¡Hola Comunidad!

Todos los equipos ya están concentrados en sus proyectos durante el hackathon de InterSystems en la Conferencia "J On The Beach" en Málaga. Ganará el equipo cuyo modelo predictivo sea el más innovador. Así que... ¡mucha suerte a todos!

¡Y muchas gracias a @Thomas Dyar, @Anastasia Dyubaylo y @Dmitry Maslennikov por su soporte!

Pronto anunciaremos los ganadores.

Stay tuned! 😉

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La Comunidad de desarrolladores de InterSystems es una comunidad de 17,963 desarrolladores increíbles
¡Somos un lugar donde los programadores de InterSystems IRIS aprenden y comparten, se mantienen actualizados, crecen juntos y se divierten!

¡Hola desarrolladores!

Se acaba de actualizar la plantilla para desarrollo FHIR de forma que ahora publica el paquete IPM fhir-server que hace que la configuración del servidor FHIR de InterSystems sea una sencilla tarea manual, automática o programática vía un solo comando.

Os explico más abajo cómo podéis utilizarlo.

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

Todos los detalles aquí:

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Buenos días,

Antes que nada agradecer el tiempo de ustedes al leer, reflexionar y sobre todo responder y aclarar las dudas.

Tenemos una cuestión:

¿Cuál es la forma recomendada de convertir un Objeto de Ensemble a JSON?,

en concreto, para ser más preciso:

¿cuál es la manera idónea de transformar un Mensaje Response con cualquier tipo de Property: %String, %List of String, otros objetos de Ensemble (EsquemasDatos); a un GlobalCharacterStream que represente al JSON? a retornar a Sistema Origen, desde el Servicio.

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Con efecto desde el 16 de mayo, la documentación para las versiones anteriores a 2017.1 de InterSystems Caché® e InterSystems Ensemble® solo estará disponible en formato PDF en la página web de Documentación de InterSystems. Las instancias de estos productos instaladas localmente, continuarán mostrando el contenido de la documentación dinámicamente.

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Artículo
· 8 mayo, 2023 Lectura de 6 min
Reconocimiento facial con IRIS y Python Embebido

¡Bienvenidos, estimados miembros de la comunidad!

En este artículo vamos a demostrar el gran potencial que IRIS/HealthConnect pone a disposición de todos sus usuarios con el uso de Python Embebido y lo vamos a hacer mediante el desarrollo de una pequeña producción que nos va a permitir reconocer e identificar las caras presentes en un archivo JPG a partir de unas imágenes que usaremos como referencia.

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