深度学习在MRI数据中识别阿尔茨海默症：双重粒度的探讨

"这篇论文探讨了在数据仓库环境中利用深度学习技术自动识别阿尔茨海默氏病的方法，并重点关注了数据粒度的设计决策。" 在构建数据仓库的过程中，粒度的选择是至关重要的，它直接影响到数据仓库的性能、存储需求以及查询效率。粒度可以分为单一粒度和双重粒度。单一粒度意味着所有数据都以相同的详细级别存储，而双重粒度则允许在不同级别（通常是详细和汇总）存储数据，以优化查询和存储效率。 在4.2部分，粒度划分过程的输入主要涉及对数据量的估计，包括行数和DASD（Direct Access Storage Device，直接存取存储设备）的数量。这些估计用于确定最佳的数据组织方式，确保粒度划分的精确性，这对于后续的决策至关重要。 4.3部分讨论了如何根据数据仓库中的总行数来决定采用双重粒度还是单一粒度。例如，如果一年内的数据行数小于10,000行，单一粒度可能是合适的。然而，随着数据量增加，如超过100,000行，设计时就需要更加谨慎。如果行数超过1,000,000行，可能需要采用双重粒度，以平衡存储和查询性能。超过10,000,000行时，双重粒度成为必需，同时在设计和实施上应特别注意。 有趣的是，数据仓库的总字节数并不直接影响设计和粒度选择。这是因为无论记录的大小，索引的创建和维护都需要相同数量的索引项，这与数据的物理大小无关。因此，25个字节或250个字节的记录长度并不会显著改变索引的需求，只要正确地管理和索引数据，就能有效地处理大量数据。 从更广泛的角度来看，数据仓库的发展与决策支持系统的演变紧密相关。自20世纪60年代以来，从简单的报表和程序发展到复杂的数据仓库体系结构，DSS处理经历了长期的进化过程。早期的数据存储主要依赖磁带，但随着数据量的增长，磁带的访问效率问题变得突出，导致了对更高效率的数据存储和访问方法的需求，进而催生了数据仓库的概念。数据仓库不仅解决了数据一致性、程序维护和开发复杂性的问题，还通过提供灵活的粒度和高效的查询能力，支持了更复杂的决策支持需求。