吳建中大數據

Ⅰ 哪裡培訓大數據架構師

無錫市新吳區菱湖大道。大數據架構師是負責企業級數據倉庫、數據挖掘、數據分析能力建設等開發的。而培訓大數據架構師的位置就在無錫市新吳區菱湖大道，魔樂科技大數據架構師訓練營中。魔樂科技軟體實訓中心堅持手把手培訓和講師面對面授課的特色課堂，教學質量非常好。

Ⅱ 大數據發展五大關鍵要素

大數據發展五大關鍵要素
目前，大數據正成為推動企業效率提升和管理變革的強大力量，一些企業正利用互聯網與物聯網等帶來的海量數據，通過挖掘、分析與業務應用，贏得優勢。它正成為經濟繁榮的催化劑，在美國，大數據已經被提到了國家戰略的高度。但如何發展大數據呢？從新加坡的經驗來看，政府在其中起到關鍵性的作用。
新加坡政府抓住了大數據發展的五大關鍵要素：基礎設施、產業鏈、人才、技術和立法。它在其中發揮了關鍵角色，尤為值得一提的是，這五個要素是普通企業所做不到的，而新加坡政府正好填補了企業的短板。
大數據基礎設施方面：一個國家在信息和存儲等方面的基礎設施，決定了大數據時代的海量數據能否匯集、傳達，存儲和應用。為了為大數據的發展提供良好的基礎，新加坡在基礎建設投資方面毫不吝嗇。新加坡是世界十大高速網路架構之一，並承載了東南亞地區半數以上的第三方數據中心儲存量。新加坡已確立其作為全球數據管理樞紐的地位，匯集了東南亞超過50%的商業數據託管及中立運營商數據中心。
大數據產業鏈方面：在大數據產業鏈中，橫跨了包括數據提供者、存儲商、分析和挖掘商，以及應用企業等。對於企業，往往只有應用能力，卻缺乏獲得、存儲和分析與挖掘大數據的能力。而在這方面，當然要依靠產業鏈中相應的服務商，但政府在產業鏈建設中發揮了關鍵性的作用。
在數據挖掘方面，鼓勵大學設立數據挖掘和分析平台，2012年，新加坡管理大學（SMU）推出的「Livelabs」創新平台，旨在增強新加坡在消費者和社會行為領域的數據分析能力；鼓勵企業設立數據分析中心，一些企業通過在新加坡設立數據分析中心，洞察亞洲市場需求，已成功地實現了區域市場業務的拓展。2011年，勞斯萊斯（Rolls-Royce）與新加坡科技研究局（A*STAR）下設的高性能計算研究院合作成立了計算工程實驗室，在智能數據分析領域進行合作研究。
新加坡信息通信研究院（I2R）擁有全亞洲最大的數據挖掘團隊之一。
承擔數據提供者角色，主動披露政府掌握的數據，在大數據建設中，這一點至關重要，因為畢竟政府是最大的數據擁有者。但是讓政府能夠主動開放自己的數據，並不是一件容易的事，而新加坡政府卻做到了這一點。新加坡土地管理局（Singapore Land Authority）研發的電子地圖（OneMap），就為基於位置的服務（LBS）的企業提供了開放數據平台。
新加坡陸路交通管理局則通過公共數據開放計劃開放新加坡交通數據，鼓勵企業甚至是個人開發提升公共交通效率的應用軟體。
新加坡環境局（NEA, National Environment Agency）與多家企業合作，研究如何收取降雨量，並通過掌握不同地區環境的數據，來預測哪個地區接下來會爆發熱帶地區可能產生的疾病。
大數據人才方面：目前企業應用大數據過程中往往最缺少數據人才，培養數據人才要充分發揮政府的作用。為了成為全球領先的數據分析中心，新加坡政府在這方面的努力可謂不遺其力。
它與企業以及本地高等院校開展合作，確保畢業生獲得必備的專業知識和技能。目前，新加坡在數據分析領域開設了4個碩士課程以及5個本科課程，提供側重於具體行業應用的多學科研究方法。
在新加坡經濟發展局的協助下，亞洲頂尖學府新加坡國立大學（NUS）和IBM將開展合作，共同成立新加坡國立大學商業分析中心。該中心旨在幫助在校學生以及在職人員提升商業分析領域的最新職業技能，為未來數據分析工作打好基礎。
大數據技術方面：大數據存儲、分析和挖掘技術與產品往往需要巨大投資，但是一般的企業無法承受這樣的投資，此時政府的作用就尤為重要。而新加坡在其中，從來就沒有缺位。
信息通信研究院（I2R）與中國搜索引擎巨頭網路在東盟自然語言技術開發領域進行合作。這一技術如被普遍應用，將為企業進軍新興的東盟市場創造空前機遇。此外，數據分析會被應用在分析社會認知領域。新加坡高性能計算研究所（IHPC）是率先開發此項技術的研究所之一。通過對人們第一印象的建模研究，企業可以更好地了解亞洲消費者。這項技術能夠幫助企業預測消費者對新產品的反饋。
在立法方面：大數據的發展總是伴隨著與個人隱私權的沖突，而能否通過立法明確保護個人隱私權是大數據能否良性發展的關鍵，而新加坡在這方面做得很充分。新加坡於2012年公布了《個人資料保護法》（PDPA）。《個人資料保護法》作為一項較為寬松的立法，旨在防範對國內數據以及源於境外的個人資料的濫用行為。該法案的出台使公民得以進一步了解個人資料的使用途徑；同時，在進行個人信息處理的過程中，也加強了企業與客戶之間的信任程度。
新加坡在收集、存儲大量數據的基礎上，對數據進行有效的分析與應用，從中獲得經濟價值。到2017年底，預計數據行業將為新加坡經濟貢獻十億新元的增值，並培養2,500名跨領域數據分析專業人才。
而所有這一切在於新加坡對於大數據的戰略定位，對於自然資源稀缺的新加坡而言，「利用數據作為資源」是非常好的選擇，新加坡經濟發展局資訊通信與媒體業執行司長吳汭剛認為，「對於新加坡，數據就是未來流通的貨幣，而我們目前所做的就是將新加坡打造成全球數據管理中心，從而有能力與企業合作，將數據的潛在價值轉化為可見的商業利潤。」

Ⅲ 「元宇宙」的最新概念是什麼

展開3全部 所謂「元宇宙」，英文叫做Metaverse 是一個虛擬時空間的集合， 由一系列的增強現實（AR）， 虛擬現實（VR） 和互聯網（Internet）所組成。元宇宙不是真正的世界，而是一個虛擬的世界，元宇宙是未來的虛擬世界（現在還不存在）。
元宇宙是一個29年前就被提出的概念，但是隨著近幾年吸納了日臻成熟的 AI、游戲引擎、AR/VR、區塊鏈等技術成果後，在A股市場上也獲得了越來越多的關注（元宇宙概念股）。不管是現在還是未來，元宇宙市場都有著極大的發展空間和市場前景。但是在目前，「元宇宙」仍停留在概念炒作階段，我們需要仔細分辨，不建議盲目炒作。
Roblox給出的定義，包含八大要素：身份、朋友、沉浸感、低延遲、多元化、隨時隨地、經濟系統和文明。要素眾多，每個要素背後，還有一連串的解釋。總之，一句話說不清楚，這也恰恰說明這一概念的模糊性。通過對元宇宙構思和概念的「考古」，可以從時空性、真實性、獨立性、連接性四個方面去交叉定義元宇宙。從時空性來看，元宇宙是一個空間維度上虛擬而時間維度上真實的數字世界；從真實性來看，元宇宙中既有現實世界的數字化復制物，也有虛擬世界的創造物；從獨立性來看，元宇宙是一個與外部真實世界既緊密相連，又高度獨立的平行空間；從連接性來看，元宇宙是一個把網路、硬體終端和用戶囊括進來的一個永續的、廣覆蓋的虛擬現實系統。 准確地說，元宇宙不是一個新的概念，它更像是一個經典概念的重生，是在擴展現實（XR）、區塊鏈、雲計算、數字孿生等新技術下的概念具化。
10月13日，全國第一家元宇宙協會機構——中國民營科技實業家協會元宇宙工作委員會在京成立。據元宇宙工作委員會秘書長吳高斌介紹，元宇宙工作委員會由「產學研用金服」等近70家機構發起，得到了包括文化、智慧、鄉村振興、智能製造、VR、人工智慧等十幾個領域的機構與協會的大力支持。值得一提的是，在9月19日，尚處於籌備期的元宇宙工作委員會就進行了《元宇宙第一課50位專家》線上元宇宙普及工作;在10月17日，在中國電博會上，中國元宇宙第一個城市加速基地——杭州正式啟動，並在深圳、杭州啟動工作會，據悉，元宇宙委員會由中國民營科技實業家協會秘書處對該工作委員會進行指導、管理和監督。
新華財經北京11月1日電（記者韓婕） 隨著5G、大數據、AI等技術的發展，虛擬與現實結合似乎成為一種勢不可擋的趨勢，而被認為是下一代互聯網的新形態元宇宙也被推倒了風口上。業內專家在近日舉辦的全國元宇宙+工程大會暨中國民協元宇宙工作委員會揭牌儀式上表示，未來元宇宙的普及，將推動實體經濟與數字經濟加速深度融合，各類技術價值也將在賦能實體產業中逐步顯現。

Ⅳ 《數據資本時代》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據資本時代》（Viktor Mayer-Schnberger）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據資本時代

作者：Viktor Mayer-Schnberger

譯者：李曉霞

豆瓣評分：7.5

出版社：中信出版集團股份有限公司

出版年份：2018-11-1

頁數：256

內容簡介：

【編輯推薦】

大數據除了能對我們的生活、工作、思維產生重大變革外，還能夠做什麼？暢銷書《大數據時代》作者舍恩伯格在新書《數據資本時代》中，展示了大數據將如何從根本上改變經濟——這並不是因為數據是一種新型石油，而是因為數據是一種新型潤滑脂，它將給市場帶來巨大能量，給公司帶來巨大壓力，使金融資本的作用大大削弱。贏家是市場，而並非資本。

這本書在當下國內出版，可以說恰逢其時。時下，中國經濟正處於「三化」階段——速度變化、結構優化、動力轉化，大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等新科技蓬勃發展，《數據資本時代》對市場與貨幣、公司與金融、數字化與數據等問題做了新的思考。其對未來饒有興趣的預測與討論，有的在時下的中國正在發生，有的可能會在未來的中國以不同的方式涌現。無論正確與否，它們對理解和把握中國經濟社會的未來演變都有參考價值。

舍恩伯格認為，近幾十年來，中國經濟一直在以驚人的速度發展——這一點與西方大為不同，這樣的發展速度為十幾億中國人提供了更好的生 活。要保持如此驕人的成績，就需要中國不僅能夠准確地做出決策， 而且要快速地做出決策。大數據在全方位改善決策的同時，恰恰可以 加快決策的進程。這是中國持續取得成功的關鍵，尤其是在其「快速 發展科技領域」里。而且在積極利用大數據方面，中國也同樣處在有利的位置。與許多西方國家不同，中國已經將數字創新放在其政治議程的首位。如果中國能夠利用其數據財富，去獲取海量數據市場所能提供的 協調能力——無論是在國內市場還是國際市場，那麼中國可能會在數據資本時代的持久原則基礎上，譜寫經濟發展和可持續增長的全新篇章。

此外，《數據資本時代》闡述了數據時代的未來正呈現出的一些新的趨勢：數據為市場的多樣化深度發展提供了更多可能；數據推動公司尋求新的模式；化解數據時代帶給人類的隱憂。作者在這本書中提出了很多令人耳目一新的概念， 比如，「用數據交稅」「數字投資顧問」「資本功能的分離」「單人公司」 等。這些新概念會令公司的管理者、創業者腦洞大開。

【內容簡介】

當大數據經濟進入數據資本時代，我們的經濟社會將發生怎樣的改變？海量數據市場將引發市場機制的再次復興；傳統公司的重要性會下降；貨幣資本衰退，銀行將面臨「風暴」；人類工作和分配正義會受到嚴峻挑戰……

傳統市場將所有信息壓縮成一個單一的考量指標——「價格」，並通過貨幣來傳達這一信息。但事實證明，價格和貨幣只是巧妙的權宜之計。數據作為一種新型潤滑脂，將給市場帶來巨大的能量。作者認為，贏家是市場，而並非資本。當數據哪怕只是部分地承擔了貨幣的角色時，金融資本就會失去其大部分意義。這一切都將產生巨大影響——不只是對公司和管理者，而且對其他所有市場交易的參與者，包括經理、雇員，還有消費者。

面對如此變局，人類未來應如何選擇？ 舍恩伯格認為，未來人類選擇的重點是：我們將會選擇是否選擇。人類將繼續保有個人選擇的自由，海量數據市場將幫助我們做出更好的選擇，但不會從根本上免除我們需要做出選擇的責任。

【名人推薦】

1983年，美國未來學巨擘托夫勒的《第三次浪潮》，對改革開放之初的中國產生了深遠影響。……我深切期望《數據資本時代》一書也能喚起我們對新時代的嚮往，激發我們共同參與海量數據市場的創建，推動人類社會的不斷進步。——田溯寧 寬頻資本創始人兼董事長

《數據資本時代》則秉持「不講已經知道的事」的原則，從市場與貨幣、公司與金融、數字化與數據等問題上做了新的思考。其對未來饒有興趣的預測與討論，有的正在時下的中國正在發生，有的可能就會在未來的中國以不同的方式涌現。——巴曙松 北京大學匯豐金融研究院執行院長，香港交易所集團董事總經理、中國經濟學家，國家「十三五」發展規劃專家委員會委員

人類歷史是一部數據技術的進化史，從占卜、抓鬮到投票選舉，它們都是數據採集和數據決策。貨幣其實也是一種包含著存貯、轉遞的數據技術，它讓價值的交易在變得高效和普適的同時，導致了信息扭曲和市場失靈。《數據資本時代》這本書通過清晰的分析和論證告訴我們，數據技術的迅猛發展正在消除貨幣的天然缺陷，正在重新定義和塑造貨幣，並終將取代貨幣。一種巨大的顛覆性創新正在發生：金融資本主義必定被數據資本主義所取代。這將導致一系列行業（尤其是金融行業）地震和社會震盪。這是一本表述低調卻讓人腦洞大開的預言書。——吳伯凡 北京大學新媒體研究院研究員，《冬吳相對論》《冬吳同學會》主講人

當海量數據市場悄悄出現，數據就成為資本，成為權力的核心，傳統市場及其構建其上的社會結構必將出現大調整。要系統了解未來市場、未來公司以及未來經濟社會權力變化的趨勢，《數據資本時代》這本書是權威的指南！——張明，中國社科院世經政所研究員、平安證券首席經濟學家

大數據不僅從成本、效率、體驗等方面提升了生產力，而且更深刻地改變著生產關系。對於「風暴」之下的中國金融業來說，擁抱數據資本時代、用好大數據技術，進而以金融科技引領未來發展，至關重要。《數據資本時代》這本書從多個方面為我們帶來了啟發，值得關心大數據的各界人士，特別是金融從業者、監管者認真一讀。——董希淼，中國銀行業協會行業發展研究委員會副主任

《數據資本時代》這本書是一部從整個人類文明和經濟發展的大視角，來分析大數據革命性影響的作品。作者以生動的案例故事為線索，將大數據作為經濟基礎的要素之一，從企業內部的微觀層面到社會分配和未來發展的宏觀層面，啟發我們思考數據資本時代所帶給我們的信息傳遞與共享的巨大益處。無論是專業人士還是非專業讀者，都值得細細品味。——金海年，經濟學博士，清華控股產業研究院執行院長

作者簡介：

【作者簡介】

維克托▪邁爾舍恩伯格

他被譽為「大數據之父」、「大數據時代的預言家」。現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授。暢銷書《大數據時代》作者。

他學術背景專業。先後在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學、新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教。是《科學》《自然》等知名學術期刊推崇的互聯網研究者。

他是政府和媒體的寵兒。曾受邀在白宮、世界經濟論壇、歐盟議會、歐盟委員會、國際電信聯盟等國際知名機構演講交流。6次參與CCTV的節目錄制，兩次錄制CCTV2《對話》欄目，並錄制包括《大數據時代》、《互聯網時代》等多部紀錄片。

他也是大數據商業應用的先鋒。曾受邀在谷歌、微軟、IBM、英特爾、華為、海爾、中國移動等公司演講。

托馬斯•拉姆什（Thomas Ramge）

他是德國財經刊物brand eins的科技記者。《經濟學人》特約編輯。他的著作頗豐，曾獲得德國《金融時報》頒發的商業圖書獎。

Ⅳ 如何用Solr搭建大數據查詢平台

0×00 開頭照例扯淡

自從各種脫褲門事件開始層出不窮，在下就學乖了，各個地方的密碼全都改成不一樣的，重要帳號的密碼定期更換，生怕被人社出祖宗十八代的我，甚至開始用起了假名字，我給自己起一新網名」興才」，這個看起來還不錯的名字，其實是我們家鄉罵人土話，意思是腦殘人士…. -_-|||額好吧，反正是假的，不要在意這些細節。

這只是名，至於姓氏么，每個帳號的注冊資料那裡，照著百家姓上趙錢孫李周吳鄭王的依次往下排，什麼張興才、李興才、王興才……於是也不知道我這樣」興才」了多久，終於有一天，我接到一個陌生電話：您好，請問是馬興才先生嗎?

好么，該來的終於還是來了，於是按名索驥，得知某某網站我用了這個名字，然後通過各種途徑找，果然，那破站被脫褲子了。
果斷Down了那個褲子，然後就一發不可收拾，走上了收藏褲子的不歸路，直到有一天，我發現收藏已經非常豐富了，粗略估計得好幾十億條數據，拍腦袋一想，這不能光收藏啊，我也搭個社工庫用吧……

0×01 介紹

社工庫怎麼搭呢，這種海量數據的東西，並不是簡單的用mysql建個庫，然後做個php查詢select * from sgk where username like 『%xxxxx%』這樣就能完事的，也不是某些幼稚騷年想的隨便找個4g內存，amd雙核的破電腦就可以帶起來的，上面這樣的語句和系統配置，真要用於社工庫查詢，查一條記錄恐怕得半小時。好在這個問題早就被一種叫做全文搜索引擎的東西解決了，更好的消息是，全文搜索引擎大部分都是開源的，不需要花錢。

目前網上已經搭建好的社工庫，大部分是mysql+coreseek+php架構，coreseek基於sphinx，是一款優秀的全文搜索引擎，但缺點是比較輕量級，一旦數據量過數億，就會有些力不從心，並且搭建集群做分布式性能並不理想，如果要考慮以後數據量越來越大的情況，還是得用其他方案，為此我使用了solr。

Solr的基礎是著名的Lucene框架，基於java，通過jdbc介面可以導入各種資料庫和各種格式的數據，非常適合開發企業級的海量數據搜索平台，並且提供完善的solr cloud集群功能，更重要的是，solr的數據查詢完全基於http，可以通過簡單的post參數，返回json,xml,php,python,ruby,csv等多種格式。

以前的solr，本質上是一組servlet，必須放進Tomcat才能運行，從solr5開始，它已經自帶了jetty，配置的好，完全可以獨立使用，並且應付大量並發請求，具體的架構我們後面會講到，現在先來進行solr的安裝配置。

0×02 安裝和配置

以下是我整個搭建和測試過程所用的硬體和軟體平台，本文所有內容均在此平台上完成：

軟體配置: solr5.5,mysql5.7,jdk8,Tomcat8 Windows10/Ubuntu14.04 LTS

硬體配置: i7 4770k,16G DDR3,2T西數黑盤

2.1 mysql資料庫

Mysql資料庫的安裝和配置我這里不再贅述，只提一點，對於社工庫這種查詢任務遠遠多於插入和更新的應用來說，最好還是使用MyISAM引擎。
搭建好資料庫後，新建一個庫，名為newsgk，然後創建一個表命名為b41sgk,結構如下：

id bigint 主鍵 自動增長

username varchar 用戶名

email varchar 郵箱

password varchar 密碼

salt varchar 密碼中的鹽或者第二密碼

ip varchar ip、住址、電話等其他資料

site varchar 資料庫的來源站點

接下來就是把收集的各種褲子全部導入這個表了，這里推薦使用navicat，它可以支持各種格式的導入，具體過程相當的枯燥乏味,需要很多的耐心，這里就不再廢話了，列位看官自己去搞就是了，目前我初步導入的數據量大約是10億條。

2.2 Solr的搭建和配置

首先下載solr：
$ wget http://mirrors.hust.e.cn/apache/lucene/solr/5.5.0/solr-5.5.0.tgz

解壓縮：
$ tar zxvf solr-5.5.0.tgz

安裝jdk8：
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer
$ sudo apt-get install oracle-java8-set-default

因為是java跨平台的，Windows下和linux下solr是同一個壓縮包，windows下jdk的安裝這里不再說明。

進入解壓縮後的solr文件夾的bin目錄，solr.cmd和solr分別是windows和linux下的啟動腳本：

因為社工庫是海量大數據，而jvm默認只使用512m的內存，這遠遠不夠，所以我們需要修改，打開solr.in.sh文件，找到這一行：

SOLR_HEAP=」512m」

依據你的數據量，把它修改成更高，我這里改成4G，改完保存. 在windows下略有不同，需要修改solr.in.cmd文件中的這一行：

set SOLR_JAVA_MEM=-Xms512m -Xmx512m

同樣把兩個512m都修改成4G。

Solr的啟動，重啟和停止命令分別是：
$ ./solr start
$ ./solr restart –p 8983
$ ./solr stop –all

在linux下還可以通過install_solr_service.sh腳本把solr安裝為服務，開機後台自動運行。

Solr安裝完成，現在我們需要從mysql導入數據，導入前，我們需要先創建一個core，core是solr的特有概念，每個core是一個查詢、數據,、索引等的集合體，你可以把它想像成一個獨立資料庫，我們創建一個新core：

在solr-5.5.0/server/solr子目錄下面建立一個新文件夾，命名為solr_mysql，這個是core的名稱，在下面創建兩個子目錄conf和data，把solr-5.5.0/solr-5.5.0/example/example-DIH/solr/db/conf下面的所有文件全部拷貝到我們創建的conf目錄中.接下來的配置主要涉及到三個文件， solrconfig.xml， schema.xml和db-data-config.xml。

首先打開db-data-config.xml，修改為以下內容：
<dataConfig>
<dataSource name="sgk" type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/newsgk" user="root" password="password" batchSize="-1" />
<document name="mysgk">
<entity name="b41sgk" pk="id" query="select * from b41sgk">
<field column="id" name="id"/>
<field column="username" name="username"/>
<field column="email" name="email"/>
<field column="password" name="password"/>
<field column="salt" name="salt"/>
<field column="ip" name="ip"/>
<field column="site" name="site"/>
</entity>
</document>
</dataConfig>

這個文件是負責配置導入數據源的，請按照mysql實際的設置修改datasource的內容，下面entity的內容必須嚴格按照mysql中社工庫表的結構填寫，列名要和資料庫中的完全一樣。

然後打開solrconfig.xml，先找到這一段：
<schemaFactory class="ManagedIndexSchemaFactory">
<bool name="mutable">true</bool>
<str name="managedSchemaResourceName">managed-schema</str>
</schemaFactory>

把它全部注釋掉，加上一行，改成這樣：
<!-- <schemaFactory class="ManagedIndexSchemaFactory">
<bool name="mutable">true</bool>
<str name="managedSchemaResourceName">managed-schema</str>
</schemaFactory>-->
<schemaFactory class="ClassicIndexSchemaFactory"/>

這是因為solr5 以上默認使用managed-schema管理schema，需要更改為可以手動修改。

然後我們還需要關閉suggest，它提供搜索智能提示，在社工庫中我們用不到這樣的功能，重要的是，suggest會嚴重的拖慢solr的啟動速度,在十幾億數據的情況下，開啟suggest可能會導致solr啟動載入core長達幾個小時!

同樣在solrconfig.xml中，找到這一段：

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">
<lst name="suggester">
<str name="name">mySuggester</str>
<str name="lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str> <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.fst -->
<str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str> <!-- org.apache.solr.spelling.suggest. -->
<str name="field">cat</str>
<str name="weightField">price</str>
<str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
</lst>
</searchComponent>
<requestHandler name="/suggest" class="solr.SearchHandler" startup="lazy">
<lst name="defaults">
<str name="suggest">true</str>
<str name="suggest.count">10</str>
</lst>
<arr name="components">
<str>suggest</str>
</arr>
</requestHandler>

把這些全部刪除，然後保存solrconfig.xml文件。

接下來把managed-schema拷貝一份，重命名為schema.xml (原文件不要刪除)，打開並找到以下位置：

只保留_version_和_root_節點，然後把所有的field，dynamicField和Field全部刪除，添加以下的部分：
<field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
<field name="username" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="email" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="password" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="salt" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="ip" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="site" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="keyword" type="text_ik" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>

<Field source="username" dest="keyword"/>
<Field source="email" dest="keyword"/>
<uniqueKey>id</uniqueKey>

這里的uniqueKey是配置文件中原有的，用來指定索引欄位，必須保留。新建了一個欄位名為keyword，它的用途是聯合查詢，即當需要同時以多個欄位做關鍵字查詢時，可以用這一個欄位名代替，增加查詢效率，下面的Field即用來指定復制哪些欄位到keyword。注意keyword這樣的欄位，後面的multiValued屬性必須為true。

username和email以及keyword這三個欄位，用來檢索查詢關鍵字，它們的類型我們指定為text_ik，這是一個我們創造的類型，因為solr雖然內置中文分詞，但效果並不好，我們需要添加IKAnalyzer中文分詞引擎來查詢中文。在https://github.com/EugenePig/ik-analyzer-solr5下載IKAnalyzer for solr5的源碼包，然後使用Maven編譯，得到一個文件IKAnalyzer-5.0.jar，把它放入solr-5.5.0/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目錄中，然後在solrconfig.xml的fieldType部分加入以下內容：
<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">
<analyzer type="index" useSmart="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
<analyzer type="query" useSmart="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
</fieldType>

保存後，core的配置就算完成了，不過要導入mysql數據，我們還需要在mysql網站上下載mysql-connector-java-bin.jar庫文件，連同solr-5.5.0/dist目錄下面的solr-dataimporthandler-5.5.0.jar，solr-dataimporthandler-extras-5.5.0.jar兩個文件，全部拷貝到solr-5.5.0/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目錄中，然後重啟solr，就可以開始數據導入工作了。

Ⅵ 大數據下的地質資料信息存儲架構設計

頡貴琴 胡曉琴

(甘肅省國土資源信息中心)

摘要 為推進我國地質資料信息服務集群化產業化工作，更大更好地發揮地質資料信息的價值，本文針對我國現有的地質資料信息集群化共享服務平台存在的缺陷和問題，基於現有系統的存儲架構，設計了一種大數據下的地質資料信息存儲架構，以便於我國地質資料信息服務集群化產業化工作能夠適應大數據時代的數據存儲。

關鍵詞 大數據 地質資料 存儲 NoSQL 雙資料庫

0 引言

新中國成立60多年來，我國形成了海量的地質資料信息，為國民經濟和社會發展提供了重要支撐。但在地質資料管理方面長期存在資料信息分散、綜合研究不夠、數字化信息化程度不高、服務渠道不暢、服務能力不強等問題，使地質資料信息的巨大潛在價值未能得到充分發揮。為進一步提高地質工作服務國民經濟和社會發展的能力，充分發揮地質資料信息的服務功能，擴大服務領域，國土資源部根據國內外地質工作的先進經驗，做出了全面推進地質資料信息服務集群化產業化工作的部署。

目前，全國各省地質資料館都在有條不紊地對本省成果、原始和實物地質資料進行清理，並對其中重要地質資料進行數字化和存儲工作。然而，由於我國地質資源豐富，經過幾十年的積累，已經形成了海量的地質資料，數據量早已經超過了幾百太位元組(TB)。在進行地質資料信息服務集群化工作中，隨著共享數據量的不斷增大，傳統的數據存儲方式和管理系統必然會展現出存儲和檢索方面的不足以及系統管理方面的缺陷。為了解決該問題，需要設計更加先進的數據存儲架構來實現海量地質資料的存儲。

而大數據(Big Data)作為近年來在雲計算領域中出現的一種新型數據，科技工作者在不斷的研究中，設計了適合大數據存儲管理的非關系型資料庫NoSQL進行大數據的存儲和管理。本文將針對我國現有的地質資料信息集群化共享服務平台存在的缺陷和問題，利用大數據存儲管理模式的思想，提出一種海量地質資料存儲架構，改進現有系統存儲架構，以便於我國全面推進地質資料信息服務集群化產業化工作。

1 工作現狀

1.1 國內外地質資料信息的存儲現狀

在美國，主要有兩大地質資料公共服務平台，分別是地球科學信息中心(ESIC)、地球資源觀測和科學中心(EROS)，其目的是通過為社會和政府提供更加便利、快速的地質信息服務。20世紀90年代初，澳大利亞出台了國家地球科學填圖協議，採用先進的科學方法和技術進行數據存儲，從而形成了第二代澳大利亞陸地地質圖。

目前，我國地質資料信息服務集群化產業化工作剛剛起步，雖然國土資源部信息中心已經開發了地質資料信息集群化共享服務平台，並倡導各地方用戶使用該系統。但由於各個地方早期的工作背景不一致，因此各地方所使用的存儲系統也不盡相同，主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系統。本文以國土資源部信息中心開發的地質資料信息集群化共享服務平台的存儲系統MySQL為例說明。該系統是基於關系資料庫管理系統MySQL的一套分布式存儲檢索系統。該系統的部署使得我國地質資料信息服務集群化產業化工作取得了重大進展，同時也為我國建立標准統一的地質資料信息共享服務平台和互聯互通的網路服務體系奠定了堅實的基礎。然而，該系統的研發並沒有考慮到地質資料信息進一步集群化以及在未來地質資料信息進入大數據時代的信息共享和存儲管理問題，也沒有給出明確的解決方案。

1.2 大數據的存儲架構介紹

大數據是近年在雲計算領域中出現的一種新型數據，具有數據量大、數據結構不固定、類型多樣、查詢分析復雜等特點。傳統關系型資料庫管理系統在數據存儲規模、檢索效率等方面已不再適合大數據存儲。NoSQL(Not Only SQL)是與關系資料庫相對的一類資料庫的總稱。這些資料庫放棄了對關系資料庫的支持，轉而採用靈活的、分布式的數據存儲方式管理數據，從而可以滿足大數據存儲和處理的需求。NoSQL基於非關系型數據存儲的設計理念，以鍵值對進行存儲，採用的數據字的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的欄位，且每個元組可以根據自己的需要增加一些自己的鍵值對，可以減少一些檢索時間和存儲空間。目前，應用廣泛的 NoSQL 資料庫有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。

2 大數據下的地質資料信息存儲架構設計

根據國土資源部做出的全面推進地質資料信息服務集群化產業化工作的部署，國土資源部倡導全國地質資料館使用國土資源部信息中心開發的地質資料信息集群化共享服務平台，實現地質資料信息的存儲和共享。該系統採用了資料庫管理系統MySQL作為數據存儲系統。

為了與現有系統和現有的工作進行對接，並為將來地質資料進入大數據時代後的存儲工作做准備，本文設計了一種能用於海量地質資料信息存儲並且兼容MySQL的分布式的數據存儲架構(圖1)。

整個系統可以根據不同的用戶等級分為不同的用戶管理層，由於圖幅限制，在圖1 中僅僅展示了3級：國家級管理層(即共享服務平台用戶層)、省級管理層以及市級管理層(可根據實際需要延伸至縣級)。

每級管理層的每個用戶可以單獨管理一個伺服器。如國土資源部信息中心可以單獨管理一個伺服器；甘肅省國土資源信息中心可以單獨管理一個伺服器，陝西省國土資源信息中心可以單獨管理一個伺服器；甘肅的若干個市級國土資源局可以根據需要分別管理各自的伺服器。

在伺服器上分別安裝兩套資料庫管理系統，一套是原有的MySQL資料庫管理系統，另一套是為大數據存儲而配備的NoSQL型資料庫管理系統。在伺服器上還專門開發一個資料庫管理器中間件，用於進行用戶層和資料庫的通信以及兩套資料庫之間的通信。

由於各個管理層都各自維護自己的資料庫和數據。當用戶需要進行數據存儲時，他所影響的資料庫僅僅是本地資料庫，存儲效率較高；當用戶需要從多個資料庫讀取數據時，頂層的共享服務平台會根據用戶需求進行任務分解，將任務分發給下層的管理層進行資料庫讀取，由於各個資料庫並行讀取，從而提高了資料庫讀取效率。

圖1 大數據下的地質資料信息存儲架構框圖

2.1 用戶管理層

用戶管理層根據許可權范圍，分為多層(本文以3層為例)。

位於頂層的國家級管理層(共享服務平台用戶層)負責用戶訪問許可權的分配、與其直接關聯的資料庫的訪問、下級管理層任務的分配等工作。

用戶訪問許可權的分配是指為訪問本共享服務平台的個人用戶和單位用戶分配數據的使用許可權、安全性的設計等。

與其直接關聯的資料庫訪問是指直接存儲在其本地資料庫上的數據的訪問。在該資料庫中不僅要存儲所需要的地質資料，還要存儲注冊用戶信息等數據。

下級管理層任務分配是指如果用戶需要訪問多個下層資料庫，用戶只需要輸入查詢這幾個下層資料庫的命令，而如何查找下層資料庫則由該功能來完成。例如某用戶要查找甘肅、陝西、上海、北京的鐵礦分布圖，則用戶只需要輸入這幾個地方及鐵礦等查詢條件，系統將自動把各個省的資料庫查詢任務分派到下級管理層。

同理，位於下層的省級管理層和市級管理層除了沒有用戶訪問許可權功能外，其餘功能與國家級管理層是相同的。各層之間的資料庫通過互聯網相互連接成分布式的資料庫系統。

2.2 MySQL和NoSQL的融合

MySQL是關系型資料庫，它支持SQL查詢語言，而NoSQL是非關系型資料庫，它不支持SQL查詢語言。用戶要想透明地訪問這兩套資料庫，必須要設計資料庫管理器中間件，作為用戶訪問資料庫的統一入口和兩套資料庫管理系統的通信平台。本文所設計的資料庫管理器簡單模型如圖2所示。

圖2 資料庫管理器模型

伺服器管理器通過用戶程序介面與應用程序進行通訊，通過MySQL資料庫介面與MySQL伺服器通訊，通過NoSQL資料庫介面與NoSQL資料庫介面通訊。當應用程序介面接收到一條資料庫訪問命令之後，交由資料庫訪問命令解析器進行命令解析，從而形成MySQL訪問命令或者NoSQL訪問命令，通過相應的資料庫介面訪問資料庫；資料庫返回訪問結果後經過匯總，由應用程序介面返回給應用程序。

兩套資料庫可以通過雙資料庫通信協議進行相互的通信和互訪。此通信協議的建立便於地質工作人員將已經存入MySQL資料庫的不適合結構化存儲的數據轉存到NoSQL資料庫中，從而便於系統的升級和優化。

2.3 系統的存儲和檢索模式

在本存儲框架設計中，系統採用分布式網路存儲模式，即採用可擴展的存儲結構，利用分散在全國各地的多台獨立的伺服器進行數據存儲。這種方式不僅分擔了伺服器的存儲壓力，提高了系統的可靠性和可用性，還易於進行系統擴展。另外，由於地質資料信息存儲的特殊性，各地方用戶的數據存儲工作基本都是在本地伺服器進行，很少通過網路進行遠程存儲，所以數據存儲效率較高。

在一台資料庫伺服器上安裝有MySQL和NoSQL型兩套資料庫管理系統，分別用於存儲地質資料信息中的結構化數據和非結構化數據。其中，NoSQL型資料庫作為主資料庫，用於存儲一部分結構化數據和全部的非結構化數據；而MySQL資料庫作為輔助資料庫，用於存儲一部分結構化的數據，以及舊系統中已經存儲的數據。使用兩套資料庫不僅可以存儲結構化數據而且還可以適用於大數據時代地質資料信息的存儲，因此系統具有很好的適應性和靈活性。

2.4 安全性設計

地質資料信息是國家的機密，地質工作人員必須要保證它的安全。地質資料信息進入數字化時代之後，地質資料常常在計算機以及網路上進行傳輸，地質資料信息的安全傳輸和保存更是地質工作人員必須關注和解決的問題。在本存儲架構的設計中設計的安全問題主要有資料庫存儲安全、數據傳輸安全、數據訪問安全等問題。

資料庫設計時採用多邊安全模型和多級安全模型阻止資料庫中信息和數據的泄露來提高資料庫的安全性能，以保障地質信息在資料庫中的存儲安全；當用戶登錄系統訪問資料庫時，必須進行用戶甄別和實名認證，這主要是對用戶的身份進行有效的識別，防止非法用戶訪問資料庫；在對地質資料進行網路傳輸時，應該首先將數據進行加密，然後再進行網路傳輸，以防止地質信息在傳輸過程中被竊取。

3 結語

提高地質資料數字化信息化水平，是國外地質工作強國的普遍做法。為推進我國地質資料信息服務集群化產業化工作，本文針對我國現有的地質資料信息集群化共享服務平台存在的缺陷和問題，利用大數據存儲管理模式的思想，基於現有系統的存儲架構，設計了一種大數據下的地質資料信息存儲架構，以便於我國地質資料信息服務集群化產業化工作能夠適應大數據時代的數據存儲。該存儲架構的設計只涉及了簡單模型的構建，具體詳細復雜的功能設計和軟體實現還需要在進一步的研究工作中完成。

參考文獻

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[3]黃

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Ⅶ 山東省新型智慧城市建設案例巡講正式啟動

主要姓名：馮成 , 學號：19021221183 , 學院：電子工程學院

5月21日訊為落實山東省人民政府辦公廳《關於推動城鄉建設綠色發展若干措施的通知》的有關要求，推動各地新型智慧城市建設發展，加大對優秀場景的宣傳推廣力度，持續推動各市縣優秀案例挖掘打造，由山東省大數據局、山東廣播電視台聯合主辦，山東廣播電視台電視衛星頻道、山東省新型智慧城市發展促進會、山東省新型智慧城市協同發展聯盟聯合承辦，海信集團、海信網路科技有限公司聯合協辦的 「共建·共享新型智慧城市」——山東省新型智慧城市建設案例巡講啟動儀式暨「智慧交通」主題分享會，5月20日下午在山東廣播電視台800平米演播廳舉行。會議邀請山東省各相關政府單位、領域專家、城市代表、企業代表，結合海信智慧城市建設的系列案例展開深度探討。

山東廣播電視台黨委委員、副台長鄭立波發表致辭表示，當前我國數字經濟發展駛入快車道，智慧城市作為數字經濟發展的重要載體，為城市高質量發展和人民美好生活提供強有力的支撐和保障。山東廣電始終致力於成為人民美好生活的一部分，未來，山東廣電將進一步加強與山東省大數據局、海信集團等相關職能部門和相關企業的聯動與合作，發揮主流媒體的輿論引導作用，營造全民共建共享數字強省建設的良好氛圍，努力推動新型智慧建設。

山東省大數據局黨組成員、副局長廉凱在致辭中說，近年來，省大數據局按照省委、省政府部署要求，將新型智慧城市作為數字強省建設的重要內容和有力抓手，加快推動城市管理手段、管理模式、管理理念創新，著力打造「善感知、會思考、有溫度」的新型智慧城市整體品牌。為了充分宣傳推廣各地好的經驗做法，山東省大數據局與山東廣播電視台共同策劃了省內新型智慧城市案例巡講活動。以案例宣講活動為契機，與市縣共同努力，更好滿足群眾對智慧生活的多樣需求，讓群眾享受到更多的「數字紅利」。

山東省大數據局黨組成員、副局長廉凱，山東廣播電視台黨委委員、副台長鄭立波，山東省教育廳科技處副處長矯立峰，山東省交通運輸廳科技教育處副處長張華，山東省數字經濟協會秘書長張凱麗，海信集團高級副總裁、智能科技集團總裁陳維強共同參加了啟動儀式。

會議邀請到了行業專家、企業代表進行主題演講。山東省交通運輸廳科技教育處副處長張華在《山東省數字交通發展與建議》主題演講中提出，在新一輪數字化發展的浪潮中，錨定「走在前列、全面開創」「三個走在前」總遵循、總定位、總航標，立足新發展階段，貫穿新發展理念，服務和融入新發展格局，堅持創新引領、數據驅動、智慧發展打造富有影響力的數字交通山東樣板。山東省公安廳交通警察總隊副處長吳方健以《數字賦能 智慧交管》為題進行演講，介紹了2021年——2023年，以公安交通集成智慧平台為依託，推動交通安全治理從「智能」向「智慧」轉變的發展道路，從而提高交通道路問題的解決效率，為人民群眾提供更加安全、舒適、便利的生活環境和出行環境。齊魯工業大學（山東省科學院）新一代技術標准化研究院院長錢恆在主題演講《從山東實踐看智慧城市的「初心」和「始終」》指出，智慧城市建設是一場永不停歇的接力，核心應當是人，規劃更科學，管理更精細，服務更細致，以人為本，宜業宜居，讓生活更美好。

海信集團高級副總裁、智能科技集團總裁陳維強從企業自身探索總結出發，發表《智慧，讓城市更美好——海信智慧新生活之城解決方案》主題演講，從海信智慧城市戰略與藍圖、智慧新生活之城解決方案、海信智慧新生活之城體驗三個方面詳細介紹了海信從家庭、社區到城市貫穿拉通的智慧生活新圖景，提出了以智能硬體為支撐，貫通家庭-社區-城市，提供開放式融合服務的智慧城市戰略。

在圓桌論壇《如何共建·共享新型智慧城市》中，山東師范大學公共管理學院教授、國家治理研究中心常務副主任李齊，山東交通學院數字經濟系主任張蕾，海信網路科技公司總裁張四海擔任圓桌對話嘉賓，就為什麼要建設智慧城市、通過建設智慧城市要解決什麼樣的問題、什麼樣的智慧城市是好的智慧城市、海信智慧城市的特點以及未來的規劃、建設智慧城市有哪些建議進行了精彩探討。海信網路科技公司總裁張四海認為，好的智慧城市首先要以人為導向，從服務政府職能部門來說，打破數據割裂的壁壘，通過雲腦計算，有效助力城市級的大事件指揮、決策。

青島市大數據發展管理局黨組書記、局長張艷在現場進行了《青島城市雲腦案例分享》，青島市作為「一帶一路」重要節點和省級新型智慧城市建設試點市，致力實現城市「慧」思考、產業「慧」融合、社會「慧」協同的發展目標。青島市樹立統籌規劃、深度整合、全市一盤棋的建設理念，依託城市雲腦群技術構建了統一、融合、互通的跨部門、跨區域總體建設方案。該項目由青島市海信網路科技股份有限公司承建，既保證市、區各雲腦信息安全和隱私，又可以根據需要互通、交互、協同。交付使用後有效幫助青島市提升管理水平與效率，為企業數字化改革提供動力，為市民提供更加便捷的城市服務。

會議最後，山東省大數據局規劃發展處處長盧修名，青島市大數據發展管理局黨組書記、局長張艷，青島市嶗山區電子政務和大數據中心黨組書記、主任林海，海信集團高級副總裁、智能科技集團總裁陳維強共同上台見證了「市區一體化城市雲腦群上線」，期待這顆置身於青島上空的「雲腦」將來能覆蓋整個齊魯大地，賦能山東智慧生活。接下來，巡講將在部分城市逐步落地，組織各類優秀場景建設者現場授課，為更多智慧場景建設應用提供參考。

本次會議在思想碰撞中深入分析了山東在建設新型智慧城市方面所面臨的機遇和挑戰。為山東更好的打造建設新型智慧城市提供了寶貴經驗。對推動山東省各地新型智慧城市建設發展、打造具有國際影響力的新型智慧城市群具有重要意義。

Ⅷ 網易微博吳主任是幹嘛的。

吳主任是個特別牛逼的人，是一個即將改變世界的天才，早在青年時期，他就顯現出特立獨行的獨特魅力，他勤奮執著有原則，被視為網易微博一哥，他有一份自由主義者書單：《理性樂觀派》《經濟學的思維方式》《自由的倫理》《權力與市場》《詭辯與真相》《市場的邏輯》《為什麼我們的錢變薄了》《一課經濟學》《自由選擇》——對，就這么9本，如果能認真讀進去，足夠了。最重要的是都十分通俗易懂還特別有趣。信吳主任的，錯不了。希望這些能讓樓主對吳主任有個第三步的了解。

Ⅸ 中南迅智科技有限公司算國企嗎

不算國企。
1、中南迅智科技有限公司成立於2015年12月09日，注冊地位於湖南省長沙市開福區黃興北路89號上城金都大廈828室，法定代表人為吳高強。
2、工商注冊的企業類型是：其他有限責任公司，非國企。
3、公司經營范圍包括移動互聯網研發和維護；互聯網信息服務、廣告服務；圖書數據處理技術的開發；基礎、支撐、應用的軟體開發；計算機軟體、計算機、計算機輔助設備、紙製品、圖書互聯網銷售；圖書、報刊、音像製品、電子和數字出版物、文具用品、百貨的零售；物聯網技術研發；電子商務平台的開發建設；計算機技術開發、技術服務；數字內容服務；電子產品、圖書、報刊、出版物、書報刊的批發；教育管理；教育咨詢；培訓活動的組織；軟體開發系統集成服務；計算機數據處理；大數據處理技術的研究、開發；會議、展覽及相關服務；文化活動的組織與策劃；軟體技術轉讓；網路集成系統的開發建設、運行維護服務；各類教育的教學檢測和評價活動；市場營銷策劃服務；企業營銷策劃；品牌推廣營銷（依法須經批準的項目，經相關部門批准後方可開展經營活動）。

Ⅹ 滴血驗癌是否有臨床價值

據報道，「只需要50微升的血液，一鍵式可完成對12種常見癌症標志物的檢測，包括肝癌、肺癌、胰腺癌、前列腺癌等。整個檢測過程僅需5至10分鍾，費用不到100元。」這是東南大學90後團隊在「滴血驗癌」方面取得的最新科研成果。這種方法真的可行嗎？是否具有臨床價值？

「滴血驗癌」一直是醫學界研究的重難點。據媒體報道，在剛結束的第三屆中國「互聯網+」大學生創新創業大賽中，東南大學生物科學與醫學工程學院博士常寧率領的科研團隊運用光子晶體微球技術，設計出一款自動化檢測儀，通過一滴血就可完成12項癌症的早期篩檢，摘得大賽「銀獎」，引起了業界關注。

記者今天試圖聯系該科研團隊，但學校相關負責人表示，目前該團隊不接受采訪，網上現有報道並不完全准確，在進一步整理相關資料並經院校研究後再決定接下來是否接受媒體采訪。

某腫瘤醫院臨床腫瘤實驗中心吳建中教授說，江蘇腫瘤醫院開展有十多種腫瘤標志物的檢測，但無論什麼指標，目前都不能代替病理學診斷，「現在我們腫瘤診斷的金標準是靠病理，包括影像學當中看到的一些早期肺癌，或者其他的看到的一些腫瘤。」

近年來，關於「滴血驗癌」的報道不斷，所謂的一滴血檢測癌症是查血中的「腫瘤標志物」。所謂「腫瘤標志物」，簡單說就是由惡性腫瘤細胞異常產生的物質，或是腫瘤刺激人體產生的物質。這種方法在腫瘤臨床上十分常見。陳萬青教授表示，對現有腫瘤標志物的檢測很難取得早期腫瘤篩查和診斷的突破，「我覺得下一步的重點是試圖發現一些新的標志物能夠對早期癌症的診斷有幫助，著眼於現有的生物檢測的指標的意義可能將來臨床意義不大。」