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大数据和人工智能在增强美国生物多样性保护和资源管理中的作用
大数据和人工智能（AI）技术的快速发展已开辟了生物多样性保护和资源管理方面的新边界，尤其是在美国。本评论论文探讨了这些技术在增强保护工作和资源管理策略中发挥的重要作用。本文首先将生物多样性在美国的重要性以及保护实践中现有挑战的重要性开始。然后，它深入研究大数据领域，讨论其来源，收集方法，存储，集成和现实世界应用程序。此外，它研究了AI技术，突出了它们在数据分析，预测建模和栖息地监测中的能力。还分析了大数据与AI之间的协同作用，展示了它们的整合如何导致更明智的决策和有效的管理实践。案例研究说明了这些技术的实际应用和好处。本文总结了关键发现，对决策者和从业者的建议以及未来研究方向的建议。通过这篇全面的审查，本文强调了大数据和AI在保护生物多样性和有效管理自然资源方面的变革潜力。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，
使用AI和大数据解决供应链管理问题
1 Independent Researcher, UK 2 The Velvet Expression, Lagos, Nigeria _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Angela Omozele Abhulimen Corresponding Author Email: abhulimenangel@gmail.com Article Received: 05-03-24 Accepted: 23-06-24 Published: 11-08-24 Licensing Details : Author retains the right of this 文章。本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
动态大数据系统的自适应安全协议
对于安全专业人员而言，重要的是要了解如何保护大数据如何适应不断变化的安全线程，而安全线程可能会缓慢且效率低下。可以通过开发所谓的加密变色龙来解决该问题，该协议是可以根据数据和安全威胁的不同方面进行适应的安全协议。本文重点介绍此类协议，并评估它们为数据完整性和机密性提供保护的程度。本文将分析当前文献中的典型方法和适合大数据的新自适应安全概念。总体实验结果将表明，所提出的解决方案将导致对系统安全性的更快，可靠的改进。关键字：大数据，自适应安全性，加密变色龙，数据完整性，机密性。
利用大数据拓展经济统计前沿
2. 我们要感谢 Opportunity Insights 系列研讨会、经济测量学会 (2023) 和联邦统计方法委员会 (2023) 的参与者以及经济分析局的研讨会参与者。我们要感谢 Ben Bridgman、Ryan Decker、Nathaniel Hendren、Justine Mallatt、Steven Mance、Mahsa Gholizadeh、Ludwig Straub、Henry Hyatt 和 Santiago Pinto 的评论。Jim Spletzer 以及人口普查局和劳工统计局的众多工作人员就工资数据和官方系列的分析提供了宝贵的早期反馈。我们还要感谢 John Friedman、Michael Stepner 和 Raj Chetty 加速了这些数据的分析并促进了统计机构之间的合作。特别是，John Friedman 和 Michael Stepner 在促进有关此主题的研究、数据和讨论方面所花费的时间和精力非常宝贵。我们要感谢人口普查局的 Sonya Porter 在 Opportunity Insights 小组和统计机构之间出色的领导和协调。此外，我们还要感谢 Julie Hatch 和 Joseph Piacentini 的参与和领导。我们还要感谢用于构建本文中各个系列的工资单数据的提供者，这对这项研究工作至关重要。
从边境到边境：使用大数据分析研究大脑健康风险因素
▶虽然apoe-ε3 /ε4基因型的频率并没有因性别而差异，但一项荟萃分析表明，患有APOEε3 /ε4基因型的女性具有增加阿尔茨海默氏病风险的增加，而阿尔茨海默氏病的风险增加了，与65至75岁的男性相比（Neu et。神经影像学倡议（ADNI）发现，对于患有轻度认知障碍的人（MCI），女性的认知下降要比男性快（根据年龄，APOE状态，教育，基线MMSE调整模型）（Lin等，2015）
肌电控制中的大数据：大型多用户模型启用稳健的零击EMG基于EMG的离散手势识别
肌电控制，在肌肉收缩期间生成的肌电图（EMG）信号来控制系统或设备，是一种有希望的方式，可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是，由于用户之间的行为和生理差异，其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集，这项工作消除了这一概念，表明如果没有特定用户的培训，则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法（即，将整个动态手势视为一个事件），在一组306个未见的用户（没有提供培训数据）的一组中，可以实现六个手势的分类精度为93.0％，与大多数EMG研究（通常仅使用10-20个用户相比），可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究，这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析，以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是，这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量，转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明，大型数据模型可以有效地推广到新的数据集，并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外，为了进一步评估创建的跨用户模型的性能，创建了一个全新的数据集（使用相同的记录设备），其中包括已知的协变量因子，例如跨日使用和肢体位置可变性。
大数据与人工智能（H）工作组
研究大数据和人工智能 (AI) 在保险业务中的应用，并评估现有的监管框架，以监督和监控其使用情况。向创新和技术 (EX) 工作组介绍研究结果和建议的后续步骤，其中可能包括保险行业使用大数据和人工智能的模型治理。
大数据与人工智能（H）工作组
贝叶斯姓氏编码 (BSG) 贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG) 医疗保险贝叶斯改进姓氏地理编码 (MBISG) 贝叶斯改进姓氏地理编码扩展 (BISGE) 贝叶斯改进名字姓氏地理编码 (BISFG) 改进的贝叶斯改进名字姓氏地理编码 (MBIFSG) 完全贝叶斯改进姓氏地理编码 (fBISG ) 带零计数校正 带附加姓氏 带名字 带名字和中间名 贝叶斯工具回归视差估计 (BIRDiE)
大数据和分析课程代码DIS508
最终任务：最终任务是专门设计的，旨在封装整个课程中获得的知识和技能。工作的通用是开发交互式应用程序（仪表板），该应用程序允许实时的信息传输和基本的在线分析处理（OLAP）实时执行。学生被要求对历史数据进行描述性和预测性分析，并参与撰写简短但全面的业务报告，总结和解释他们的发现，并将其介绍给感兴趣的各方（例如C级套件）。