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健康数据信息和管理系统-IJRPR
健康数据和信息管理系统（HDIMS）项目旨在创建一个统一的平台，用于管理，确保和分析医疗保健数据。通过集中患者记录，HDIMS允许医疗保健提供者访问准确和最新的信息，从而提高患者护理质量和协调。该系统包括安全的数据存储，隐私标准和用户友好的访问协议，以保护患者信息。它还包括支持数据驱动决策，优化资源分配，监视公共卫生趋势并提高服务效率的分析工具。该项目旨在通过提供适合各种医疗保健环境的可扩展解决方案来弥合健康数据管理的差距。该项目还旨在开发一种移动应用程序，以促进对医疗保健数据的安全，高效和无缝管理，增强患者护理，改善临床工作流程，并赋予医疗保健提供者和获得实时健康数据的患者。该应用程序将支持各种医疗平台的数据共享，确保隐私法规，并改善患者与医疗保健提供者之间的沟通。
确保数据信任以实现安全 AI 采用解决方案概述
借助我们的数据保护技术，您可以控制静态、动态和使用中的敏感数据。无论您实施一个用例还是数百个用例，我们的技术都可以扩展以满足本地和多云混合 IT 中的任何数据保护要求。我们的解决方案可以对数据进行去标识化，使其对攻击者毫无用处，同时保持其对数据流程、应用程序和服务的可用性、有用性和引用完整性。借助 OpenText，您可以让受保护的数据对攻击者毫无价值，从而消除数据泄露威胁，无论它是在生产、分析系统、测试/开发系统中，还是在外部共享。
元数据信息 药物使用和治疗 - 数据 UNODC
统计概念和定义 毒品：为本数据收集工具的目的，“毒品”是指《1961 年麻醉品单一公约》（经《1972 年修正 1961 年麻醉品单一公约的议定书》修正）附表一和二所列的任何天然或合成物质，或《1971 年精神药物公约》附表一、二、三和四所列的任何天然或合成物质或任何天然材料。另见联合国毒品和犯罪问题办公室，2016 年。《药物术语和信息》第三版：https://www.unodc.org/documents/scientific/Terminology_and_Informati on_on_Drugs-E_3rd_edition.pdf 新型精神活性物质 (NPS)：不受《1961 年麻醉品单一公约》或《1972 年修正 1961 年麻醉品单一公约》管制的、可供滥用的物质，无论是纯净形式还是制剂形式。 1971 年公约》所规定的新精神活性物质，但可能对公共健康构成威胁。在本文中，“新的”一词并不一定指新发明，而是指最近出现的物质。 资料来源：毒品和犯罪问题办公室《新型精神活性物质的挑战》，(2013)：https://www.unodc.org/documents/scientific/NPS_Report.pdf 药物使用：将受管制的精神活性物质和/或新精神活性物质用于非医疗和非科学目的。 主要使用药物：寻求治疗的人、登记为吸毒者的主要药物或导致毒品相关死亡的主要原因。 注射毒品者 (PWID)：在特定参考期内为非医疗目的注射任何精神活性物质的人。 药物治疗：任何有组织的干预措施，专门旨在 a) 减少药物使用和对药物的渴望；b) 改善受影响个人的健康、福祉和社会功能，以及 c) 通过降低并发症和复发风险来防止未来的伤害。这些包括药物治疗、心理社会干预以及康复和后续护理（定义如下）。
健康数据信息学和权益 - JHU的多样性
大规模数据，例如电子健康记录和技术工具，例如AI算法，越来越多地用于公共卫生和医学。尽管此类数据资源和工具具有改善临床护理和公共卫生的巨大潜力，而无需仔细关注算法的数据，并且信息学的结论不正确，并且可能会得出建议。数据，信息学，数据科学，社会理论和公平性方面的专业知识对于确保以改善健康和不持续偏见和不平等的最佳方式来利用这些工具至关重要。需要核心生物统计学理论和方法来建立框架和方法来检查和解决数据偏见和健康不平等，对于在该领域工作的生物统计学家至关重要，以深入了解实体环境。同样，需要了解健康和数据权益问题的计算和生物信息学科学家。健康数据信息学和权益集群代表生物统计学系与医学院通用内科医学中生物医学信息学和数据科学的部分之间的伙伴关系。这项倡议将为大学提供健康数据信息学和公平研究的领先研究人员，带来重要的专业知识和观点，使教职员工多样化，并基于现有的优势。它将受益于诸如观察健康数据科学和信息学（OHDSI）开放科学合作，医学上的卓越精准医学中心（PMCOE）项目以及数据科学和AI计划，并将在这个重要界面上突出有影响力的工作。
数据信息
Devin Bristow，数学博士，罗格斯大学 版权：所有讲座和笔记均归 Devin Bristow 所有。如果您计划将这些材料或直接源自讲座/笔记的笔记用于盈利或公共用途，则必须首先获得 Devin Bristow 的许可。 致谢：我要感谢 Kevin Iga 博士、Tai-Danae Bradley 博士、Christopher Woodward 博士和 Jason Saied 博士。 量子计算 在这些笔记中，我将概述量子计算中的大思想。 简介 + 经典计算机 什么是量子计算机？ 在撰写本文时（2023 年 9 月 5 日），物理量子计算机还不存在。但在回答这个问题之前，我想定义什么是经典计算机。经典计算机是一种接收数据作为输入、处理数据并产生信息作为输出的机器。更具体地说，传统计算机以位（仅由 0 和 1 组成）作为输入，处理这些位，然后将这些位作为信息输出：数据可以是任何东西，例如 0、1、010、1101、101000101011 等等。无论我们向计算机输入什么 0 和 1 的组合，计算机都会处理它或理解它。在计算机理解了这些 0 和 1 之后，计算机就会输出它所理解的关于 0 和 1 的组合。一个自然的问题是为什么是 0 和 1？答案是由于逻辑。在（命题）逻辑中，我们处理的语句要么是真要么是假。计算机是一台逻辑机器，因此使用是和否、真和假或这个和那个的组合来处理数据。无论哪种方式，计算机都是以两种方式处理事物。因此，0 对计算机来说表示“假”，1 表示“真”。现在举一个简单的例子，说明计算机如何理解 0 和 1。假设我给计算机以下组合：10011。计算机将处理这些 1 和 0 系列并输出以下信息：19。为什么？
轨道数据信息
– 奥地利空间局 (ASA)/奥地利。 – 比利时科学政策办公室 (BELSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究院 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 希腊空间局 (HSA)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 荷兰空间办公室 (NSO)/荷兰。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究理事会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间与高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
数据信息：人工智能全球概况
（2022）“数据信息：人工智能全球概览”，中国科学院院刊（中文版）：第 37 卷：第 3 期，第 18 篇。DOI：https://doi.org/10.16418/j.issn.1000-3045.20220308002 网址：https://bulletinofcas.researchcommons.org/journal/vol37/iss3/18
BUILDER 数据信心仪表板可精确定位哪些 AF 设施具有良好的数据
现在，任何具有 VAULT 访问权限的人都可以在空军 VAULT 上的用户友好仪表板中查看此信息。（链接为 https://tableau.afdatalab.af.mil/#/site/AFIMSC/workbooks/1807/views 。）在那里，用户可以筛选“概览”页面的 35,000 个空军垂直设施列表，直至他们感兴趣的安装、类别代码或任务依赖指数 (MDI) 层。一旦他们确定了某个特定设施，他们就可以跳转到“深入研究”页面，查看驱动计算置信度的特定异常的详细分类。这些异常分为 13 种类型，由空军 BUILDER 专家确定，每种类型都有一个置信度评级。那么，BCI 的整体置信度是这 13 种异常类型中最严重的问题。
追踪数据信息
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。– 比利时联邦科学政策办公室 (BFSPO)/比利时。– 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。– 中国卫星发射和跟踪控制总局、北京跟踪与电信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。– 中国科学院 (CAS)/中国。– 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。– 联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。– 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。– 航空航天科学与技术部 (DCTA)/巴西。– 电子和电信研究院 (ETRI)/韩国。– 欧洲气象卫星利用组织 (EUMETSAT)/欧洲。– 欧洲电信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。– 地理信息和空间技术发展机构 (GISTDA)/泰国。– 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。– 希腊航天局 (HSA)/希腊。– 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。– 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。– 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。– 通信部 (MOC)/以色列。– 穆罕默德·本·拉希德太空中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。– 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。– 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。– 哈萨克斯坦共和国国家航天局 (NSARK)/哈萨克斯坦。– 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。– 海军空间技术中心 (NCST)/美国。– 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。– 土耳其科学技术研究委员会 (TUBITAK)/土耳其。– 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。– 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。– 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。– 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。– 美国地质调查局 (USGS)/美国。
关于空间态势感知数据信任与互操作性的建议
目的 2018 年 6 月 18 日，白宫发布了空间政策指令 3 (SPD-3)，即国家空间交通管理政策。SPD-3 的首要目标是推进空间态势感知 (SSA) 1 和空间交通管理 (STM) 科学技术。SPD-3 指出：“美国应继续参与并推动科技 (S&T) 研究与开发，以支持 SSA 和 STM 的实际应用。这些活动包括……推进关键 SSA 输入的科技发展，例如提高 SSA 能力所必需的观测数据、算法和模型，以及开发新硬件和软件来支持数据处理和观测。” 为了响应 SPD-3，国家空间委员会的用户咨询小组 (UAG) 技术和创新小组委员会一直在咨询多位政府和行业专家，研究有关 SSA 数据的技术问题。美国政府 (USG) 的许多利益相关者都与 SSA 数据有关，包括国防部 (DoD)、情报界 (IC)、美国国家航空航天局 (NASA)、商务部 (DOC)、交通部和国务院。持续观察和跟踪太空物体位置（简称 SSA）的能力对于轨道碎片跟踪和/或清除、出于国内监管目的监控太空安全操作以及太空领域的国际安全和透明度等关键能力而言绝对至关重要。需要采取全政府方法来应对这些挑战。本文件总结了 UAG 的两项关键建议和几项观察结果。