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#Python

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Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível para programação de uso geral. Criado por Guido van Rossum e lançado pela primeira vez em 1991, o Python tem uma filosofia de design que enfatiza a legibilidade do código, principalmente usando significativos espaços em branco

Site oficial.

InterSystems Python BindingDocumentação.

Artigo
· Jun. 10, 2023 9min de leitura
Revendo 20 anos

20 anos.

Agora em 2023 eu completo 20 anos trabalhando com tecnologia, desenvolvendo sistemas, implementando, criando novas soluções e posso afirmar que trabalhar com tecnologia InterSystems fez e faz parte da minha vida. Afinal, foram 18 anos trabalhando todos os dias com essa tecnologia.

Comecei a trabalhar com o Caché 4, lá atrás em 2003, vivenciei as mudanças para o Caché 5, Caché e Ensemble 2008, 2010, 2012, 2014, 2017, 2018 e até finalmente chegarmos no InterSystems IRIS.

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Introdução

Em alguns dos últimos artigos, eu falei sobre tipos entre IRIS e Python, e ficou claro que não é tão fácil acessar objetos de um lado pelo outro.

Por sorte, o trabalho já foi feito para criar o SQLAlchemy-iris (clique no link para ver na Open Exchange), o que faz tudo muito mais fácil para o Python acessar os objetos do IRIS, e eu vou mostrar como começar.

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DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.

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Olá Comunidade.

Vamos nos encontrar no Encontro Online com os Ganhadores do Concurso Python InterSystems!

Você terá a oportunidade de discutir com os Gerentes de Produtos da InterSystems sobre a nova funcionalidade Python Incorporado do IRIS 2021.2, participar de perguntas e respostas sobre o Python, etc. Incluindo as demonstrações de nossos ganhadores!

Data & Horário: Quinta-feira, 3 de Março – 11:00 horário de Brasília

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Artigo
· jan 11, 2024 6min de leitura
Como usar um bot do Azure para acessar o IRIS

Fui desafiado a criar um aplicativo de bot do Azure que possa recuperar e publicar dados no IRIS for Health.

 

Os dados de um paciente já foram registrados no repositório FHIR do IRIS for Health.

O MRN do paciente é 1001. O nome dele é Taro Yamad. (em japonês: 山田 太郎)

Esse bot pode publicar novas leituras de oxímetro como um recurso de observação associado ao paciente.

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Olá Comunidade,

Assista a este vídeo para ver como se conectar ao InterSystems Cloud Services a partir de seu aplicativo Python usando a interface do driver InterSystems DB-API:

⏯ Conectando ao InterSystems Cloud Service com Python

https://www.youtube.com/embed/6L5M9iLVpOg
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No cenário de dados atual, as empresas enfrentam vários desafios diferentes. Um deles é fazer análises sobre uma camada de dados unificada e harmonizada disponível para todos os consumidores. Uma camada que possa oferecer as mesmas respostas às mesmas perguntas, independentemente do dialeto ou da ferramenta usada.

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A ideia

Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de ser lançada e todo mundo está falando sobre ela por aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chat de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites, e ao longo do texto farei algumas perguntas sobre a capacidade das ferramentas utilizadas, para que depois possamos compreender não só os resultados das novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.

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Artigo
· Abr. 20 6min de leitura
Guia de configuração do ambiente FHIR

Sei que pessoas completamente novas no VS Code, Git, Docker, FHIR e outras ferramentas podem, às vezes, ter dificuldades com a configuração do ambiente. Por isso, decidi escrever um artigo que percorre todo o processo de configuração passo a passo para facilitar o início.

Eu realmente agradeceria se você pudesse deixar um comentário no final – me diga se as instruções foram claras, se algo ficou faltando ou se há mais alguma coisa que você acharia útil.

A configuração inclui:

✅ VS Code – Editor de código
✅ Git – Sistema de controle de versão
✅ Docker – Executa uma instância do IRIS for Health Community
✅ Extensão REST Client do VS Code – Para executar consultas à API FHIR
✅ Python – Para escrever scripts baseados em FHIR
✅ Jupyter Notebooks –Para tarefas de IA e FHIR

Antes de começar: Certifique-se de ter privilégios de administrador no seu sistema.

Além de ler o guia, você também pode seguir os passos nos vídeos:

Para Windows

https://www.youtube.com/embed/IyvuHbxCwCY
[Isso é um link incorporado, mas você não pode ver conteúdo incorporado diretamente no site, porque recusou os cookies necessários para acessá-lo. Para ver o conteúdo incorporado, você precisa aceitar todos os cookies nas suas Definições de cookies]

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· Maio 5, 2023 2min de leitura
Apache Superset agora com IRIS

Apache Superset é uma plataforma moderna de exploração e visualização de dados. O Superset pode substituir ou trazer ganhos para as ferramentas proprietárias de business intelligence para muitas equipes. O Superset integra-se bem com uma variedade de fontes de dados.

E agora é possível usar também com o InterSystems IRIS.

Uma demo online está disponível e usa IRIS Cloud SQL como sua fonte de dados.

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Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.

1. iris-huggingface

Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.

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Olá Comunidade,

Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):

  • Passo 1: Instalar as livrarias necessárias

  • Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas

  • Passo 3: Treinar o modelo

  • Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado

Comecemos

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