在Linux上设置TZ环境变量

v2015.1的更新检查表建议在Linux平台上设置TZ环境变量，并指出了tzset的手册。建议这样做是为了提高Caché的时间相关功能的性能。你可以在下文找到更多关于这个的信息:

Linux TZ环境变量未被设置以及对Caché的影响

我的CentOS 7测试系统上的manpage（RHEL 6也是这样说的）有这样的说法。

"tzset()函数从TZ环境变量初始化tzname变量。 这个函数会被其他依赖时区的时间转换函数自动调用"。

那么，你如何设置TZ？它是如何影响Linux服务器上的时间的？让我们来看看我们能学到什么:

万能的社区我在cache中创建一个视图时遇到了麻烦，其查询方式为:

SELECT column1, column2, column 3
FROM table
WHERE
(column1, columnn 2) IN (SELECT c1, c2 FROM table2 GROUP BY c1)
ORDER BY column1

我认为问题出在where子句上，因为它不能取两列: .

具体错误信息为: [SQLCODE: <-1>:<Invalid SQL statement>] [%msg: < ) expected, , found^ (column1,>]

请问如何解决? 谢谢！

Hi Community，

C:\InterSystems\IRISHealth\CSP\bin.csp.cni 有用户名, 但密码被加密了，如何解密或者重置？

谢谢！

投票三部曲：

1. 注册用户或登陆；

2. 成为社区活跃者获取投票资格

痴呆症是一个重大的全球性问题，困扰着5400万人，到2050年这个数字将上升到1.3亿。由英国剑桥大学的学者创立的Cognetivity Neurosciences公司设计了一个尖端的解决方案，以帮助缓解全球痴呆症的流行。

根植于先进神经科学的简单解决方案

在出现临床症状之前的早期检测，为专家干预和改变生活方式打开了大门，可以减缓痴呆症的发展，提高生活质量。生活方式的改变有可能将症状的出现推迟五年，进而将普通人群中的痴呆症发病率降低50%。

Cognetivity Neurosciences的综合认知评估测试（ICA）是基于人类对动物刺激的强烈反应，以及健康的大脑在不到200毫秒内处理动物图像的能力。

ICA将基于云的人工智能和神经科学的进展结合起来，进行快速的动物/非动物视觉分类测试，目的是在记忆症状出现之前发现疾病的迹象。它涉及在阿尔茨海默症的前症状阶段受到影响的大脑区域，并检测出信息处理速度的细微损伤。

ICA基于云的敏捷性使临床医生和用户能够在熟悉的硬件上进行ICA测试，如iPad和智能手机，并在任何有互联网连接的地方进行。

说明

欢迎来到InterSystems广播站--数据点！在这一集里，我们和在线培训团队负责人Jenny Ames聊了聊InterSystems IRIS--稳定、灵活、可扩展、可互操作的数据平台，它为世界上许多最关键的核心应用提供支持。从它的多模型性质到它的集成引擎，再到它的医疗保健功能，在一次谈话中，有很多东西需要解读。

本期节目回放：https://datapoints.castos.com/episodes/1-what-is-intersystems-iris-jenny...

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21. Embedded Python — Released February 3, 2022

@Robert Cemper 我们全球（几乎是）最资深最活跃粉丝最多的社区成员 (最畅销!). Robert 老师从1970年代就开始从事软件行业，从1978年就开始从事MUMPS, DSM, ... Caché, ...IRIS等等直到今天还在活越地写代码。所以跟着Robert老师超过100篇的社区文章中学习 InterSystems 技术是最好不过的选择了。我们按照主题精选了一些文章，后面会陆续翻译，大家希望优先翻译哪一篇，欢迎在评论区留言。

关于SQL

DB Migration using SQLgateway IRIS 使用 SQLgateway 迁移到IRIS.

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"）。