深度学习与MRI数据：自动识别阿尔茨海默氏病的研究

"本文探讨了数据仓库中的关键技术，包括数据压缩、复合键码管理和变长数据的处理。数据压缩有助于减少存储空间，特别是在数据仓库中，由于数据不常更新，CPU资源通常比I/O资源丰富，使得解压缩成为可行的选择。复合键码在数据仓库中常见，用于处理随时间变化的数据。而变长数据的管理是数据仓库中的关键需求，特别是对于处理如MRI数据这类非固定长度的信息。此外，还提到了决策支持系统（DSS）的演变历程，从60年代初的单个应用到复杂的数据仓库体系结构的发展。DSS的发展伴随着数据一致性、程序维护和新程序开发等挑战的出现。" 在数据仓库中，数据压缩是至关重要的技术，它不仅节约存储空间，还优化了I/O操作。由于数据仓库中的数据相对静态，数据压缩后的解压缩过程主要由CPU处理，而相对于I/O操作，CPU资源通常较为充裕，因此解压缩的额外开销可以接受。同时，复合键码是数据仓库设计中的基础，它允许组合多个字段作为唯一标识，适应数据随时间变化的特性。 变长数据的管理是数据仓库技术的另一个核心点。在处理如医学影像数据（如MRI）这样的变长数据时，数据仓库需要有效地存储和检索这些非固定长度的信息，确保数据的完整性和可访问性。此外，文件中提到的技术需求还包括锁管理程序的灵活性，即根据需要开启和关闭，以及独立索引处理和快速数据恢复能力，这些都是构建高效数据仓库的关键组件。 关于决策支持系统的历史，自60年代初以来，DSS经历了从简单的报告和程序到复杂的数据仓库架构的演变。早期的DSS处理基于主文件和磁带，随着时间推移，数据冗余和一致性问题逐渐显现，这促进了数据仓库的出现，以解决数据管理、程序维护和开发效率的问题。DSS的进化反映了信息技术领域的不断发展和成熟，如今的数据仓库已经成为企业进行数据分析和决策支持的核心工具。