数字贸易标准白皮书
数字贸易标准白皮书
数字贸易标准白皮书是关于数字贸易的一份技术文档,旨在确定并规范数字贸易的标准和规则。
它提供了一种框架,有助于确保不同国家和组织之间的数字贸易能够顺利进行,并促进数字经济的发展。
数字贸易标准白皮书通常包含以下内容:
1. 定义和范围:确定数字贸易涵盖的具体领域和范围,如电子商务、电子支付、数字内容交换等。
2. 技术要求:规定数字贸易涉及的技术标准和要求,例如数据加密、网络安全、身份验证等。
3. 数据保护和隐私:确保数字贸易过程中个人和企业的数据和隐私得到保护,并遵守相关的法律和法规。
4. 互操作性:确保不同系统和平台之间的互操作性,以便实现无缝的数字交流和交易。
5. 贸易便利化:简化和加速数字贸易的流程和程序,减少贸易壁垒和由此产生的成本。
6. 争议解决机制:建立解决数字贸易纠纷的机制和程序,以保护各方的权益。
7. 建立合作机制:促进国际间关于数字贸易标准的合作和协调,
推动标准的制定和实施。
数字贸易标准白皮书的目标是为数字贸易提供一个统一的框架和规则,促进数字经济的发展和全球贸易的繁荣。
同时,它还可以减少不必要的摩擦和纠纷,提高数字贸易的效率和可行性。
普元ESB软件v6.2-产品白皮书
普元ESB软件产品白皮书目录1 提要 (4)2 Primeton ESB产品概述 (6)3 Primeton ESB主要功能 (7)3.1 协议转换 (8)3.2 数据转换 (8)3.3 服务编排 (8)3.4 服务路由 (9)3.5 服务安全 (9)3.6 服务质量 (9)3.7 服务注册 (10)3.8 服务监控 (10)3.9 消息机制 (11)4 Primeton ESB关键特性 (11)4.1 高性能 (12)4.2 高可靠 (12)4.3 高扩展 (13)4.4 业务化 (14)4.5 个性化 (14)5 Primeton ESB客户价值 (14)5.1 高管控能力 (14)5.2 高投资回报 (15)5.3 高运营能力 (16)6 Primeton ESB应用场景 (17)6.1 业务应用典型场景 (17)6.1.1 统一服务平台 (18)6.1.2 统一客户视图 (19)6.1.3 集团业务系统 (20)6.1.4 保护核心业务 (21)6.1.5 银行中间业务 (22)6.1.6 ERP系统集成 (23)6.2 技术应用典型场景 (28)6.2.1 企业服务总线 (28)6.2.2 应用服务网关 (29)6.2.3 可靠数据传输 (30)6.2.4 综合服务平台 (30)7 Primeton ESB环境配置 (31)7.1 支持的操作系统 (31)7.2 支持的硬件环境 (31)7.3 支持的数据库 (31)7.4 支持的浏览器 (32)7.5 支持的JDK版本 (32)8 关于普元 (32)9 联系我们 (34)1提要企业应用集成一直是企业信息化建设中的一个难题。
随着企业规模的扩大、业务的发展,企业内部的应用系统越来越多,应用间的通信、数据交换的需求越来越强烈,企业应用之间的交互问题、以及企业服务的管理问题也日益突出。
企业应用集成的历史可以追溯到最早的电子数据交换,以及80年代中期出现的C/S 结构的企业应用和中间件技术。
2020AI安全白皮书
1. 迈向智能社会 022. AI安全面临五大挑战 033. AI安全典型攻击方式 043.1 闪避攻击 043.2 药饵攻击 053.3 后门攻击 053.4 模型窃取攻击 054. AI安全防御手段 064.1 AI安全攻防 074.2 AI模型安全 094.3 AI业务的安全架构 105. 12参考文献 13迈向智能社会01迈向智能社会近年来,随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进,诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。
越来越多公司都将增大在AI的投入,将其作为业务发展的重心。
华为全球产业愿景预测:到2025年,全球将实现1000亿联接,覆盖77%的人口;85%的企业应用将部署到云上;智能家庭机器人将进入12%的家庭,形成千亿美元的市场。
人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。
1956年,麦卡锡、明斯基、香农等人提出“人工智能”概念。
60年后的今天,伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠军,人工智能技术开始全面爆发。
如今,芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋:交通+智能,最懂你的路;医疗+智能,最懂你的痛;制造+智能,最懂你所需。
加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年快速崛起主要归结于如下三点原因[1]:1)海量数据:随着互联网的兴起,数据以语音、视频和文字等形式快速增长;海量数据为机器学习算法提供了充足的营养,促使人工智能技术快速发展。
2)高扩展计算机和软件系统:近年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。
3)已有资源的可获得性:大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作,节省了大量的开发时间和费用;同时许多云服务为开发者提供了随时可获取的计算和存储资源。
在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业,人工智能正朝着历史性时刻迈进。
Nft白皮书范文
Nft白皮书范文NFT (Non-Fungible Token) 白皮书摘要:本白皮书旨在介绍非同质化代币(NFT)的概念、技术原理以及在数字资产领域的应用。
NFT作为区块链技术的创新之一,在数字艺术、游戏、音乐、房地产等领域展示了巨大的潜力。
通过采用去中心化、可追溯性和不可篡改性的特性,NFT为数字资产的唯一性和所有权提供了有效的解决方案。
1.背景随着区块链技术的发展和应用,数字资产的概念逐渐流行起来。
然而,由于数字资产在传统互联网环境中的可复制性和争议性,持有和交易数字资产的问题变得复杂且困难。
为了解决这个问题,NFT应运而生。
2.简介NFT是一种非同质化的代币,基于区块链技术发行和交易。
与传统的数字资产(如比特币和以太坊)不同,NFT使用智能合约来确保每个代币的唯一性和可追溯性。
这意味着每个NFT都有一个不可复制的数字身份,可以用来代表任何类型的数字或实物资产。
3.技术原理NFT的技术原理基于区块链的分布式账本和智能合约。
NFT可以在区块链上发行和交易,每个NFT都有一个独特的标识符,用来唯一识别该代币的所有权和属性。
这个标识符可以通过智能合约来管理和操作,确保代币不能被篡改或复制。
此外,NFT的所有者可以通过转移代币的所有权来实现交易。
4.应用领域NFT在数字艺术、游戏、音乐、房地产等领域具有广泛的应用潜力。
在数字艺术领域,NFT可以用来代表艺术品的所有权和身份,确保数字艺术品的唯一性和稀缺性。
在游戏领域,NFT可以用来代表游戏中的虚拟物品和角色,使玩家能够真正拥有并交易这些物品。
在音乐领域,NFT可以用来代表音乐作品的版权和所有权,在区块链上进行交易和授权。
在房地产领域,NFT可以用来代表房屋和土地的所有权证明,简化房地产交易和记录。
5.前景展望NFT作为一种创新的数字资产形式,具有广阔的前景和应用潜力。
随着区块链技术的进一步发展和普及,NFT有望在金融、教育、娱乐等更多领域得到广泛应用。
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验证者集合更迭 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 共识过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 分叉选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 投票规则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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4 DIP 开发者激励协议 4.1 设计目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 DIP 奖励分配算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 实验结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 作弊分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 PoD 贡献度证明共识算法 5.1 设计目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 常用共识算法的缺陷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Caché& & EnsembleEnsembleInterSystems公司❑35年致力于创新和产品开发❑医疗行业血统❑领先的面向对象数据库技术❑HIMSS 钻石会员❑HL7 会员连接医疗的软件/HealthShare 区域/ 国家EHR –the first product created expressly for secure access of regional/national electronic health record机构/ 社区HIS TrakCare –a web-based, patient-centric Hospital Information SystemEnsemble -#1 interface engine in healthcare (KLASDeepSee -imbedded real time business intelligence应用层2006, 2007,2008)Caché-#1 database used in clinicalapplications worldwide我们的技术连接着医疗行业,管理着医疗数据数百家医疗组织>1200 应用合作伙伴全球已连接的医疗系统Largest Public (VA)And Private (Kaiser)National HospitalEMRSector EMRsNational ElectronicHealth RecordLeading State /Regional RHIOsStatewide Community National PrimaryCare EMR yCare SystemEnsemble 行业领先的SOA 开发平台多年第•KLAS 评价连续多年第一•被Gartner 定义在SOA 开发平台的领导者象限“InterSystems has a leading position as an application infrastructure provider in the healthcare industry ”-Top 20 Year Top 20 Year--End Best in KLAS Report. KLAS Confidential Information. © 2007 KLAS Enterprises, LLC.InterSystems 在各个行业•Partners Healthcare•Ameritrade NatWest Bank 医疗金融服务•Epic Systems•IDX Systems••NatWest Bank •Credit Suisse •JP Morgan Chase O t i S t MEDecision•Kaiser Permanente•Quest Diagnostics•Ontario Systems •SunGard •Fiserv •Department of Defense •NTT Japan 政府电信p •Department of Veteran’s Affairs •Bern Justice Departmentp•Bell Canada•EIRCOMIndonesia Telecom •SAIC •Indonesia Telecom我们的业务模式•合作伙伴-Cache’, Ensemble, HealthShare 营•直营-TrakCareSupport•全球7X24的专业服务团队•Call CenterC C•对合作伙伴的支持•问题级别•Crisis•High•MediumCaché后关系数据库/面向对象开发平台Strategic Product Focus性能和可扩展性快速应用开发能力可靠性, 可用性和易管理性安全性•目标: 建立最大的, 最精确的银河3-D 图谱D•在5年内监测1,000,000,000 颗星体, 精确绘制它们的位置, 移动和亮度•预期会发现数十万的新天体Gaia挑战: 获取10亿个天体的数据1,000,000,000天体X100观测项目X600bytes/每观测项目()60,000,000,000,000(60TB)方案,提供每服务器每秒, :Caché, 70,00070,000+ + 持续地插入操作, 将真实的对象保存下来并允许SQL访问影响系统性能的因素I/ODi k CPU -Disk -NetworkMemory数据缓存数据多维存储面向对象事务性位图索引ECPStrategic Product Focus性能和可扩展性快速应用开发能力可靠性, 可用性和易管理性安全性Caché –后关系数据库基本构架复杂的数据结构和关系、分析数据、兼容现有的CachéCaché庞大的开发潜能SQL 访问对象SQL多维数据多维数据存储存储高效率及可扩性简单的模型—病人就诊性别姓名生日处方项1名称病历1•病人卡号检测集处方项集处方项2剂量检测1名称结果日期检测2病历集处方项1名称剂量病历2检测集处方项集处方项3名称剂量处方项2日期关系型—建模枚举型检验信息表病人基本信息表病历信息表ID 名称结果病历ID ------------------------83315 尿糖.阳性.2456783316 .24567ID 日期医生病人ID------------------------11257 20040815.John .321522877 20051219.Smith.7781ID 姓名性别生日卡号-------------------------7299 ALLEN.M.19900201.N325617369 SMITH.M.19780330.N125428336尿蛋白质.阳性.5683317 乙肝e 抗原.阴性.24568............24567 20060830.John .778236657 20061018.Jerry.567238967 20041230.Ross .468739637 20070323.Smith.76983994720080410.Ross .65277521 WARD .F.19840830.S389047566 JONES.M.19400818.A532017654 MATIN.F.19741212.C781027698 BLAKE.F.20010221.N987617782CLARK.F.19371023.A10543ID 名称结果病历ID ------------------------53521 红细胞计数.632 .2456753632.321.24567数值型检验信息表39947 20080410.Ross .6527............7782 CLARK.F.19371023.A10543..................53632 血小板计数.321 .2456765781 血糖.12 .24568............ID 药品名称剂量病历ID ------------------------3219 庆大霉素.10g .245103310 丽珠环明.22g .24567处方信息表3311 丙球蛋白.3inj.24567............关系型—获取一份病历的完整信息枚举型检验信息表SELECT ID 日期医生病人ID------------------------11257 20040815.John .3215病历信息表ID 名称结果病历ID ------------------------83315 尿糖.阳性.2456783316 尿蛋白质.阳性.24567姓名FROM patient,medicalrecord mr,t It i,日期,检验名称,结果22877 20051219.Smith.778124567 20060830.John .778236657 20061018.Jerry.567238967 20041230.Ross .468739637 20070323.Smith.769839947 20080410.Ross .6527......83317 乙肝e 抗原.阴性.24568............enumerateItem ei,WHERE patient.id=1AND mr.patientid=patient.id ......病人基本信息表ID 姓名性别生日卡号ID 名称结果病历ID------------------------53521 红细胞计数.632 .2456753632 血小板计数.321 .24567数值型检验信息表AND ei.medicalrecordid=mr.id UNION ALLSELECT 姓名日期检验名称结果-------------------------7299 ALLEN.M.19900201.N325617369 SMITH.M.19780330.N125427521 WARD .F.19840830.S389047566 JONES.M.19400818.A532017654 MATIN.F.19741212.C781027698 BLAKE.F.20010221.N987617782CLARK F 19371023A10543小板计数65781 血糖.12 .24568............,,,FROM patient,medicalrecord mr,7782 CLARK.F.19371023.A10543............ID 药品名称剂量病历ID------------------------3219 庆大霉素.10g .245103310 丽珠环明.22g .2456733113i j 24567处方信息表numbericalItem niWHERE patient.id=1AND mr.patientid=patient.id ni medicalrecordid=mr id?3311 丙球蛋白.3inj.24567............AND ni.medicalrecordid=mr.id关系型访问—执行成本• Read master map p EnumerateItem.IDKEY, , looping p g on ID.For each row: Read master map MedicalRecord.IDKEY, using the given idkey value.For each row: Read master map Patient.IDKEY, using the given idkey value. Combine results in module L. L• Read master map NumericalItem.IDKEY, looping on ID.For each row: Read master map MedicalRecord.IDKEY, using the given idkey value. F each For h row: Read master map Patient.IDKEY, using the given idkey value. Combine C bi results lt iin module d l L L.关系型访问—执行成本枚举型检验信息表 ID ----83315 83316 833 6 83317 ... ... 5项/每次就诊 病历信息表 5000人次/天 病人基本信息表名称 结果 病历ID ------------------尿糖 .阳性 .24567 尿蛋白质 .阳性 . .24567 56 乙肝e抗原.阴性 .24568 ... 900万条记录 /年 ... 5项/每次就诊数值型检验信息表 ID ----53521 53632 65781 ... ...名称 结果 病历ID ------------------红细胞计数.632 .24567 血小板计数.321 .24567 血糖 .12 .24568 ... 900万条记录 /年 ... 2项/每次就诊ID ----11257 22877 24567 36657 38967 39637 39947 ... ...日期 医生 病人ID ------------------20040815.John .3215 20051219.Smith.7781 20060830.John .7782 20061018.Jerry.5672 20041230.Ross .4687 20070323.Smith.7698 20080410.Ross .6527 ... ...ID ---7299 7369 7521 7566 7654 7698 7782 ... ...姓名 性别 生日 卡号 --------------------ALLEN.M.19900201.N32561 SMITH.M.19780330.N12542 WARD .F.19840830.S38904 JONES.M.19400818.A53201 MATIN.F.19741212.C78102 BLAKE.F.20010221.N98761 CLARK.F.19371023.A10543 ... ... ... ...处方信息表ID 药品名称 剂量 病历ID ----- ------------------3219 庆大霉素 .10g .24510 3310 丽珠环明 .22g .24567 3311 丙球蛋白 .3inj.24567 ... ... 360万条记录 /年 ... ...180万条记录/年100万条记录/年100*180*900+100*180*900+100*180*360=?关系型存储—磁盘I/O8kB数据块• 数据分散存储在不同的磁道、扇 区上• 需要多次I/O关系型访问—R/O 映射• • • • • • • • • • • • • •patient p = new Patient(); (); string SQLtext = "SELECT * FROM Patient WHERE ID =?"; CacheCommand Command = new CacheCommand(SQLtext, global.CacheConnect); C h P CacheParameter t Id_param Id = new CacheParameter("Id_col", C h P t ("Id l" CacheDbType.NVarChar); C h DbT NV Ch ) Id_param.Value = 1; Command.Parameters.Add(Id_param); ( p ); CacheDataReader reader = Command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { = reader[reader.GetOrdinal("Name")].ToString(); patient.Gender p = reader[reader.GetOrdinal("Gender")].ToString(); [ ( )] g(); patient.Id = 1; patient.DOB = System.Convert.ToDateTime(reader[reader.GetOrdinal("DOB")]); patient.AccountNum ti t A tN = reader[reader.GetOrdinal("AccountNum")].ToString(); d [ d G tO di l("A tN ")] T St i () };面向对象面向对象数据库能带来什么优势?面向对象型—建模病人类姓名 性别 生日 卡号检验类 病历类日期 检验结果集 名称 结果枚举型检验类 名称 结果数值型检验类 名称 结果病历集处方项集处方项类名称 剂量面向对象型—建模Class Patient Extends %Persistent [ ClassType = persistent, persistent ProcedureBlock ] { Property FirstName As %String [ Required ]; Property LastName As %String [ Required ]; Property DOB As %Date(FORMAT = 3); Property Gender As %String(DISPLAYLIST = ",男,女", TRUNCATE = 1, VALUELIST = ",M,F"); Property AccountNum As %String(PATTERN = "3N1P2N1P4N", TRUNCATE = 1); Relationship MedicalRecords As MedicalRecord [ Cardinality = children, Inverse = Patient ]; }面向对象型—获取一份病历的完整 信息• Patient patient = Patient.OpenId(global.CacheConnect,"1");面向对象型—多维存储• • • • • • • • • • • • • • • • • •^PersonD(1) PersonD(1) = $lb( $lb("~Object.Patient~",47059," Object.Patient ,47059, 怀德","M",$lb("Gansevoort",1090,"MO","7908 , M ,$lb( Gansevoort ,1090, MO , 7908 Second Blvd")," Blvd ), 王") ) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1) = $lb("",60946,$lb($lb("119"))) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",1) = $lb("~Object.MedicalNumericalItem~","","心率") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",1,"MedicalNumericalItem") = $lb(1.666666666666666667) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",2) = $lb("~Object.MedicalEnumerateItem~","","乙肝核心IgM抗体") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",2,"MedicalEnumerateItem") = $lb("阳性") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",3) = $lb("~Object.MedicalNumericalItem~","","红细胞计数") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",3,"MedicalNumericalItem") = $lb(1.666666666666666667) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",4) = $lb("~Object.MedicalNumericalItem~","","淋巴细胞绝对值") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",4,"MedicalNumericalItem") = $lb(.3333333333333333333) ^P ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",5) D(1 "M di lR d " 1 "M di lIt " 5) = $lb(" $lb("~Object.MedicalEnumerateItem~",""," Obj t M di lE t It " "" "乙肝核心IgM I M抗体") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",5,"MedicalEnumerateItem") = $lb("阳性") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",6) = $lb("~Object.MedicalNumericalItem~","","血红蛋白浓度") ^PersonD(1 PersonD(1,"MedicalRecords" MedicalRecords ,1, 1 "MedicalItems" MedicalItems ,6, 6 "MedicalNumericalItem") MedicalNumericalItem ) = $lb(2.666666666666666667) $lb(2 666666666666666667) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",7) = $lb("~Object.MedicalNumericalItem~","","血小板计数") ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",7,"MedicalNumericalItem") = $lb(.3333333333333333333) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",8) ( , , , , ) = $lb("~Object.MedicalEnumerateItem~",""," $ ( j , , 尿亚硝酸盐 尿 硝酸盐") ) ^PersonD(1,"MedicalRecords",1,"MedicalItems",8,"MedicalEnumerateItem") = $lb("阴性")Caché多维数组物理存储(Global Balanced Tree Block Structure)^X("L")= ( ) 1 ^X("N")= 3 ^X("P")= 5 ^X("R")= 9 ^X("T")= 8 ^X("V")= ^X( V )= o 1 ( ) 9 ^X("X")= 25 ^X("Z")= 26^X("M")= ( ) 2 ^X("O")= 4 ^X("Q")= 7 ^X("S")= 6 ^X("U")= n ^X("W")= ^X( W )= ^X("Y")= ( )面向对象型—磁盘I/O8kB数据块• 数据连续存储 • 需要更少I/O面向对象型访问—全面对象• Patient patient = Patient.OpenId(global.CacheConnect,"1"); • MedicalRecord mr = patient patient. MedicalRecords MedicalRecords.GetAt(1); GetAt(1);Caché - SQL流行工具• 专门优化作交易处理Caché SQLCaché 对象• 业内公认的接口 • ANSI 92标准加上其它扩展功能多维数据存储 多维数据 数据存 数据 存储 存 操作系统平台Caché – SQL扩展SELECT MedicalRecord.ID,CDate, ID,CDate, ID CDate Patient Patient->Name,Patient >Name Patient ->Gender, >Gender SELECT MedicalRecord ID CDate PatientPatient Name Patient.Gender,Patient.DOB,Patient.AccountNum PatientPatient ->DOB,Patient>DOB,Patient ->AccountNum FROM MedicalRecord, , Patient FROM Object.MedicalRecord WHERE Patient.ID=1 WHERE PatientP ti t->ID=1 Patient ID 1 AND MedicalRecord.PatientId=Patient.ID ORDER BY CDate ORDER BY CDate打破OLAP与OLTP的界限Year Insert into .. (“2001”,200) (“2003”,400) (“2001”,205) ) (“2002”,533) (“2002”,500) C hé 多维结 Caché 构 表 2001 2001 2002 2002 2003 Bill 200 205 533 500 4002001 200 205 2002 533 500 2003动态位图 001010101010001001Select Year,SUM(Bill) From MyOrders Group By Year400010010101单一数据架构 UDASQL 对象 数据字典多维数据存储• 一个数据库 • 一套定义 种方式操作数据 • 三种方式操作数据不需作对象关系配置全面连接性SQL Database SQL DatabaseMiddleware/ApplicationSOA AP/WS Hibe ernate JDO O Jala apeñoEJ JBPYTHO ONVB VJavaCOMXMLCSPJDBCObjects Unified Data ArchitectureEnterprise Cache Protocol Multidimensional Storage Engine Multidimensional Storage Engine Multidimensional Storage EngineSQLSQL G/W S WO ODBCADO.Ne A etPERL LC++.NETZEN NStrategic Product Focus性能和可扩展性 快速应用开发能力 可靠性, 可用性和易管理性 安全性镜像• 组成Failover 群集 • 镜像自动同步主/备服务器 • 自动切换 • 外部系统通过虚拟IP访问镜像群集MIRRORECP App Server*DBC/SQLMirror Virtu ual IPECP C ConnectionECP App ServerPRIMARYBACKUPDATAACKCachéCachéBindingsECP App ServerWeb ClientsECP App ServerAgentAGENTAgentDirect Connect企业缓存协议 ECP• ECP 应用服务器在网络故障恢复后或数据服务器重起后会自动重新连接到数据库服务器. 客户端将 感觉不到这些故障.ECP 数据服务器群数据服务器1 数据服务器2 数据服务器nECP应用服务器群应用服务器1 应用服务器2 应用服务器n客户端客户端客户端客户端客户端客户端分布式高速缓冲协议 ECP• 全自动,不需人为的控制 全自动 需人为的控制 • 利用分布式缓冲技术提升速度及可扩性 • 数据和业务逻辑都分布缓存 • 为分布式服务提供关建支持数据 数据服务器Memory 分布式 高速缓冲区 Cache分布式 高速缓冲区ECP应用服务器分布式 高速缓冲区分布式 高速缓冲区分布式 高速缓冲区支持平台• 支持所有主流开 发平台 • 跨平台移植性ECPclient client client client Shared Cache client Shared Cache client li t client client clientclient Shared Cache client clientCaché Data Server(s)In a Caché-based system, each machine only requires one process for communication.ECP通过高强度测试数 据 服 务 器 应 用 服 务 器4700 并发用户9400 并发用户 50% 空闲时间14100 并发用户 42% 空闲时间前端程式 不用 修改Caché 在 Partners Healthcare 应用服务器阵 为美国波士顿地区 美 波 顿 五家医院十五个单位 合共30000 多用户提 供365 天的服务数据库阵EC CPStrategic Product Focus性能和可扩展性 快速应用开发能力 可靠性, 可用性和易管理性 安全性安全性• 数据存储• 全数据库加密 • 日志加密• 授权,认证,审计• Kerberos K b• 单点登陆 • 数据传输• WS - SecurityEnsemble强大和易用的开发与集成强大和易用的开发与集成Ensemble架构 单一开发环境映射转换引擎 数据 应用 技术 定制 业务服务 业务流程 业务操作对象 SQL Web 服务 务元数据仓库规则引擎 工作流引擎数据适配器应用适配器 器 统计数据 统 据技术消息引擎 消息仓库定制仪表板 警报 定制端对端管理工具强大和易用的开发与集成可靠性• 由InterSystems I t S t 核心技术驱动 • 强劲坚固的数据库 • 确保的消息发送 • 全面支持各种平台 • 本身即具有高可用性。