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基于多GPU加速的医疗关联规则挖掘及其应用的任务书
一、任务背景
医疗关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘方法，可以从大量医疗数据中挖掘出重要的关联规则，帮助医生、研究人员和医疗机构做出更好的决策和治疗方案。然而，由于现有的医疗数据规模庞大、复杂多样，常规的数据挖掘方法已经无法胜任，需要利用多GPU加速来加快分析处理速度。因此，在本次任务中，我们将基于多GPU加速，开展医疗关联规则挖掘及其应用的相关研究，以提高分析处理效率，为医疗行业提供更快、更准确、更实用的数据挖掘服务。
二、任务要求
1.分析并总结现有医疗关联规则挖掘方法的优缺点，探究多GPU加速在医疗数据分析中的应用价值。
2.设计多GPU并行计算算法，试图解决医疗数据分析过程中所遇到的常见问题，如数据集较大、复杂性高、算法复杂等。
3.实现多GPU并行算法，并对其运行效果进行分析和评估，从精度、速度等多个角度进行考虑，确定最佳实现方案。
4.结合实际医疗数据，将多GPU加速的关联规则挖掘算法应用到医疗领域，尝试挖掘出一些有意义的关联规则，并进行有效的应用与推广。
5.撰写并提交报告，详细记录研究过程、数据处理过程、算法理论和实现效果等，同时对实际应用效果进行评估。
三、任务计划
1.第一阶段（1周）：文献阅读和资料收集，分析现有的医疗关联规则挖掘方法及多GPU加速的应用现状。
2.第二阶段（2周）：设计和实现多GPU加速的关联规则挖掘算法，对算法性能和运行效果进行测试和分析。
3.第三阶段（2周）：将多GPU加速的关联规则挖掘算法应用到实际医疗数据中，进行挖掘和分析，并针对挖掘结果进行应用与推广。
4.第四阶段（1周）：编写报告，总结研究成果，对算法的优缺点进行归纳和总结，并对实际应用效果进行评估和展望。
四、成果要求
1.设计并实现多GPU加速的医疗关联规则挖掘算法，实现快速、准确、可视化的数据分析。
2.提供详细的技术报告，包括任务背景、问题定义、算法设计与实现、实验结果分析等内容，并针对实际应用进行评估和展望。
3.撰写相关学术论文，提交到国内外有关的高水平会议或期刊上发表。
4.代码开源，并提供完整的使用文档和说明。
五、团队组成
本次任务需要具备以下技能的团队进行完成：
1.数据挖掘专家：熟悉医疗数据挖掘的相关理论和方法，具备大规模数据处理和分析的能力。
2.并行计算专家：熟悉多GPU并行计算的相关理论和方法，具备高效利用GPU进行计算的能力。
3.开发工程师：熟练掌握相关的编程技能，能够实现并测试多GPU并行算法。
4.医疗专家或相关领域的领域专家：对医疗行业熟悉，对数据分析的应用具有实际需求和认可度。
以上各技能角色可根据实际情况进行合理的组合并协同完成本次任务。
六、备注
本任务需要团队成员具备良好的沟通和协调能力，并尽可能遵守时间进度计划，提高任务完成的效率和质量。同时，团队在任务执行过程中应本着诚信和责任的原则，确保研究过程和成果的真实性和可信度。