实体经济

2018年12月6日至8日，2018中国大数据技术大会在北京隆重举行。大会以“大数据技术服务实体经济”为核心，探讨热门技术在各行业的实践应用。大会设置了多个专题技术和行业论坛，涵盖大数据分析与生态系统、深度学习、推荐系统、大数据安全与政策、大数据可视分析、精准医疗大数据、数据科学与大数据技术教育、数据库、金融大数据、知识图谱、工业大数据、区块链、交通与旅游大数据等领域。

两个实体集之间的实体关联称为联系。 一对一联系：当实体集E1的每个实体最多关联实体集E2的一个实体，且反之亦然时，则E1和E2为一对一联系，记为1:1。 例如：校长实体集和学校实体集之间是一对一联系。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

模块化设计的hesim，专门搞卫生经济建模，结构清晰，逻辑分明。R 语言为底子，加上Rcpp和data.table加持，跑大规模模拟也挺稳，响应也快。 队列建模、状态转换、PSA、患者异质性这些它都能搞定，不管你是走Markov模型路线，还是玩点儿更自由的 CTSTM，它都接得住。模型定义灵活，想通过表达式设也行，直接扔统计模型进去也行，省了不少麻烦。 而且支持概率敏感性（PSA），建模过程也贴心，参数不确定性可以直接用采样或者分布方式传播。不光稳，还能考虑现实中的患者差异，模拟出的数据也更贴地气。 最适合搞卫生经济评估的朋友，是做成本-效益的。如果你用 R 做建模，又在琢磨多状态模型或半马尔

实体权限分类的整理挺实用的，尤其是你在做数据库权限控制、角色划分这些事时，容易就能参考。列得比较全，像TABLE、VIEW、SEQUENCE、PROCEDURE这些常用对象都有，后面还贴心标了哪些权限支持哪些对象，比如SELECT、INSERT、EXECUTE之类的。你要是正好在搞数据库用户权限分配，这张表可以直接贴到项目里用。

利用实体关系图（ER图）构建数据库设计布局，为数据库设计者提供指导。

本图表呈现了高校选课系统中各实体之间的关系，其中包括学生、教师、课程等主要实体。该关系图可用于理解选课系统的结构和运作方式。

实体编码的符号化定义这块，anybus 手册讲得还挺细的。数据放在地理数据表里没啥稀奇，关键是它怎么用实体特征和符号表来搞定符号样式。嗯，像点线面这些表怎么关联、怎么匹配注记分类号，文档里都有清楚的图和例子，GeoPointTB、NoteTemplateTB这些字段，看一眼就懂。适合要做符合国标/行标图形的你。

在学生实体集和课程实体集之间的关系中，涵盖了学生的学号、姓名、性别、年龄以及所选课程的详细信息，包括课程编号、课程名称、任课教师和成绩记录。

实体完整性规则规定，基本表中的主码（唯一标识符）必须是非空的。这确保了表中每个实体都能被唯一标识，避免了实体不可区分的情况，从而维护了关系模型中实体的可识别性。