一、云計算在醫療領域的應用實例？

　云計算應用：教育云。教育云是“云計算技術”的遷移在教育領域中的應用，包括了教育信息化所必須的一切硬件計算資源，這些資源經虛擬化之后，向教育機構、從業人員和學習者提供一個良好的云服務平臺。 云計算應用：醫療云。醫療云是指在醫療衛生領域采用云計算、物聯網、大數據、4G通信、移動技術以及多媒體等新技術基礎上，結合醫療技術，使用“云計算”的理念來構建醫療健康服務云平臺。

二、智能控制有哪些應用領域？各舉出一個應用實例。?

近年來，溫室大棚的應用規模越來越廣泛，由此也造成人力方面不菲的支出。與之相對，基于物聯網、自動化控制、計算機等技術而形成的智能農業大棚控制系統，越來越受到人們的重視，對傳統的溫室進行智能化改造具有非常重要的意義，可以實現農業的準確管理。

智能農業大棚，通常簡稱連棟溫室或者現代溫室，是設施農業中的高級類型，擁有綜合環境控制系統，利用該系統可以直接調節室內溫、光、水、肥、氣等諸多因素，可以實現蔬果、花卉全年高產、穩步精細的種植生產，經濟效益好。隨著國內農業設施建設的快速發展，智能農業大棚作為高端農業設施，也受到了廣泛重視與推崇，推動了現代高端農業的快速發展。

對溫室大棚的智能化改造，其實也就是應用智能農業大棚控制系統，在薄膜、陽光板、玻璃等類型的獨棟、聯棟大棚，與常規溫室設施串聯，集環境監測、自動示警、遠程控制、數據管理、歷史查詢等功能，將原本需要人力操作的灌溉、通風、打藥、施肥、補光等作業，交由管理云平臺來執行，管理者通過手機端云平臺即可查看管理整個大棚。

組成功能：

1，檢測設備：包括溫度、濕度、CO2濃度、土壤含水量、土壤養分含量、光照度等檢測傳感器，其功能類似于智能農業大棚控制系統的“眼睛”，24小時全天候實時監測大棚的狀況，監測頻率精準到每一分鐘，以便實時控制;

2，執行結構：即智能控制柜、電磁閥等裝置，控制水泵、風機、卷簾機、濕簾、水肥機、灌溉系統等的開關運行。功能類似于整個控制系統的“手”，由云平臺發送指令自動執行，以達到滿足作物生長需要的目標;

3，通訊網絡：因為系統不能識別各種電信號，必須轉換成標準的數字信號才能為計算機所識別，同樣計算機發出的也是標準的數字信號。這些設備如同人的神經系統，把各種信號傳遞到大腦，并把控制信號傳遞到各執行機構;

4，云平臺：主機實施各種控制方案，可通過安卓/IOS手機、電腦等終端設備呈現窗口，進行管理策略的制定與修改、查看歷史記錄、分析追溯事件、接收示警信息等管理。依據不同的環境、作物、生長期實施不同的控制方案。可以通過接入第三方LED大屏，多端口反饋大屏內部情況。遠程控制溫室大棚的管理策略，下發人工指令;

應用優勢：

1、高產能、高效益:以荷蘭高效農業溫室生產為例，目前大型蔬果類番茄產量達到85Kg/㎡年(11.3萬斤/畝年)以上;黃瓜產量達到110Kg/㎡年(14.7萬斤/畝年);生菜85Kg/㎡年(11.3萬斤/畝年);目前國內番茄整體產量在12Kg/㎡年(1.6萬斤/畝年)水平。

2、產品綠色安全:智能農業大棚支持采用的無土栽培技術,作物生長所需的養分全部來自營養液，杜絕化肥、農藥的使用，營養液將根據作物生長需要自動定量配制輸送,養分使用量是國內普通溫室的十分之一，同時，采用生物防治技術，避免了對種植環境及農產品的污染，保證了農產品的綠色安全。

3、管理智能化: 可對作物生長過程進行系統監控。可實時監測溫、光、氣、水、肥以及生長環境病蟲害壓力，并通過智能控制系統進行通風、遮陽網啟動及關閉、灌溉、補給二氧化碳、營養液配置與供給、植物生長補光等的快速反應，提高工作效率,降低員工勞動強度,使蔬果生產工廠化、安全化，周年生產。

三、大數據感知技術應用領域？

1、電商領域：相信大數據在電商領域的應用，大家已經屢見不鮮了，淘寶京東等電商平臺利用大數據技術，對用戶信息進行分析，從而為用戶推送用戶感興趣的產品，從而刺激消費。

　　2、政府領域：“智慧城市”已經在多地嘗試運營，通過大數據，政府部門得以感知社會的發展變化需求，從而更加科學化、精準化、合理化的為市民提供相應的公共服務以及資源配置。

　　3、醫療領域：醫療行業通過臨床數據對比、實時統計分析、遠程病人數據分析、就診行為分析等，輔助一聲進行臨床決策，規范診療路徑，提高一聲的工作效率。

　　4、傳媒領域：傳媒相關企業通過收集各式各樣的信息，進行分類篩選、清洗、深度加工，實現對讀者和受眾葛新華需求的準確定位和把握，并追蹤用戶的瀏覽習慣，不斷進行信息優化。

　　5、安防領域：安防行業可實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，并能夠進一步挖掘海量視頻監控數據背后的價值信息，反饋內涵知識輔助決策判斷。

　　6、金融領域：用戶畫像的基礎上，銀行可以根據用戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對用戶群進行精準定位，分析出潛在的金融服務需求。

　　7、電信領域：電信行業擁有龐大的數據，大數據技術可以應用于網絡管理、客戶關系管理、企業運營管理等，并且使數據對外商業化，實現單獨盈利。

　　8、教育領域：通過大數據進行學習分析，能夠為每位學生創設一個量身定做的個性化課程，為學生的多年學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。

　　9、交通領域：大數據技術可以預測未來交通情況，為改善交通狀況提供優化方案，有助于交通部門提高對道路交通的把控能力，防止和緩解交通擁堵，提供更加人性化的服務

四、greenplum數據庫應用領域？

greenplum屬于OLAP 數據庫系統一般分為兩種類型:OLTP、OLAP: OLTP(On-Line Transaction Processing,聯機事務處理)系統:也稱為生產系統。

Greenplum擁有一支具備豐富行業經驗的銷售和技術團隊，具備金融、電信、政府、互聯網等等行業的數據倉庫項目行業經驗，專注于推動Greenplum在數據倉庫分析領域的應用，為客戶實現投資回報、價值增長。

五、大數據在地質工程領域的應用？

地質災害防治風險防控平臺每3小時發布1次地質災害風險預報，每小時發布1次地質災害風險預警清單，減輕基層防災人員的負擔的同時，也推動了靜態的隱患治理向動態的風險管控邁進，全力保護航人民群眾生命財產安全。

六、大數據技術在金融領域的應用？

大數據技術在金融領域發揮著重要作用，它可以幫助金融機構更好地了解客戶需求和行為，從而優化產品設計和市場營銷策略。

同時，大數據分析可以幫助金融機構更準確地評估風險，提高風險管理水平，預防欺詐和洗錢等違法活動。

另外，大數據技術還能提高交易處理效率，降低成本，并提供更智能化的投資建議和理財規劃，為客戶提供更個性化的金融服務。總的來說，大數據技術對于金融行業的發展和創新起著至關重要的作用。

七、大數據的特點及應用領域？

大數據的特點主要包括數據規模巨大、數據類型多樣、處理速度快和價值密度低。這些特點使得大數據在各個領域都有著廣泛的應用，包括政府機構、制造業、交通領域、醫療衛生、金融業、互聯網+和傳統行業等。

在政府機構方面，大數據可以幫助實現數據的共享和網絡化，提高政府部門的工作效率和公共服務的效率，同時也可以提高政府的決策分析能力和決策效率。在制造業方面，大數據可以幫助企業進行研發、供應鏈管理、生產、售后服務等環節的優化，提高生產效率，壓縮開發周期，滿足客戶的個性化需求。在交通領域，大數據可以幫助相關決策機構提高決策效率和正確性，減少交通擁堵和環境污染，預防交通事故的發生。

此外，大數據在醫療衛生、金融業、互聯網+等領域也發揮了重要的作用。通過對大數據的挖掘和分析，可以更好地了解客戶需求，開拓和挖掘市場需求，制定市場營銷方案，提升客戶滿意度。同時，大數據也可以幫助金融業提升其風險管理的水平。

在傳統行業方面，大數據可以幫助解決和目標客戶之間的信息不對稱問題，創新出新的經營模式和營銷手段。例如：電商平臺可以運用大數據技術收集、分析用戶的瀏覽、關注、討論、比價、加入購物車等購買前大量看似無序的行為數據，將用戶信息與商品信息進行比配，智能地推薦客戶感興趣的產品。

總之，大數據已經成為了信息產業持續高速增長的新引擎，其在各個領域的應用也將不斷涌現和發展。

八、大數據的應用領域有哪些？

可以應用在云計算方面。 大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

九、freertos應用實例？

有很多典型的FreeRTOS應用實例，如物聯網設備、智能家居、工業自動化、醫療器械等。 1.由于FreeRTOS具有高度可移植性和可裁剪性，因此可以廣泛應用于各種嵌入式系統的開發，如傳感器網絡、嵌入式網關、智能家居等。2.在物聯網領域中，FreeRTOS常用于較小的嵌入式設備中，實現設備與云端通信，并控制設備的各種行為。3.在醫療器械方面，FreeRTOS也具有廣泛的應用，如醫療監護設備中的處理器控制單元，實現對患者各項生命參數的監測和數據處理分析等。

十、payton應用實例？

Payton是一個針對Python語言的Web Framework，它使用了異步協程和非阻塞I/O模型，可以讓開發者在編寫Web應用時更加高效、靈活和可擴展。下面是Payton應用的一些實例：

1. Web API服務：Payton框架可以快速創建和部署RESTful Web API，通過簡單的路由和處理邏輯，從而為客戶端提供各種功能。

2. Web后臺管理系統：Payton框架可以快速構建高效的Web后臺管理系統，這些系統通常是基于表單和數據的，比如內容管理系統、電子商務平臺等。

3. 實時推送服務：Payton框架可以將WebSocket與異步協程相結合，快速構建高效的實時推送服務，例如聊天室、股票行情等。

4. 數據分析與可視化：Payton框架可以通過集成諸如Pandas、Numpy、Matplotlib等科學計算庫的方式，讓開發者可以方便地進行數據分析和可視化操作，以求得更深刻的業務洞察力。

5. 其他類型的Web應用程序：Payton框架非常靈活，可以支持從簡單的靜態網站到復雜的動態交互式應用程序等多種Web應用場景。