上线一个新的集成平台production或者组件是需要很多精力的，用户常常需要对每一个组件所满足的需求和所能提供的功能，使用到的协议，以及组件对系统资源的调用有深入细致的了解。在配置好一个production之后，您可能需要将这个production推送到测试或者正式环境，或者需要将一个写好的组件代码应用到不同的项目上。这些时候，production的导出功能可以方便您传输production或组件的配置和代码。

导出

需要导出production时，您可以移步到管理门户 - Interoperability - 相应的命名空间 - 列表 - Production 页面，选择您需要导出的production，再点击页面上的导出键进行导出。如下图1所示：

在弹出的对话框中，您可以选择在导出文件中您想包括的内容。如下图2所示：

什么是非结构化数据？
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构（例如表和字段）的结构化数据相比，非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要？
根据 IDC（国际数据公司）的报告，预计到 2025 年，全球 80% 的数据将是非结构化的，这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题？
在人工智能领域，生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

第十一章 SQL命令 CREATE PROCEDURE（二）

characteristics

用于创建方法的特征与用于创建查询的特征不同。

如果指定的特征无效，系统将生成SQLCODE -47错误。
指定重复的特征将导致SQLCODE -44错误。

可用的方法特征关键字如下:

目前，机器学习的使用过程仍然有些困难，需要消耗大量的数据科学家服务。 AutoML 技术的诞生便是为了帮助组织降低这种复杂性和对专业 ML 人员的依赖。

AutoML 允许用户指向一个数据集，选择感兴趣的主题（特征）并设置影响主题的变量（标签）。 接着，用户告知模型名称，然后基于机器学习创建预测或数据分类模型。

这不需要了解认知算法，因为 AutoML 会在内部执行市面上的主要算法，并指出预测或分类数据的最佳算法。

用户现在可以从经过训练的模型中指向新数据，轻松进行预测和分类。

新的 InterSystems IRIS Advanced Analytics 除了与非常著名的 H2O 或 DataRobot（作为附加选项）搭配使用之外，还具有 AutoML 引擎 IntegratedML。

AutoML 运算通过 SQL 命令执行，详见：https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GIML

运行池的机制和组件运行池的建议配置大小

第五章 配置系统信息

IRIS 将系统范围的配置信息存储在称为配置参数文件 (CPF) 的文件中。该文件是一个重要工具，因为它包含IRIS 实例的大部分可配置设置。每个实例都部署了一个默认 CPF，它位于安装目录中。可以直接在文本编辑器中修改 CPF，也可以从管理门户或终端间接修改。在 UNIX® 和 Linux 上，还可以通过指定配置合并文件在部署期间自定义 CPF IRIS 使用该文件在实例首次启动之前更新默认 CPF。

对于任何新安装的实例，必须更改几个启动设置，以及应该查看的其他设置。本节讨论最初要考虑的这些设置：

内存和启动设置

当第一次安装 IRIS 时，应该查看和调整内存分配以及其他配置设置。在确定 IRIS 实例使用内存的方式时，必须采取三个主要操作，如下所示：

• 使用内存和启动页面（系统管理 > 配置 > 系统配置 > 内存和启动）为数据库和例程缓存分配内存。

2024年3月26日，InterSystems数据平台全球主管Scott Gnau发文，宣布InterSystems IRIS数据平台新增了向量搜索（vector search）功能。

本文作者为Scott Gnau，InterSystems数据平台全球主管。

使用sql访问数据库时，如何对sql语句进行加密？

通常，如果你想部署一个解决方案，你需要手动添加项目、配置你的查找表和默认配置。
如果您拥有执行这些操作的所有权限，那也没关系。如果您想部署到客户的生产服务器，但您没有权限，则需要在文档中指明系统部署必须执行的所有步骤。

现代医疗有无数来自数字技术的机会，包括优化流程的指挥中心、支持洞察力和决策的人工智能和机器学习、提供实时数据的物联网和连接设备，以及管理和保护大型数据流的强大数字基础设施。创建数字孪生和使用虚拟技术来推动医疗行业的真实世界价值将这一切结合起来。

数字孪生在医疗领域的真实世界价值

数字孪生是一个物理对象或过程的虚拟副本，通过模拟和反馈物理对应物来学习和发展。它在动态系统建模的同时部署了人工智能和机器学习，并适用于医疗保健和生命科学环境。数字孪生创造了一个机会，在实施干预措施、路径变化和操作改进之前，对系统的影响进行建模和预测，以实现效益最大化和风险最小化。

这种模拟创造了以下机会：测试情景以预测影响和帮助决策（例如，在系统设计和病人治疗中）；识别低效、瓶颈和机会，并模拟效益/副作用（例如，在流程优化中）；自动化反应和决策（例如，在环境控制中）；以及越来越多地在虚拟环境中进行测试（例如，硅研究 - 美国和欧洲监管机构都在探索在新医疗药物和技术的审批中使用此类 "数字证据"）。

在本文中，我將演示以下內容：

• 使用自定義實用程序函數從數據庫更新 ReferencesRange(OBX:7) 針對 ObservationIdentifier(OBX:3.1)[TestCode]
• 根據數據庫實用程序函數中的 ObservationIdentifier(OBX:3.1)[TestCode] 和 ObservationValue(OBX:5)[Result] 更新異常標誌 (OBX:8)
• 基於異常標誌的路由消息 (OBX:8)

以下是主要和轉換後的 HL7 2.5 ORU_R01 消息：

简介

什么是Query

Query是一种查询方法，用于查找满足条件的数据，将结果以数据集的形式展现出来。

Query类别

• SQL Query，使用类 %SQLQuery和 SQL SELECT 语句。
• 自定义Query，使用类 %Query 和自定义逻辑生成查询数据。

说明：在讲通用Query解决方案之前，我们先了解一下Query的基础和基础使用，有助于理解实现原理。如果读者了解Query基本使用，可跳过此章节，直接阅读“现状”。

嗨社区，

这篇文章公开介绍我的 iris-fhir-client 客户端应用。

iris-fhir-client 可以可以借助嵌入式 python 连接到任何开放的 FHIR 服务器 fhirpy 图书馆.

通过终端和使用 CSP Web 应用程序获取资源信息。

在创建ODBC的SQL网关连接时，需要选择一个系统中已有的DSN才能够正常的连接到数据库去，那如果想要手动的在代码中获取到系统的DSN应该如何进行操作呢，获取到如下图中所示的DSN列表，期待各位的答复，谢谢