皆さん、こんにちは。

他のシステムとファイル連携を行う場合、Cachéでは、Jobコマンドを使った常駐プロセスやタスクを作成し、特定のディレクトリにあるファイルを定期的に監視、データを取り込むといった機能を手作りされていたかと思います。
これにはファイルの監視や、常駐プロセスの監視、プロセスの制御（起動、停止）を行う機能を用意する必要がありましたが、IRISではInteroperability機能が使えますので、そのようなプログラムを省略することが可能です。

今回は、既にファイル読込処理を行うルーチンが存在し、ルーチン呼出時の引数にファイル名があるという前提で、その処理をInteroperability機能を使ってどのように呼び出すかについて説明したいと思います。

手順

作業手順は以下の通りとなります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

INFORMATION_SCHEMA スキーマを使用して取得できます。

INFORMATION_SCHEMA はシステム用スキーマのため、デフォルトでは管理ポータルの SQL メニューに表示されません。

表示させる方法は以下の通りです。

1. 管理ポータル→システムエクスプローラ→SQL　メニューを開きます。
2. スキーマのプルダウン左にある「システム」をチェックします。
3. スキーマのプルダウンから INFORMATION_SCHEMA を選択します。

こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

ObjectScriptでは様々な型の変数定義が可能ですが、
実際に定義された変数(Object)から、その変数の型を逆引きする方法を
ご存じな方はいらっしゃいませんでしょうか？

理想としては、Java等で利用可能な『instanceof』演算子の
代替えとなるような仕組みが望ましいです。

力技で何とかなりそうなら、専用のメソッドみたいなものを
自作で作ってもよいかなとは考えておりますが、
現状その力技すら思いついていない状況です。。。

何か情報をお持ちの方がいらしたら、助言いただけますと幸いです。

以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

IRIS の ObjectScript を使えば、ビジネスロジックの記述からキーバリュー形式のデータ操作まで様々な処理が記述できます。
ですが、残念ながら Python のように豊富なライブラリを利用し、機械学習をはじめとする Python が得意とすることまでは単独では行えません。
「ObjectScript から Python を呼べたら？」を実現するための計画中機能も含め、IRIS がサポートする Python の利用方法をご紹介します。

https://www.youtube.com/embed/n6A-NMQqOSo
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開発者の皆さん、こんにちは！次のコンテストのテーマが発表されました！

🏆 InterSystems AI Programming Contest 🏆

応募期間は 2021年6月28日～7月18日 です！

💰 賞金総額： $8,750 💰

（投票期間は 2021年7月19日～7月25日、勝者発表は 7月26日を予定しています）

優勝特典

１、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。

🥇 1位 - $4,000

より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV（Entity-Attribute-Value）モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

はじめに

ObjectScriptで複雑な問題を解決している場合、おそらく%Status値を使用したコードがたくさんあることでしょう。 オブジェクトの観点（%Save、%OpenIdなど）から永続クラスを操作したことがある場合は、ほぼ確実にその状況に遭遇したことがあるでしょう。 %StatusはInterSystemsのプラットフォームでローカライズ可能なエラーメッセージのラッパーを提供します。 OKステータス（$$$OK）は1に等しいだけであるのに対し、不良ステータス（$$$ERROR(errorcode,arguments...)）は0、スペース、エラーに関する構造化情報を含む$ListBuildリストとして表されます。 $System.Status（クラスリファレンスを参照）は、%Status値を操作するための便利なAPIをいくつか提供しています。クラスリファレンスを役立てられるので、ここでは繰り返しません。 このトピックに関する有用な記事/質問もほかにいくつかあります（最後のリンクをご覧ください）。 この記事では、コーディングのベストプラクティスではなく、いくつかのデバッグのコツや手法に焦点を当てています（ベストプラクティスについては、最後のリンクをご覧ください）。

キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle

目的

最近、Covid-19患者がICU（集中治療室）に入室するかどうかを予測するKaggleデータセットがあることに気づきました。 231列のバイタルサインや観測で構成される1925件の遭遇記録が含まれる表計算シートで、最後の「ICU」列では「Yes」を示す1と「No」を示す0が使用されています。 既知のデータに基づいて、患者がICUに入室するかどうかを予測することがタスクです。

このデータセットは、「従来型ML」タスクと呼ばれるものの良い例のようです。 データ量は適切で、品質も比較的適切なようです。 IntegratedMLデモキットに直接適用できる可能性が高いようなのですが、通常のMLパイプラインと潜在的なIntegratedMLアプローチに基づいて簡易テストを行うには、どのようなアプローチが最も単純なのでしょうか。

範囲

次のような通常のMLステップを簡単に実行します。

コミュニティの皆さん、こんにちは。お元気ですか？

皆さんは、創造性をどのようにして発揮していますか？ 新しいアイデアはどのようにしてテストしていますか？

数年にもわたって、私はずっと新しいものを作り出し、既存のものを改良し、実験、テスト、破壊（いつも壊れてしまいます）を経て作り直し、そしてこのプロセスを繰り返してきました。

InterSystems が推進するコンテストは、モチベーションを大きく持ち上げてくれます。もちろん、賞品に目が行ってしまうことは否定できませんが。 しかし、賞品や報酬だけでなく、こういったコンテストでは自分の創造性が試されますし、作成、改良、テスト、実験の機会が得られます。 さらに、最も素晴らしいのは、何をやるのも自由であるということです！

開発者のみなさん、こんにちは！

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第3回目の「SQLから始める機械学習 ～IntegratedMLのご紹介～」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystemsは、アプリケーション開発者の方々が、IRIS data platformに保存されているデータとSQLを用いて、機械学習を容易に利用できる仕組み「IntegratedML」を開発しました。
このビデオでは、IntegratedMLの概要についてご紹介いたします。

ぜひご覧ください！

（IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。）

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クライアントからターミナルにログイン（接続）できない時、ターミナル接続を可能にするサービスが有効になっていないことが原因として考えられます。

ターミナル接続を可能にするサービスが有効になっていないことが原因として考えられます。

管理ポータル ：[ホーム] > [システム管理] > [サービス]

有効になっていない場合は、リンクをクリックしてサービス定義編集画面を開き、"サービス有効"にチェックを入れて保存します。

もう一つの原因としてはOSのファイアウォールによりターミナル接続が遮断されている場合が考えられます。

リモートでターミナル接続される場合はファイアウォールの設定を無効にしてお使い下さい。

母体リスクは、医学界でよく知られているいくつかのパラメーターから測定できます。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム（特に AI）を支援すべく、科学者である Yasir Hussein Shakir は、母体リスクの検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。

https://www.kaggle.com/code/yasserhessein/classification-maternal-health...

デベロッパーエコシステムサマーニュースへようこそ！

この夏、インターシステムズのデベロッパーエコシステムにおいて、たくさんのエキサイティングなイベントやアクティビティがありました。
その中でも最もホットなニュースやトピックを厳選してお届けします。

ここでは、この時期にあった注目すべきことを、一目でわかるようにまとめました。どうぞご覧ください！