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另外網站Difference between Data Lake and Data Warehouse也說明:A data lake can have all sorts of information and can be utilized with keeping past, show and prospects in mind. Data Warehouse is concerned, ...

國立陽明交通大學 生物科技學系 林志生、蔡宜廷所指導 林宜璋的 單一醫學中心之心臟移植免疫用藥與併發症研究 (2021),提出Data lake vs data wa關鍵因素是什麼,來自於心臟移植、器官移植患者、乳酸中毒、捐贈心臟保存、免疫抑制劑。

而第二篇論文國立臺灣大學 海洋研究所 謝志豪所指導 林樸仁的 浮游植物關聯群聚的空間β 多樣性在翡翠水庫上游水域之時間變化 (2021),提出因為有 Beta 多樣性、浮游植物、關聯群落、時間變化的重點而找出了 Data lake vs data wa的解答。

最後網站Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse則補充:Unlike data warehouses, data lakes can process all data types, including unstructured data like images and documents, which is essential for ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Data lake vs data wa,大家也想知道這些:

單一醫學中心之心臟移植免疫用藥與併發症研究

為了解決Data lake vs data wa的問題,作者林宜璋 這樣論述:

本論文內容分成三個部分。第一部分為進行我國器官移植患者使用抗排斥藥的健保醫療費用之分析;第二部分是心臟移植術後之乳酸中毒併發症研究;第三部分為不同器官保存液對心臟移植後心肌保護之影響。第一部分研究:我們收集在 2011 年間台灣健保資料庫醫療服務數據,其中包含 377 名心臟、1,693 名腎臟及 1,412 名肝臟移植患者,以評估其醫療保健服務的利用率。經過為期一年的追蹤,結果顯示使用tacrolimus患者與使用cyclosporine的接受移植患者相比較,其全年門診次數(40.7 vs. 38.6),門診費用(10,383 vs. 8,155 美元)及總費用(12,516 vs. 10

,372 美元)皆顯著增加。此外,接受tacrolimus治療的心臟移植患者之住院費用較cyclosporine的患者高1.7倍。第二部分研究:因高乳酸血症可能在心臟手術後早期發生,且與其預後相關。我們回溯性地檢視與分析自2006–2013年間,來自單一個醫學中心的心臟移植醫療病歷紀錄,分析發現58名連續性的心臟移植接受者中,有12名患者於進入加護病房後,其血中乳酸濃度皆高於可偵測高值(> 15 mmol/L),高峰時間為術後1.9 ± 2.0小時,全手術期的最高乳酸值為3.1 mmol/L,而多數患者(11/12)的術後乳酸值,在術後27.5 ± 12.8小時回到 < 4 mmol/L,並顯

示10名患者的拔管時間有延後趨勢(P < .01)。患者血糖濃度顯著地由術前的 148.9 ± 45.2 mg/dL,升至乳酸濃度高峰時為 375.7 ± 96.9 mg/dL(P < .01)。第三部分研究:本研究目的是比較使用一次劑量 Bretschneider's histidine–tryptophan–ketoglutarate(HTK)溶液和使用重複劑量冷血停搏液(cold blood cardioplegia,CBC)保存捐贈者心臟時,心肌細胞保護作用的功效。我們納入 67 名於 2002–2012 年間,在單一個醫學中心接受心臟移植的患者資料。回溯性統計學結果顯示使用HTK與C

BC兩組之間的心臟移植術後的心臟酵素、血液動力學數據、加護病房住院天數及 30 天內死亡率,均無顯著差異性。然而,HTK 組的體外循環使用時間顯示有較短的傾向(P = .091),且HTK組的術後強心指數較高(P < .001),體外循環使用時間也較短(P = .02)。本研究主要結論為:(1) 使用tacrolimus作為免疫抑制療法的接受移植患者在所有醫療保健服務中的醫療費用支出均顯著高於使用cyclosporine治療的接受移植患者;(2) 嚴重乳酸血症經常在心臟移植手術後早期發生,且多數在 30 小時內恢復;但造成術後拔管時間延後;(3) 一次劑量的HTK溶液能夠有效地降低體外循環使用

時間,用以保存捐贈者心臟,而其與重複劑量的CBC溶液相較,具有同等的心肌細胞保護作用。

浮游植物關聯群聚的空間β 多樣性在翡翠水庫上游水域之時間變化

為了解決Data lake vs data wa的問題,作者林樸仁 這樣論述:

空間beta 多樣性(spatial beta diversity)是生態學的重要議題之一。其中旨在研究關聯群聚 (metacommunity) 的空間結構,包括對 beta 多樣性的模式及其驅動因子的分析。然而,過去很少有研究檢驗空間beta 多樣性是如何隨時間而改變。本研究重點在分析過去19 年來翡翠水庫及其上游浮游植物beta 多樣性結構及其驅動因子的時間變化。我們假設站點之間的空間成對環境差異是空間成對 beta 多樣性的重要驅動因子。亦即,beta 多樣性的時間變化主要由環境差異的時間變化而決定。為了檢驗我們的假設,我們首先按照基於 Sørensen 的 Baselga 方法計算了

每個年月的所有成對總 beta 多樣性(pairwise total beta diversity),並將其拆分為周轉(turnover)和嵌套(nestedness)多樣性。因此,對於每個年月,我們有三個 beta 多樣性指標:總 beta、周轉和嵌套多樣性。然後,使用變異劃分方法(variation partitioning)來量化每個年月中環境差異和空間距離對於每個beta多樣性指標的相對貢獻,以顯示它們各自對每個月beta 多樣性的重要程度。最後,我們對每個成對站點在每個月份的 19 年間 Beta 多樣性和環境差異的值取平均,並使用此長期平均每月站點間環境差異來對長期平均每月 bet

a 多樣性回歸以顯示 beta 多樣性的季節性變化是否對應於環境差異的季節性變化。我們的結果顯示,三個 beta 多樣性指標表現出明顯的月際(季節性)變化,其中3 至 5 月的值較高,且無明顯長期趨勢。變異劃分的結果指出,在每個月份,總beta 和周轉多樣性可以用環境差異和地理距離來解釋,但環境差異的影響更重要,尤其是水溫,在多數的月份都有顯著的影響。然而,在長期平均中,雖然觀察到長期平均每月站點間環境差異與長期平均每月 beta 多樣性之間存在正相關,但beta 多樣性和環境差異的月際變化並不一致。具體而言,beta 多樣性在3到5月較高,但總環境差在5到9月較大。而二者的不一致性主要是由於

兩個原因所致。首先,beta多樣性對環境異質性的反應在各個月並不相同。再者,不同月份的環境差異解釋力不同。總而言之,翡翠水庫浮游植物的beta 多樣性在整個研究期間表現出季節性變化,但其季節性波動並不單純由環境差異決定。