你怎么确定你的判断是准确的？ 现在业务说你判断错了，你怎么应对？ 用数据下判断，是看似简单，实则极大影响数据分析结果的一个问题。同样是本月销售业绩1000万，如果判断是：业绩很好。 那么下一步的分析就是总结成功经验。如果判断是：业绩很差。那么下一步的分析就是发现问题，寻找方案。 1 数据诊断问题，为啥那么难 ? 这一点看似简单，可网上90%的文章教的是错的。 甚至明明KPI达标了，丫还让“你深入分析KPI达标背后的隐藏危机……” O(╯□╰)o 那么，到底该咋办呢。 2 核心问题：诊断标准 做判断的核心是：找标准。标准涉及到后续轻重缓急及原因判断。 因为指标达成不是一蹴而就的，可能与业务自然周期、生命周期有关，也有可能与业务作战部署有关系。因此分解任务的时候不要简单地按时间平均，而是根据业务走势，分摊成一个合理数值。 ? 如果一定要凭空定指标，怎么办呢？ 答：用场景还原法，去找一个标杆 3 关键方法：场景还原 场景还原，是从业务场景中提炼出数据标准，主要用于营销、运营这种缺少硬指标且指标间相互关联多的场景。
总第507篇 2022年 第024篇 DAS（Database Autonomy Service, 数据库自治服务）面向研发和DBA，是一款为用户提供数据库性能分析、故障诊断、安全管理等功能的数据库自治服务 图3 宏观和微观 2.2 夯实基础能力，赋能上层业务，实现数据库自治 有了明确的指导思想，我们该采取怎样的发展策略和路径呢？ 只有建立科学的评估体系，才能推进产品不断迈向更高峰，怎样评估产品的质量并持续改善呢？之前我们也做过很多指标，但都不可控，没有办法指导我们的工作。 接下来，我们加入一些智能的元素（专家经验+AI），进一步覆盖自助化的场景，并逐步将部分低风险的功能自动化，最终通过系统的不断完善，走到高级或完全自动化的阶段。 为什么我们将自动化放在智能化之后？ （2）自治能力在少部分场景上落地：数据库自治能力上，会采取三步走的策略： 第一步：建立根因诊断和SOP文档的关联，将诊断和处理透明化； 第二步：SOP文档平台化，将诊断和处理流程化； 第三步：部分低风险无人干预
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那么我们的云数据库怎么创建ftp呢？首先我们要理解FTP服务器的概念，之后了解它有什么作用，就能够很清楚的知道该怎么使用这项功能了。 一.云数据库怎么创建ftp 云服务器能够为用户提供非常快速，安全的计算服务，我们能够在很短的时间内获取到云端的数据，以及计算要求，那么，云服务器再使用的时候就能够大大的减少成本以及时间。 想要搭建FTP服务器，其实非常简单。我们要知道FTP是采用两个TCP连接来传输文件的。所以就需要用到控制连接和数据连接，建立数据连接，需要我们建立接收的端口，以及将服务器端口命令与端口号发送服务器。 在完成端口与端口的连接之后，就能够通过发出命令，由服务器和正在使用服务器的用户进行数据连接。 二.创建ftp有什么作用 那么，FTP到底有什么样的作用呢？ 云数据库怎么创建ftp不仅关系到用户使用的体验感，更多的也是服务器必须做的一步操作。当然，传输一些较大的文件的时候，利用这个原理以及这个协议，也能够给我们节省不少的时间。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法 本期诊断日主要分享内容：如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题？ 1 前言 在使用MySQL的过程中，经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。 莫慌，腾讯云数据库智能管家DBbrain能够轻松帮助客户解决数据库运维问题，是一个可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的智能运维平台。 登录腾讯云数据库管理控制台。 2. 在左侧导航栏中，选择 数据库智能管家DBbrain > 异常诊断，进入异常诊断主页。 3. 在左上角选择（可输入和搜索）目标实例，切换至目标实例。 4. 工作中遇到棘手故障不知道怎么办？欢迎投稿到诊断日，被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”，并在DBbrain诊断日在线分析教学，帮您提供解决方案。
建设ftp网站看上去是非常难的事情，但其实主要目的还是让各位技术人员或者是各大公司能够更好地整理一下公司的数据。那建设ftp网站怎么创建数据库呢？ 究竟有几种建造数据库的方法，那接下来就教大家两种创建数据库的方式。 通过IIS创建数据库 第一个来解决建设ftp网站怎么创建数据库的方式是，在控制面板中可以找到IIS服务。 接下来更重要的一步是物理路径，物理路径是和创建数据库相关的，大家可以把想要创建的数据库添加在物理路径当中，然后接下来使用网站的站点登陆就可以正常使用网站了。 通过SERV-U创建数据库 SERV-U是一种比较简单的创建数据库方法，但是需要大家需要有SERV-U的软件。第1个步骤就是修改域名，域名是个人的标识，大家可以自行创建。 接下来的操作基本上和IIS创建数据库就没有什么很大的区别了，这是另一个建设ftp网站怎么创建数据库的方法。 对于建设ftp网站怎么创建数据库一般都是新手会出现的问题。
新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】四川大学华西医院与依图医疗合作研发国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统，让人工智能走向临床科室，也给AI医疗创造了更多想象空间。 6月15日，四川大学华西医院与依图医疗合作研发出国内首个肺癌临床科研智能病种库（以下简称“肺癌病种库”）和全球首个肺癌多学科智能诊断系统。 ? 肺癌多学科智能诊断系统则依托病种库，以临床指南为指导，并融汇华西医学专家智慧，实现结节筛查、肺癌全类型病灶诊断覆盖。 跟目前广泛存在的AI医疗影像系统不同之处在于，肺癌多学科智能诊断系统综合多学科临床信息进行综合诊断，让医疗影像走向临床，也给AI医疗创造了更多想象空间。 与目前广泛存在的AI医疗影像系统不同，肺癌多学科智能诊断系统跨越了影像，把临床的各种各样的数据集合到系统里面来，能够做到多学科的综合诊断。
因此他和郭娜一起创立了汇医慧影，致力于发掘医疗影像数据价值，以最前沿的云计算、大数据和人工智能技术，打造智能医学影像平台和肿瘤放疗平台。 动态不确定因果图：诊断各种疾病 人工智能不止是深度学习，也不止是大数据，张勤教授深以为然。 张勤团队首先与医学专家合作，针对各类疾病建立DUCG医学知识库（并不是机器从数据里面自动学出知识，而是医生用图形语言在机器中表达自己的知识，并由机器自动合成知识库。） 张勤的团队还做过眩晕疾病的DUCG诊断，也达到了远高于国际同行的正确率。目前正在开展晕厥和胸痛疾病的智能诊断知识库开发。 那么正如张勤提到的需要对2万多种疾病诊断，如果每一个都做人工智能，也是一个很大的工程，应该怎么解决？
斯坦福大学科学家利用现在的谷歌算法创建了一个数据库，目的是训练神经网络。它最初用来判断猫和够的AI项目，现在可以用来诊断癌症。 拯救人类生命 他们从网上搜出了大量的图像，并且与皮肤科的医生和教授建立合作，随后，他们基于该数据库的算法，区分致命的皮肤病变和干燥皮肤。该团队的本意是“解决问题而不是将答案编入程序。” 人工智能被用于医疗 斯坦福大学研究的AI目前还处于初期探索阶段，但却不是唯一可以进行精确诊断的AI。在去年，有医生利用IBM的AI系统——沃森，来诊断一种白血病，挽救了一名女性患者的性命。 每个人口袋里都有一台配有传感器和摄像头的超级电脑，如果我们用它连接真实的屏幕，诊断皮肤病或其他小毛病会怎样呢？” 将来，希望该项技术用于其他疾病或用途，让那么买不起保险的人也能有良好的医疗服务，拯救更多人的生命。
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。 本文介绍一次性从生产库上获取分析性能SQL相关的数据，拿到本地环境分析诊断生产性能问题。 裸数据获取 较详细分析一个SQL的性能，需要的内容包括执行计划信息、表的基础信息、索引基础信息、SQL写法问题等等。这些内容都存放在数据字典中。 1、创建相关的表，语句参考： ? 注：（第三条、第四条红框处，没有* 是因为这两个视图里面有long类型，不支持create as ct操作，实际操作过程中，未获取long类型的数据，只选取了必要的列） 2、通过数据泵导出上述创建的表 3、导出AWR裸数据 $ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrextr.sql 4、本地导入创建的表 5、通过数据泵导入AWR裸数据 $ORACLE_HOME/rdbms/admin/
演讲嘉宾：邓侃 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会，大数医达CEO、CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃，发表演讲《智能诊断系统的4大技术难点》，分享了构建中国首个全过程医学诊疗导航系统解决方案的历程 2015年，邓侃创建北京大数医达科技有限公司，旨在将深度强化学习技术应用于医疗健康领域。 构建全过程的智能医疗系统，走“农村包围城市”的路线 ? ? 构建诊断和治疗全过程的智能临床医疗导航系统的价值 邓侃：谢谢大家！今天跟业界朋友们汇报我们在将人工智能前沿技术应用在医疗行业的进展和一些心得。 但是，很多进展都只发生在某一个诊断，或者某一个治疗环节。我们创业的人，动机和定位与前面研究略有不同。我们更强调诊断和治疗全过程的人工智能，我们称之为“导航”的系统。 面对这些问题，首先，我们建立了一个医学的同义词词库，有了这样一套同义词词库，医院的常见病历基本上就扫除了障碍。其次，我们再把自然语言翻译成为结构体，实现非结构化数据结构化的转换。结构化转换怎么做呢？
方骢对雷锋网说，儿科智能解决方案的技术本身是成熟的，但是问题在于，怎么让技术之间实现融合，以及在技术之上“长出”针对于不同场景的应用，这个是最难的。 诊前，采用多模态信息与家长交互、实现智能导诊 诊中，基于海量数据训练的儿科智能分层诊断模型和融合儿科医生智慧的云平台，评估儿童生长发育情况，对全科儿科疾病进行智能诊断 诊后，赋能基层儿科，实现智能随访和智能转诊 在核心技术能力之外，该解决方案中还有一个数据资源池。这个数据资源池如果按照病种分，就是各个病种的单病种数据库。如果按照使用用途来分，就是科研、临床和运营数据库。 2018年6月，依图与华西医院发布了两项双方合作研发的肺癌人工智能成果：肺癌临床科研智能病种库，及肺癌多学科智能诊断系统。 “肺癌临床科研智能病种库”纳入了华西医院2009年至今收治的确诊为肺癌患者的全周期脱敏临床数据，利用AI技术，对影像数据、基因数据、病理数据、文本数据等非标化、非结构化的临床数据进行清洗、处理。
走出医院以后你会对医生的诊断很不放心，这根本不是医生在给我看病，是仪器和我自己给自己诊断了病情，医生只是负责在医笺上写一串正常人看不懂的字，然后去药房取药。 现代的医生怎么诊断病情的呢？ 主要是两个方面，一是各种仪器检查报告，二是根据经验进行临床诊断分析。这对医生有什么技术上的要求呢？一是要看得懂仪器检查报告，二是要积累足够多的临床经验，所以老医生的挂号费特别贵，而且很难挂上。 人工智能具有迅速处理海量复杂数据信息能力，具备通过逻辑推理和深度的归纳分析解决通用问题的能力，并能够从一个平台迁移到另一个平台的不朽思维，永远不会抹去或忘记事情，也不会搞错任何信息。 如IBM创造“沃森”正在快速成为一名优秀的医生，沃森已经掌握了世界顶级医学出版物上的医学信息和资料，并接入了几家大医院的病例库，凭借这些信息和资料它能快速去匹配病人的症状、用药史和诊断结果，并形成一套完整的诊断和治疗方案 据介绍，腾讯觅影的工作原理分两步：第一步，海量学习、理解和归纳各种医疗信息，包括权威医学书籍文献、诊疗指南和病历等海量信息，自动构建一个大规模的“医学知识图谱”；第二步，接入各大医院的临床诊断案例库进行深度学习
怎么办？ 当然有办法，以后测试，不妨加上这个：数据库智能诊断报告。 在测试环境中开启全量审计日志，记录运行过程中的各种行为，业务全量回归。 这时候，数据库则可以基于全量审计日志和智能诊断系统获得一份专属的数据库诊断报告，这个报告基于真实的运行情况，通过AI来提前发现潜在风险并进行规避。 目前，腾讯云上就有这样的智能诊断系统——腾讯云DBbrain，利用机器学习、大数据手段、专家经验引擎等技术，实时诊断并得出智能调优建议，让你的数据库测试稳如老狗 扩容好了，高峰期也过了 往往只有热点来的时候 数据库+缓存 数据库+缓存的方案已经是很多情况下比较普遍的模式了，这种情况下，怎么加，数据库一致性怎么保证，缓存淘汰怎么处理？ 林晓斌（网名丁奇）给出了他的答案——数据库的未来就是“没有数据库”。智能化、超融合和去服务化将是未来的数据库形态。 在过去，数据库也在不断地由繁化简。
由海归博士团队联手成立的杭州健培科技有限公司，从2014年开始与国内外著名的研究机构和高等院校展开合作，致力于医学影像大数据分析技术(MIBA)的研发及应用，并通过深度学习技术，建立人工智能诊断系统，帮助医生诊断各种疾病 HealthView驻地云能有效的对医院的非结构化数据存储系统整合和优化配置，进而为诊断云提供了数据仓库。而诊断云侧重于非结构化数据的分析和挖掘，将影像数据的重要临床实用价值发挥出来。 但是基于深度学习的人工智能诊断，可以快速给出诊断意见，并且诊断率达78%，远远高于目前的临床诊断准确率。程国华强调，未来健培科技将会陆续对几十种疾病进行实验分析。 GPU耗能和数据流传输怎破? 据了解，本医疗大数据中心项目主要致力于医学影像大数据分析和存储，建立人工智能诊断系统，实现机器辅助医生对疾病进行诊断，主要是以帮助诊疗的方式来推动国内智慧医疗建设。 另外，运用深度学习技术的智能诊断，对影像质量要求十分高，因此医学影像必须严格符合一定的拍片标准，才能更好进行分析与智能运算，但是医疗影像质量的标准化没有那么简单，必须联合政府、医疗、专家及协会共同研究与制定
关键字（Keyword）： 性能问题，分析方法，诊断方法，方法论 本文介绍笔者技术支持中应用多年的Oracle数据库性能问题分析和诊断方法，以及笔者的一些经验分享。 2个小例子 很多时候，“客户”其实也并不能清楚地描述自己的问题，例如很多客户可能只会问”Oracle数据库选择索引的原理是什么？“，”我的数据库慢了，我该怎么办？ 这一点之所以重要，因为人都是有主观性的，可能会忽略显而易见的东西。比如疑邻盗斧的故事，建立在错误的前提上， 之后的分析再怎么努力，再怎么正确也是徒劳。 数据库性能诊断清单 对于数据库性能问题，我们通常采取自上而下的方法进行诊断，下面是一个自上而下性能问题诊断的清单: ? 05 — 小结 本章主要介绍了，据库性能问题分析和诊断的一般方法概论。 这套诊断方法论不是我创造的，而是Oracle技术支持工程师遵循的一套解决问题规范流程。
他认为医疗数据慢慢会成为国家所有的，从国家的政策来讲，是希望把这个数据集中起来，这样才能够把数据标准和数据交换的标准建立起来。这是一个非常有价值、非常正确的方向。 怎么样在保证隐私的情况下把数据共享，这也是在美国被广泛关注的，尤其是一些大病康复之后的病人的数据更有医学价值。 不论中国美国，可能会向同一个方向去努力，最终医疗数据会成为社会共有的财富。 科大讯飞有一个顶级专家库，他们有很多人用多年积累的经验，告诉开发团队什么是在临床中最有用的，帮助数据标注。 （3）缺乏数据交换的规范 近期相对来讲比较大的一个挑战，就是怎么样把病人的健康档案、既往病史做电子化做规范化，更容易去做数据交流，以便进行更好的病情分析。 陶晓东表示，很多这种传统的设备公司和一些初创公司，更多的是聚焦在影像上面，然而影像只是诊断治疗的一个手段，不是目的，我们要最终要达到一个诊断的结果。
设备提供商面临数据如何回收，大体量数据如何存储与管理、数据价值怎么挖掘，数据价值如何输出。 5、基于以上K2Assets工业数据智能平台的重要技术能力，打造“云+端” 水电机组远程监测与智能诊断系统，以智能诊断为抓手，将机组故障诊断工业模型软件化，构建智慧机组的大脑与数据中心，为水电机组用户提供可持续改善的设备运维闭环管理解决方案 通过对水轮机专家经验总结与数据映射，将专家知识模型化、软件化，建立故障诊断基础算法、故障诊断规则库、故障诊断模型库、故障特征数据库等，支持专家开发水轮机故障诊断分析模型近百个。 商业变化 对设备提供商来说： (1)“云+端”智能诊断云平台，推动企业服务数字化转型，为智慧电站、智慧电网提供创新性技术支撑能力，开拓后服务市场业务，打造新的可持续的后服务市场商业模式。 、分析数据，并进一步实现知识结构化沉淀的技术门槛，帮助工业企业建立自主数智化创新能力。
华先胜分享了视觉智能技术在阿里巴巴的应用实例，对智能设计、拍照搜索、视觉诊断和城市大脑四个领域做重点介绍。本文带来精彩演讲实录。 ? 解决了什么问题呢？其实解决的就是城市大量数据价值挖掘的问题。每天城市有大量的数据在积累，尤其是视觉的数据，今天视觉的数据可以用来干什么？ 可能是交通罚款，可能是事后断案，这里巨大的潜力远远没有被挖掘出来，今天AI的技术和计算的能力能不能进一步挖掘这些数据的价值？ 包括带来城市服务智能化、数据化，实施高效低耗，省人力又便捷的服务，也就是城市治理模式、服务模式和产业发展的突破。 ? 业界的现状是怎样的？ 我们不仅是为城市解决这些问题，同时还要构建一个平台，使得城市的计算和场景成为人工智能的开放创新平台。这里黄色的部分其实是留给第三方一起创建城市计算的智能。
Mark Michalski，麻省综合医疗中心及临床数据中心的执行总监，认为2018年AI能在医疗领域上肯定大有作为，特别是病症的诊断上，“这一点，相信一线临床医生感触更深。 “以前可能还会担心，不知道深度学习怎么判断出结果的，其中的过程操作像个黑箱。”世界最著名的医疗机构之一，马约诊所放射科研究所副主席，Bradley J. 目前各科室的数据信息太分散，只关注到眼前的单个病例，未来肯定会往数据整合的方向走，把不同科室的数据汇到一起，才能分析大趋势，解决更高层次的问题。 科技智库巨头Orange的CEO，Georges Nahon特别激动。 “大家以后逛超市可以不用再排队结账了，直接刷脸就行，还要什么信用卡，驾驶证，二维码。 出行方式 人工智能初创企业Skymind的联合创始人兼CEO，Chris Nicholson觉得，“我们理所当然地设想，机器人处理复杂任务的能力会越来越强，在房间走来走去，或者跨越一些障碍物，这没什么大不了的
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥为大家解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法 本期诊断日主要分享内容：DBbrain的SQL优化原理和实现。 前言 在之前的几期诊断日的分享中，分别介绍了如何使用DBbrain自助处理数据库主从复制延迟、CPU使用率过高、字符集不匹配的场景。 那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。 在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。 4.SQL优化能力持续升级。 欢迎投稿 工作中遇到棘手故障不知道怎么办？欢迎投稿到诊断日，被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”，并在DBbrain诊断日在线分析教学，帮您提供解决方案。
腾讯云数据库智能管家（DBbrain）是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。提供从用户行为安全、SQL安全到数据存储加密安全等多项数据安全服务,公安部认证的等保合规性安全产品。提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端。
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