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An Efficient Data Management Framework for Puerto Rico Testsite for Exploring Contamination Threats (PROTECT)

机译：用于污染威胁的波多黎各测试现场的有效数据管理框架（PROTECT）

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In this poster paper, we present an efficient data management framework used to support ongoing research in the NIEHS-supported Puerto Rico Testsite for Exploring Contamination Threats (PROTECT) Center. Our framework provides an efficient database subsystem and a series of associated workflows, supporting the tasks of data import, data cleaning, and secure transmission of privacy-sensitive PROTECT data, while enabling online data inquiry, visualization, and data processing to support data analytics.

机译：在本招贴中，我们介绍了一个有效的数据管理框架，该框架用于支持NIEHS支持的波多黎各探究污染威胁测试中心（PROTECT）中心的正在进行的研究。我们的框架提供了一个高效的数据库子系统和一系列相关的工作流程，支持数据导入，数据清理以及对隐私敏感的PROTECT数据的安全传输的任务，同时支持在线数据查询，可视化和数据处理以支持数据分析。

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来源
《IEEE International Conference on Big Data》|2018年|5316-5318|共3页
会议地点
作者
Shi Dong; Zlatan Feric; Leiming Yu; David Kaeli; John Meeker; Ingrid Y. Padilla; Jose Cordero; Carmen Velez Vega; Zaira Rosario; Akram Alshawabkeh;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
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关键词
Databases; Data visualization; Tools; Dictionaries; Cleaning; Data processing; Servers;

机译：数据库;数据可视化;工具;词典;清洁;数据处理;服务器;

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