فایل ورد کامل پردازش جریان داده های حس گر بهداشت و درمان: مطالعه اثار کاربر برای شناسایی چالش های حاصل از چشم انداز داده های بزرگ

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پردازش جریان داده های حس گر بهداشت و درمان: مطالعه اثار کاربر برای شناسایی چالش های حاصل از چشم انداز داده های بزرگ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

اینترنت اشیا (IoT) جریان های عظیمی از داده ها را تولید می کند که برای همیشه، در پردازش موثر زمان واقعی بکار می رود. طراحی و اجرای خدمات داده های بزرگ برای پردازش زمان واقعی چنین داده هایی، نیازمند دانش گسترده ای از هر دوی بار ورودی و توزیع داده ها در خصوص تامین خدمات است که بتواند از پس حجم کاری بیاید. در این راستا، هدف از مقاله حاضر، بررسی و مطالعه چالش های مرتبط با پردازش زمان واقعی جریان های داده های عظیم ازسوی IoT، می باشد. بدین منظور، اثار استنباط شده از برنامه ها و کارکردهای ورزش گرای خدمات بهداشت و درمان معمول در رابطه با نشان دادن نتیجه گیری های حاصل از رویکردهای داده های بزرگ، با دقت بیشتری انالیز می شوند.
کلمات کلیدی: اینترنت اشیا | خدمات ورزشی بهداشت و درمان | داده های بزرگ

عنوان انگلیسی:

Stream processing of healthcare sensor data: studying user traces to identify challenges from a big data perspective

~~en~~ writers :

Rudyar Cortes ´ a,, Xavier Bonnaireb, Olivier Marina, and Pierre Sensa

The Internet of Things (IoT) generates massive streams of data which call for ever more efficient real time processing. Designing
and implementing a big data service for the real time processing of such data requires an extensive knowledge of both input load
and data distribution in order to provide a service which can cope with the workload. In this context, we study in this paper the
challenges inherent to the real time processing of massive data flows from the IoT. We provide a detailed analysis of traces gathered
from a well-known healthcare sport-oriented application in order to illustrate our conclusions from a big data perspective.

Keywords: Internet of Things | Healthcare Sport Services | Big Data

$$en!!