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· 二月 28, 2023 阅读大约需 1 分钟
【GS22 视频】如何让脑健康管理变得普惠?

这是InterSystems 2022年全球峰会上来自客户 Cognetivity Neuroscience 的分享。InterSystems IRIS 数据平台助力 Cognetivity Neurosciences 打造脑健康管理评估工具CognlCA。CognlCA 能够在正确的时间将数据提供给正确的人,推动脑健康评估、筛查和管理的节点前置,从而促进脑健康管理的普惠化。

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InterSystems 开发者社区汇聚了 17,943 位出色的开发者
InterSystems IRIS 程序员可以在这里学习、分享、了解最新动态、成长,以及收获快乐!
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· 三月 20, 2023 阅读大约需 4 分钟
第三章 高可用性的故障转移策略

第三章 高可用性的故障转移策略

随着组织越来越依赖基于网络的应用程序,使数据库尽可能可用和可靠变得至关重要。本指南解释了 IRIS 数据平台如何提供高度可用和可靠的数据存储,并描述了从中断和故障中快速恢复并同时保持数据完整性的策略。

IRIS® 数据平台提供多种高可用性 (HA) 解决方案,并可轻松与操作系统供应商提供的所有常见 HA 配置集成。

维持系统高可用性的主要机制称为故障转移。在这种方法下,一个失败的主系统被一个备份系统取代;也就是说,处理故障转移到备份系统。许多 HA 配置还提供灾难恢复机制,即在故障转移机制无法保持系统可用时恢复系统可用性。

IRIS 实例故障转移有五种通用方法以实现 HA(包括不实施 HA 策略)。本章概述了这些方法,而本指南的其余部分提供了实施这些方法的过程。

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好不好玩,能当真吗?


最近几个月,大型语言模型GPT正在激起一些现象。因此,上周末我不可避免地也在玩 ChatGPT,以探究它是否会成为我正在敲打的一些基于 BERT 的“传统”AI 聊天机器人的补充,或者更确切地说,它是否会淘汰它们。

玩的时候脑子里冒出一个念头。通过略微理论化或哲学化,最终互操作性标准(如 HL7 和 FHIR 等)是一种“语言”,对吗? HL7 有自己的语法、规则、词汇甚至方言——每个系统都有自己的语调。这就是为什么当一台机器与另一台机器对话时,它们需要翻译器(例如 DTL 转换)来实现相互理解。

所以环顾四周,似乎一切都是语言:编码是语言:python,javascript和COS也是语言。 HL7、FHIR 甚至 XML 或 JSON 都是语言,只是它们比自然语言更结构化,那么 GPT 应该更容易上手吗?

那么,我们可以从简单地重用 GPT 的预训练编码语言模型来模拟 DTL 开始吗?我们还没有进行调整,以下是初步结果:

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· 四月 27, 2023 阅读大约需 3 分钟
第四十一章 配置镜像 - 使用 ^ZMIRROR 例程

第四十一章 配置镜像 - 使用 ^ZMIRROR 例程

用户定义的 ^ZMIRROR 例程允许为特定镜像事件(例如故障转移成员成为主要成员)实现自己的自定义、特定于配置的逻辑和机制。

^ZMIRROR 例程包含以下入口点。如果它们被省略,它们都提供适当的默认值。

  • $$CanNodeStartToBecomePrimary^ZMIRROR() — 当实例确定
    • 另一个故障转移成员当前未充当主要成员,并且在没有手动干预的情况下无法成为主要成员。
    • 本地成员有资格成为主要成员,即将开始接管过程。

CanNodeStartToBecomePrimary 为逻辑提供了一个入口点,以阻止故障转移成员自动成为主节点(无论是在启动时还是作为备份连接时),以提供对故障转移的手动控制,并且不是大多数 ^ZMIRROR 例程的一部分。

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InterSystems 支持的硬件OS平台更新 2023年2季度

我们经常收到有关 InterSystems IRIS 数据平台支持的平台和框架列表最近和即将发生的变化的问题。此更新旨在分享最近的更改以及我们对即将发生的更改的已知的情况,但预测未来是一项棘手的工作,不应将其视为承诺的路线图。

话虽如此,关于更新……

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· 六月 18, 2023 阅读大约需 3 分钟
医疗行业的未来--数据与人的融合

在数字化时代,数据的重要性无可置疑。数据作为新型生产要素,不仅在宏观政策层面得到党和政府的大力推动,也是医院高质量发展的关键和改变医疗行业的驱动力。随着医疗信息化的迅猛发展,我们正迈向一个数据随处可及、人人可用易用的医疗信息化时代。这一时代将数据与人的需求相结合,致力于让数据能“主动”找到需要他们的医护人员和患者,每一个行业从业者,都应致力于为医护人员和患者提供简单易用的软件解决方案,减少工作量,提高效率,推动医疗行业的进步。

数据与人的融合是实现医疗行业数字化转型的核心。当然,医疗数据的收集、存储和管理对于提供高质量的医疗服务至关重要。然而,仅仅有大量的数据并不足够,我们需要将数据与人的需求紧密结合起来。这意味着我们应该让更多的数据关联起来,并且能服务于更多的人群,让患者能够随时随地访问他们的电子病历,让医生和科研人员也能及时有效地获取病人在医院围墙内外进行治疗和健康管理的数据,并且以直观易懂的方式呈现给医护人员和患者,使他们能够快速、准确地获取所需的信息。数据的融合还包括将不同来源的数据整合起来,为医护人员提供全面、完整的视图,同时基于医疗诊断的规则,不管是通过CDSS的形式,还是通过ChatBot(聊天机器人),帮助他们做出更好的决策。

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第六十五章 开发Productions - ObjectScript Productions - Production品及其零部件的生命周期 - Runtime

Runtime

Production运行时,业务服务会重复调用入站适配器的 OnTask() 方法。此 OnTask 循环由业务服务的 CallInterval 设置和 %WaitForNextCallInterval 属性控制,如下所示:

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· 八月 3, 2023 阅读大约需 3 分钟
第十一章 配置Production - 添加 HL7 路由进程

第十一章 配置Production - 集成和配置 HL7 业务服务

集成和配置 HL7 业务服务

要将新的 HL7 业务服务集成到production中,必须将其与其中继消息的路由流程或业务操作相关联。此外,如果希望业务服务接收非标准消息结构,将需要创建自定义 HL7 架构定义来解析和验证这些消息。去做这个:

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· 八月 17, 2023 阅读大约需 1 分钟
使用 CSP 将Globals下载为 XML

受到@Evgeny.Shvarov 的问题和@Ashok.Kumar 的回复的启发
我已经创建了一个用于把Global下载成 XML 文件的基础

如何使用:
只需调用 http://<your_server>/csp/samples2/dc.Gdown.cls ?GBL=global_name之类的页面

gbl-name 不带首字母 ^(插入符号)

输出具有默认名称 <global_name>.XML 您可以选择。

已知限制:

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· 八月 28, 2023 阅读大约需 3 分钟
第十二章 ObjectScript - 命令

第十二章 ObjectScript - 命令

命令

本节概述了在 ObjectScript 常用命令。其中包括与其他语言中的命令相似的命令,以及其他语言中没有等效项的其他命令。

命令名称不区分大小写,尽管按照惯例它们在运行文本中显示为全大写。

熟悉的命令

ObjectScript 提供命令来执行熟悉的任务,如下所示:
- 要定义变量,请使用 SET(如前所示)。
- 要删除变量,请使用 KILL,如前所示。
- 要控制逻辑流程,请使用以下命令:
- IFELSEIFELSE 一起工作
- FOR
- WHILE,可以单独使用
- DOWHILE 可以一起使用
- QUIT,也可以返回一个值

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· 九月 5, 2023 阅读大约需 2 分钟
第十九章 ObjectScript - 执行例程

第十九章 ObjectScript - 执行例程

执行例程

执行例程时,使用DO命令,如下所示:

 do ^routinename

要执行一个过程、函数或子程序(不访问其返回值),可以使用以下命令:

 do label^routinename

 do label^routinename(arguments)

要执行过程、函数或子例程并引用其返回值,可以使用$$label^routinename$$label^routinename(参数)形式的表达式。例如:

 set myvariable=$$label^routinename(arguments)

在所有情况下,如果标签位于同一个例程中,则可以省略插入符号和例程名称。例如:

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· 九月 14, 2023 阅读大约需 2 分钟
容器中的 InterSystems IRIS

InterSystems 还发布了容器化部署的IRIS。这篇文章旨在演示 InterSystems IRIS 和依赖 IRIS 后端的应用程序如何打包到镜像中并在容器中的其他计算机中运行,以及这样做有多么简单。

容器运行包含所有必需的可执行文件、二进制代码、库和配置文件的镜像。镜像可以从一台机器移动到另一台机器,像 Docker Hub 这样的镜像存储库可以简化这个过程。

我在本演示中使用了 Open Exchange 的应用程序。

演示视频: https://www.loom.com/share/93f9a760b5f54c0a8811b7a212387b9d

IRIS 数据平台社区版的镜像(image)可以在 InterSystems 容器注册表中找到:

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· 十月 7, 2023 阅读大约需 19 分钟
国际卫生信息互操作标准发展简史

卫生信息和其它信息化一样,经历了数码化、数字化到当今的数字化转型,卫生信息互操作一直伴随左右。

数码化(digitization):国内90年代开始,HIS全面铺开,卫生信息进入数码化时代。数码化初期业务集中在HIS上,互操作需求不高,点对点接口可以满足绝大多数需求。

数字化(digitalization):在2000年之后,各种专科系统、尤其是电子病历的诞生,医保和新农合的实施,要求卫生信息共享交换,以提高流程自动化水平。互操作需求爆发,2007年集成平台开始进入市场,卫生信息化进入数字化时代。

数字化转型(digital transformation):2014年,国内正式进入移动互联网时代;次年《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》发布,卫生信息化的服务对象(服务于医护技到服务于患者)和业务形态(临床管理到患者服务)都发生了翻天覆地的变化,开始步入数字化转型的时代。它对互操作提出了更高的要求 - 利用互操作,增强全员参与,为卫生服务创造新价值、发展新业务,推动医疗机构持续数字化转型。

可以说,卫生信息互操作在整个的卫生信息产业中愈发重要。

国际卫生信息互操作发展了30年,国内也发展了20年,但卫生信息互操作依然是一个挑战。

知史而明鉴,识古而知今。我们看看国际卫生信息互操作发展的历程,对未来的卫生信息互操作有什么借鉴。

卫生信息互操作标准的要素

HIMSS把信息互操作/集成定为4个不同的级别:

基础级别,仅仅打通了系统间进行数据通讯的通道;

结构级别,在基础级别上,定义了数据交换的格式和语法;

语义级别,建立在行业通用的基础模型和数据编码上,使用标准化的行业语义来定义数据元素,使用标准的值集。因此语义级别的互操作是全行业可以理解并有确定行业意义的互操作级别。或者说语义级别的互操做才是基于标准的互操作。

组织级别,通常都是由国家、行业协和和行业标准开发组织开发的。它加入了政策、社区、法律等方面的考虑,分析了通用的业务流程和工作流,在此基础上设定了参与互操作各方的角色、权限,服务和知情同意策略等。我们的互联互通,就是组织级别的互操作。

目前的卫生信息互操作项目多数停留在结构级别。只有达到语义级别的信息互操作/集成,才是标准化的信息互操作/集成,才能降低实施成本和提高实施效率。

做到语义级别的互操作标准并不容易,首先是消除语义歧义、其次行业普遍认可、再次是要覆盖行业用例并具有适应行业不断变化需求的弹性。

图片来源:EuroVulcan Conference 2023

先说消除语义歧义。要在信息交换时消除语义歧义,需要在语言、语法、词义、句法等多方面努力,而且涉及到数据的颗粒度。尤其在医疗行业,完整、消除歧义才能保障卫生信息准确和医疗行为安全!

HIMSS认为要消除语义歧义、达到语义级互操作性,需要基于五位一体的语义标准,包含:

  • 词汇/术语标准:依靠结构化的词汇、术语、代码集和分类系统来表示健康概念。例如ICD-10SNOMED-CTLOINC RxNorm行业里典型的词汇和术语标准。
  • 内容标准:描述信息交换中,数据内容的结构和组织。而HL7 CDAHL7 V2C-CDA都是行业内容标准。
  • 传输标准:定义了计算机系统、文档架构、临床模板、用户界面和患者数据链接之间交换的消息格式和传输方式。传输方式确定了卫生信息交换的“推”和“拉”方式。DICOMIHE等都是传输标准。
  • 隐私和安全标准:是确定谁、何时、出于何种目的、使用哪种个人健康信息的权利,以及如何护健康信息的机密性、可用性和完整性的标准。美国的HIPAA和欧洲的GDPR都是关于隐私和安全的标准。
  • 标识符标准: 是用来唯一标识患者、机构、医护技、设备等实体的方法。例如咱们互联互通里用到的OID和美国的护士标识NCSBN ID …

并非消除了语义歧义的标准就能被广泛接受和认可,需要行业标准化组织的推动,实现厂商中立,毕竟互相竞争的厂商很难接受对方的企业标准。回顾一下行业里流行的标准,无论是术语标准、还是消息和文档标准,都是行业里标准化组织发布的,其中最有名的就是HL7。

从这个行业标准发展史可以看到,毫无例外的,标准先从术语标准开始,例如ICD、SNOMED,历史都非常久远。而我们常用的HL7 V2有30多年历史了,CDA和V3也20年左右了。从2014年,HL7推出了FHIR。这些标准是为何以及如何演进的?

互操作标准发展要满足不断变化的行业需求和用例

先看看90年代初的互操作的业务环境,就像下图那么简单:医疗机构还处在数码化向数字化转换的时代 - HIS等业务系统开始大规模部署以实现流程和数据的数码化,同时产生了非常有限的跨业务系统的流程自动化 – 信息集成需求。实时卫生信息交换的需求基本都在医疗机构内部(局域网,那时候WWW刚诞生),而院内的业务系统数量非常有限、且系统边界清晰,使用的用户基本就是医护技和管理人员,需要的互操作流量规模可以准确预测。而且系统互操作的技术手段非常有限,基本就是文件传输、串并口、socket,而SOAP(2000年)、RESTful(2000年)、甚至HTTP(1996年)等协议都还没有产生。

HL7 V2

这就是HL7 V2消息交换标准产生的时代,和所面临的互操作业务需求:它将业务事件和业务事件的上下文封装在消息结构中,在系统边界中传递这些消息。

业务系统边界清晰,一般用消息引擎来路由和转发这些消息,从而不打破系统边界。各个业务系统只要能接收/发送并处理这些标准化的消息即可。

近距离看一个HL7 V2消息示例,它是一个由多种分隔符分割的字符串,由区段和字段构成:区段是一组分类的数据,例如PID是患者信息区段;而字段是每个数据项,例如患者标识(在PID区段里)是“1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1”,它本身也是一个结构,用于放标识符(1182594)和标识分配机构(系联医院)等信息。

而事件就是消息头区段里的ORM^O01,其中ORM代表业务域”通用医嘱消息”,O01代表事件“医嘱请求”。

消息头区段 MSH|^~\&|HIS|系联医院|系联实验室|系联医院|202302160002||ORM^O01|demo22903||2.5|382|||||UTF8

患者区段 PID||1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1|||李小明||19570320|M|||北京市朝阳区建国门外大街乙12号2702

就诊区段 PV1|22903|O|心内科||||35030099^唐^南|||MED|||||||35019964^郑^顾樽||22903|||||||||||||||||||||||||202302160002^M

保险区段 IN1|1|65110116^城镇职工医保|

医嘱区段 ORC|NW|MS:1182594:1|||SC||||202302160002^M||||||||||||||||||||LAB

医嘱明细区段 OBR|1|MS:1182594:1||4548-4^糖化血红蛋白^loinc

为什么HL7 V2会是这种难读的格式?因为它是窄带时代的产物,当时通讯带宽有限,数据格式需要紧凑,通常仅用分隔符分割,以减少传输的数据量(相较与XML,通常能减少80%以上的数据),如今在一些检验检查设备的通讯协议中还能看到类似的设计。同时,从早期直到现在,多数HL7 V2消息是通过socket交换的。这些特征都是90年代互操作的历史印记。

HL7 V2是按模式复用的角度设计的颗粒度,也就是说它的颗粒度是信息区段。但并不是所有的信息区段都有独立的含义和复用的价值,例如区段TQ1、TQ2定义服药时间和用药途径,没有单独存在的可能和直接复用的价值。

另外,V2消息的字段随意性很大,相同内容可以放在不同的字段甚至区段里面;用户还被鼓励创建自定义的Z区段进行消息体扩展。也就是说它标准化程度不高,需要实施的双方事先约定好数据具体怎么放才能实现信息交换。同时V2术语约束机制很弱。

HL7 V3 和 CDA

世纪之交,卫生信息化发展提速,电子病历和各种专科系统崛起,更极大推动了卫生信息的交换和流程自动化的需求,同时对交换的语义标准化程度有了更高的要求。这需要更严谨的互操作业务抽象和术语约束。卫生信息正式进入数字化时代,也正是在这一时期,诞生了包括IHE、CDA、HL7 V3在内的众多互操作标准。

从模型抽象的角度看,应该全面包含用例模型、信息模型和交互模型,但V2的关注点基本在交互层面,对其它层面的抽象很弱。

由此,携着其著名的参考信息模型(RIM)方法论,V3在2005年横空出世,对业务场景进行分析,抽象交互逻辑,从参考信息模型到领域信息模型,再到精细化消息信息模型,最终产生需要的消息模型。模型以XML进行序列化,相较于V2,进步了许多。

这套方法论产生的V3消息标准化程度很高。但为了覆盖所有业务需求,RIM是高度抽象的(难于理解的);同时V3方法论是“按约束设计”(design by constraint),试图涵盖所有应用场景,避免自定义扩展,这使其越来越复杂、越来越庞大,而且用户没有RIM基础很难自己对其扩展,从一个极端走向另一个极端。

V3的高复杂性和高使用门槛,造成了它事实上的失败,没有成为V2的替代者,就像一些专家评论的 – “RIM创建了语义互操作性,但没有创建临床互操作性“。

注意,国内有一些实践中,甚至没有严格遵循V3发布的XML schema,直接用代码拼出XML字符串,也不做消息校验,这不算标准的V3。

同样在世纪之交,很多业务需要即时性不那么强、但数据更完整的交换 - 小结性质的临床文档交换。在这个领域,最主流的是CDA临床文档架构标准。CDA源于 1996 年就开始的临床文档中结构化标记工作,并在1997年并入HL7,随后使用V3参考信息模型来完善和发展。大家可能注意到前面的图上CDA早于V3发布,就是这个原因。

CDA临床文档架构,用于描述结构化文档,同时允许插入供人类解读的非结构化部分。它产生的文档具有上下文完整、可持久保存、可管理、可认证等特性。CDA文档和衍生的CCD文档广泛用于医疗机构边界间和医疗系统边界间的文档交换,或作为具有法律效力的临床文档依据保存在文档仓库。

CDA是成功的,可能是V3基础上唯一成功的部分,但它不能解决细数据颗粒度访问的需求。

IHE

虽然RIM基于业务场景、角色、触发事件等分析,但它的交付物 – 消息模型并无法执行流程与角色的约束。

服务用于业务场景里流程、角色的表达,功能内聚,可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活,更适合实现业务流程的自动化。通常服务是比较大尺度的业务表达,服务标准广泛采纳的难度在于它实际上是规范业务流程和业务方法,而实际上多数机构的业务并不那么一致。

IHE(Integrating the Healthcare Enterprise)是国际上比较流行而成功的卫生信息交换服务规范。它是1998年,由HIMSS 和RSNA(北美放射学协会)发起,由一帮放射学和IT技术专家创建的。它最初为放射影像信息共享提供技术框架,以解决即便有了DICOM后在不同厂商系统间放射影像信息交换的标准和流程上的困难,后面逐步涵盖了越来越多的业务场景。IHE使用已经发布的卫生信息内容标准和术语标准,例如DICOM、HL7、LOINC等,来构建自己的服务框架,利用企业服务总线来协同这些服务,可以实现比消息交互更功能内聚的互操作架构:

• 服务本身封装了事件、上下文

• 服务针对于场景定义了流程和角色

• 适合跨清晰的业务系统边界间信息交换

• 服务有多种互操作模式:

• Web 服务本身是可互操作的,这意味着任何客户端都可以直接调用 Web 服务

• 服务可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活

IHE分析每个业务场景(Profile),将业务场景中参与方定义为角色(Actors),场景中角色的交互定义为事务(Transactions)。例如跨机构的文档共享业务场景中,有4个不同的角色:文档源、文档注册器、文档使用者和文档仓库。而交互事务有注册、查询、获取等

IHE能在服务标准上取得成功,在于它先在参与的用户基础上规范业务,然后再基于规范的业务发布相应的服务,也就是说,使用IHE需要先认同它的规范出的业务。

IHE一直随着业务、技术和互操作标准的发展而不断演进,从最初使用DICOM + HL7 V2,到最新基于FHIR;从最初的影像信息交换到最近的患者穿戴设备的数据交换。例如在2007年,IHE创建了基于HL7 V3的跨机构档案共享的Profile – XDS.b,之后又推出了基于FHIR的诸多移动端服务。

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我们最近发布了一份关于在镜像环境中使用报告节点(完整的“异步报告镜像成员”)的新白皮书。越来越多的客户正在研究这种机制,将其作为一种快速、简单的方法来设置保持最新的生产数据副本,但可以用于分析查询或重型报告工作负载,而不影响源系统。 请在此处阅读白皮书

与往常一样,我们很想听听您对如何在组织中使用此镜像选项的反馈,以及您是否对我们如何提高其效率有想法。

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大型语言模型(例如 OpenAI 的 GPT-4)的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮,这些解决方案可以利用大量非结构化数据,在此之前,人工处理这些数据是不切实际的,甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索(请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程,了解检索增强生成的精彩介绍)、情感分析,甚至完全自主的 AI 代理等!

在本文中,我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互,方法是构建一个简单的数据标记应用程序,该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后,这些关键字可用于搜索和分类数据,以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

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· 十二月 22, 2023 阅读大约需 3 分钟
第二章 $ZF Callout函数概述

第二章 $ZF Callout函数概述

IRIS $ZF系统功能是一套相关功能的容器。$ZF套件中的大多数函数都由函数调用的第一个参数标识,该参数将是一个负数,-100-3-6。例如,调用操作系统命令的函数具有$ZF(-100, <oscommand>)的形式,其中<oscommand>是包含要执行的命令的字符串。当讨论这个函数时,它将被称为$ZF(-100)。以同样的方式,其他函数将被称为$ZF(-3)$ZF(-6),只使用实际函数调用的第一个参数。也可以在不带负数参数的情况下调用$ZF()函数,在这种情况下,它调用名为iriszf的特殊Callout库中的函数。

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· 三月 17 阅读大约需 12 分钟
生成式大语言模型和检索增强生成

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理?我们怎么在业务中利用它?

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型,是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图:

1.1 为什么我们称之为大语言模型?

大语言模型的“大”体现在多个方面:

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· 四月 1 阅读大约需 1 分钟
加快临床试验,扩大全球市场推广

此视频帮助大家了解InterSystems如何帮助CRO来加快临床数据采集和更快地推广市场。

演讲嘉宾:

Jim Coutcher, Senior Director/Principal, Global Head of Enriched Studies, Real World Solutions, IQVIA
Qi Li, Physician Executive, InterSystems
Matt Stannard, life Sciences Advisor, InterSystems

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本文提供了一个参考架构,作为示例说明基于 InterSystems Technologies(适用于 CachéEnsembleHealthShareTrakCare 以及相关的嵌入式技术,例如 DeepSeeiKnowZen Zen Mojo)提供的强大性能和高可用性应用。
Azure 有两种用于创建和管理资源的不同部署模型:Azure Classic Azure Resource Manager 本文中的详细信息基于 Azure Resource Manager (ARM) 模型。

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本报告介绍了ESG 集团对多个数据库管理软件产品进行的并发数据摄取和实时查询性能验证测试。测试结果表明,InterSystems IRIS 数据平台可在摄取上亿条记录的同时执行数百万条查询,响应时间达到微秒级,其性能优于其他传统产品和内存产品。

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这是“IRIS数据库在医疗行业发展”系列课程的第一讲,InterSystems中国技术总监乔鹏为您介绍InterSystems IRIS架构。InterSystems IRIS数据平台是全球首款且唯一一款专门设计用于从医疗数据中提取价值的数据平台。

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· 二月 5, 2021 阅读大约需 4 分钟
第二十五章 Caché 变量大全 $ZB 变量

第二十五章 Caché 变量大全 $ZB 变量

包含当前I / O设备的状态信息。

大纲

$ZB

描述

$ZB包含读取操作后特定于当前I / O设备的状态信息

  • 从终端,顺序文件或其他基于字符的I / O设备读取时,$ZB包含读取操作的终止字符。它可以是终止符(例如),如果读取操作不需要终止符,则可以是输入数据的最后一个字符;如果需要终止符但未收到终止符,则可以是空字符串(例如,如果读取操作超时)。
  • 从磁带等基于块的I / O设备读取数据时,$ZB包含I / O缓冲区中剩余的字节数。写入磁带时,$ZB还包含I / O缓冲区中的字节数。

不能使用SET命令修改此特殊变量。尝试这样做会导致<SYNTAX>错误。

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· 二月 20, 2021 阅读大约需 6 分钟
第四十二章 Caché 变量大全 $ZTIMESTAMP 变量

第四十二章 Caché 变量大全 $ZTIMESTAMP 变量

包含协调世界时间格式的当前日期和时间。

大纲

$ZTIMESTAMP
$ZTS

描述

$ZTIMESTAMP包含协调的通用时间值形式的当前日期和时间。这是世界范围内的时间和日期标准;此值很可能与当地的时间(和日期)值不同。

$ZTIMESTAMP将日期和时间表示为以下格式的字符串:

ddddd,sssss.fff

其中ddddd是一个整数,指定自1840年12月31日起的天数;sssss是一个整数,指定自当天午夜以来的秒数,fff是一个可变的数字,指定小数秒。这种格式类似于$HOROLOG,只是$HOROLOG不包含分数秒。

假设当前日期和时间(世界协调时)如下:

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