NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Büyük ve karmaşık veri kümeleri üzerinde bilgilendirici ve hesaplama açısından verimli sorguların sezgisel formülasyonu bir dizi zorluk sunar. Veri toplama giderek daha akıcı ve yaygın hale geldikçe, veri keşfi, keşif ve analitik oldukça zorlaşır. Heterojen ve çok kaynaklı bilgilerin araştırılması, çevremizdeki dünya hakkında bilgilerimizi ilerletmek için hem zor hem de gereklidir.Araştırma tasarımı Dağınık çok kaynaklı verileri entegre etmek ve püre bilgilerini insan ve makine arayüzleri aracılığıyla güvenli, ölçeklenebilir bir şekilde sunmak için bir mekanizma geliştirdik. Bu süreç, değişkenler, nüfus tabakaları veya veri öğeleri kümeleri arasındaki ince bağlantıların araştırılmasını kolaylaştırır; bu, bireysel kaynakların standart bağımsız denetimine opak olabilir. Bu yeni platform, karmaşık heterojen veri kümelerindeki çok değişkenli dernekleri grafik sorgulama, gezinme ve keşfetmek için bir cihaz agnostik aracı (Dashboard webapp, http://socr.umich.edu/HTML5/Dashboard/) içerir.SonuçlarBu makale, sağlık hizmeti verilerini (örneğin, 2010 Nüfus Sayımı, Demografik ve Ekonomik Araştırmalar, Çalışma İstatistikleri Bürosu) kullanarak bu temel işlevselliği ve hizmet odaklı altyapıyı göstermektedir. Hem arka uç veri arşivi hem de ön uç gösterge paneli arayüzleri, insan ve makine etkileşimlerini özelleştirmek için ek veri öğeleri ve yeni yollar içerecek şekilde sürekli olarak genişletilir.ConclusionsA istemci tarafı veri aktarma yardımcı programı, kullanıcı tarafından sağlanan veri kümelerinin kolay ve sezgisel bir şekilde entegrasyonunu sağlar. Bu tamamen açık bilim çerçevesi, çok çeşitli alanlarda keşif analizleri, doğrulayıcı analizler, meta-analizler ve eğitim ve öğretim amaçları için kullanılabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionIntuitive formulation of informative and computationally-efficient queries on big and complex datasets present a number of challenges. As data collection is increasingly streamlined and ubiquitous, data exploration, discovery and analytics get considerably harder. Exploratory querying of heterogeneous and multi-source information is both difficult and necessary to advance our knowledge about the world around us.Research designWe developed a mechanism to integrate dispersed multi-source data and service the mashed information via human and machine interfaces in a secure, scalable manner. This process facilitates the exploration of subtle associations between variables, population strata, or clusters of data elements, which may be opaque to standard independent inspection of the individual sources. This a new platform includes a device agnostic tool (Dashboard webapp, http://socr.umich.edu/HTML5/Dashboard/) for graphical querying, navigating and exploring the multivariate associations in complex heterogeneous datasets.ResultsThe paper illustrates this core functionality and serviceoriented infrastructure using healthcare data (e.g., US data from the 2010 Census, Demographic and Economic surveys, Bureau of Labor Statistics, and Center for Medicare Services) as well as Parkinson's Disease neuroimaging data. Both the back-end data archive and the front-end dashboard interfaces are continuously expanded to include additional data elements and new ways to customize the human and machine interactions.ConclusionsA client-side data import utility allows for easy and intuitive integration of user-supplied datasets. This completely open-science framework may be used for exploratory analytics, confirmatory analyses, meta-analyses, and education and training purposes in a wide variety of fields.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.