Salut chers développeurs !

C'est le deuxième jour du Sommet mondial. Enfin, la plupart des gens ont vaincu le décalage d'horaire et ont pu participer pleinement à toutes les activités. Tous les stands des partenaires regorgeaient d'informations pertinentes et de swag et toutes les salles de conférence techniques étaient prêtes à être remplies de monde.

Comme hier, le jour a commencé par les keynotes. Cette fois, il s'agissait de la plate-forme de données IRIS. Voici un récapitulatif des présentations:

Bienvenue au deuxième jour

Scott Gnau, Head of Data Platforms, InterSystems

Salut les devs,

Actuellement, je travaille sur un projet qui requiert une gestion hautement dynamique des événements. Dans le contexte du langage de programmation Java, mon premier choix aurait été d'opter instinctivement pour l'utilisation du "Observer Pattern". Le "Observer Pattern" représente une approche pour gérer les interactions entre les objets en établissant un mécanisme de notification. Il permet à plusieurs observateurs de réagir de manière autonome aux changements d'état d'un sujet, favorisant ainsi la flexibilité et la modularité du code. Si vous n'êtes pas familier avec ce modèle de conception, vous pouvez trouver de plus amples informations à ce sujet sur ce Wikipedia

Bien que ce soit naturel et couramment utilisé dans certains langages de programmations comme le Java ou le C++, en ObjectScript pas du tout.

Salut les développeurs,

Nous sommes au Hacking Health Camp 2022 à Strasbourg et ce durant tout le week-end.

Salut la communauté,

Nous sommes heureux de partager avec vous ce qui se passe au salon Supply Chain Event où nous sommes actuellement présents! Nos experts @Sylvain Guilbaud, @Robert Bira, @Adeline Icard, Bertrand Cayzac, Mark S. Holmes et @Ming Zhou sont prêts à vous accueillir et vous présenter nos solutions pour une Supply Chain étendue digitale et intelligente.

Traitement des ressources FHIR avec FHIR SQL BUILDER pour prédire la probabilité de développer une hépatite C

Avec le développement de la technologie, l'industrie médicale progresse également constamment et les humains accordent souvent plus d'attention à leur propre santé.
En apprenant et en traitant des ensembles de données par ordinateur, les maladies peuvent être prédites.

Prérequis: Capacité à utiliser FHIR et ML

Comme la plupart d'entre vous le savent probablement déjà, depuis environ la fin de l'année 2022, InterSystems IRIS a inclus la fonctionnalité de stockage en colonnes dans sa base de données. Dans l'article d'aujourd'hui, nous allons la mettre à l'épreuve en la comparant au stockage en lignes habituel.

• L'idée de ce paquet est de comparer les performances du stockage en colonne à l'intérieur d'IRIS sans l'intégrer à une plateforme étrangère qui n'est pas mon monde
• De plus, je ne veux pas mesurer les performances du réseau entre 2 conteneurs, mais à l'intérieur d'un environnement IRIS fermé que je contrôle entièrement.
• Même l'utilisation de SMP ou d'une autre présentation basée sur un navigateur a une certaine influence que je veux éviter.

Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.

Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.

Introduction

À l’ère du numérique en évolution rapide, une communication efficace est cruciale. Cet article présente un projet de chat basé sur Java, combinant la force de la base de données IRIS et l'intelligence artificielle de ChatGPT. Construit sur Java, il va au-delà de la messagerie en temps réel, en tirant parti d'IRIS et de ChatGPT pour une expérience de chat améliorée. De plus, le nom du projet fait référence au classique culturel – Star Wars.

Si vous appréciez mon application, n'oubliez pas de la soutenir lors du concours.

Cette preuve de concept vise à montrer comment le cadre d'interopérabilité de l'iris peut être utilisé avec d'Embedded Python.

Si Iris propose bien de créer des clés suivant une séquence, comment faire pour obtenir un n° séquentiel dans un autre contexte ?

Dans mon cas, je créé automatiquement des centres de soins, et je souhaite leur fixer une numéro du type :

APP-DD-999

• APP = Nom de l'application utilisée par le centre
• DD = n° du département du centre
• 999 : n° séquentiel dans le département

Il est bien sur possible que des centres soient créés de manière concurrente, il faut donc gérer cette concurrence éventuelle.

Ce que je trouve vraiment utile à propos d'IRIS lorsque j'enseigne mon sujet des bases de données postrelationnelles, c'est le fait qu'il s'agit d'une base de données multi-modèles. Ce qui signifie que je peux aborder l'architecture et la structure et tout cela une seule fois, mais ensuite montrer l'utilisation de différents modèles (comme l'objet, le document, la hiérarchie) en utilisant le même langage et la même approche. Et ce n'est pas un grand pas de passer d'un langage de programmation orienté objet (comme C#, Java, etc.) à une base de données orientée objet.

Cependant, aux avantages (qui sont nombreux) s'ajoutent certains inconvénients quand on passe du modèle orienté objet au modèle relationnel. Lorsque je dis que vous pouvez accéder aux mêmes données en utilisant différents modèles, je dois également expliquer comment il est possible de travailler avec des listes et des arrays à partir d'un modèle objet dans une table relationnelle. Avec les arrays, c'est très simple : par défaut, ils sont représentés sous forme de tableaux séparés et c'est tout. Avec les listes, c'est plus difficile car par défaut c'est une $lb. Mais on veut quand même faire quelque chose sans endommager la structure et sans rendre cette liste illisible dans le modèle objet.

Ainsi, dans cet article, je présenterai quelques prédicats et une fonction qui sont utiles lorsque vous travaillez avec des listes, et pas seulement en tant que champs.

Ci-dessous figure une liste de certains des utilitaires disponibles dans InterSystems IRIS.

Cliquez sur le nom de chaque utilitaire dans le tableau ci-dessous pour obtenir des informations détaillées sur l'utilitaire.

Le besoin de créer des services REST permettant d'accéder aux informations présentes dans IRIS / HealthConnect est l'un des besoins les plus courants de nos clients. L'avantage de ces services REST est la possibilité de développer des interfaces utilisateurs personnalisées avec les technologies les plus récentes en profitant de la fiabilité et de la performance d'IRIS dans le back-end.