XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据收集
RX 系列 Reality AI 数据采集模块（数据收集器/数据发送器）- 示例代码 Rev1.00
• 数据收集器将传感器等信号数据存储在内存中。 • 存储的数据发送到 PC 数据发送器。 • 在 PC 上运行的数据存储工具将其转换为文件并上传到 Reality AI。
GAO-23-105927，执法：DHS应加强使用力数据收集和分析
在执法遭遇期间备受瞩目的死亡和随后在2020年夏季的公开示威以及2021年9月在南部边境的事件发生后，总统于2022年5月25日签署了一项行政命令，该命令解决了与武力在联邦执法部门中使用有关的问题。2行政命令指出，加强执法人员与他们所服务的社区之间的信任的重要性，并确保刑事司法系统为所有人提供服务并保护所有人。朝向这些目的，行政命令要求联邦执法机构（包括国土安全部）的负责人确保其机构对武力政策的使用反映了估值和维护人类生命的原则，并且等同于或超过司法部（DOJ）（DOJ）对2022年5月20日发布的武力政策的使用。3总体而言，根据司法部政策，执法人员可以使用合理的武力来控制事件，逮捕或保护自己或他人免受伤害。DHS官员
行为准则：数据收集计划模板 - MDE
此工具旨在支持团队协作制定有目的的数据收集计划，以便为学区或学校行为准则的审查和修订提供信息。该模板分为三个部分。第一部分旨在通过确定数据收集过程中要探索的主题来奠定基础，并花时间思考和解决公平问题。数据收集计划的第二部分侧重于确定数据收集的方法以及要参与的利益相关者样本。该计划的最后一部分致力于解决数据收集的时间、地点和方式的后勤问题。
从人工智能角度看深度学习数据收集的质量挑战
摘要：随着大数据和计算机基础设施推动的强化学习，以数据为中心的人工智能正在推动软件开发方式的根本性转变。为了将数据视为与代码同等重要的一等公民，在这种情况下必须重新考虑软件工程。一个令人惊讶的发现是在整个机器学习过程中花费了多少时间在数据准备上。即使是最强大的机器学习算法，在没有高质量数据的情况下也难以充分发挥作用。因此，以数据为中心的先进技术被更频繁地使用。不幸的是，许多现实世界的数据集很小、不干净、有偏见，有时甚至被污染。在本研究中，我们关注科学界对深度学习应用的数据收集和数据质量的关注。数据收集至关重要，因为深度学习的现代算法主要依赖于大规模数据收集，而不是分类技术。为了提高数据质量，我们研究了数据验证、清理和集成技术。即使数据无法完全清理，强大的模型训练策略也使我们能够在训练模型期间处理不完美的数据。此外，尽管这些问题在传统数据管理研究中没有得到太多关注，但偏见和公平是机器学习现代应用中的重要主题。为了防止不公正，我们研究了模型训练之前、期间和之后的公平控制和策略。我们相信信息管理界有能力解决这些问题。
对扫描规划和多技术融合对点云数据收集对注册和数据质量的效果的定量调查：邦德大学可持续建筑的案例研究
摘要：建筑行业需要用于各种应用程序，包括建筑物翻新，历史建筑保存和结构健康监测，需要全面，准确的信息。现实捕获技术促进了点云的形式记录本构建的信息。但是，在研究中，扫描计划和多技术融合的新兴发展趋势在研究中尚未充分解决有关它们对建筑环境中云云注册质量和数据质量的影响的研究。本研究旨在广泛研究扫描计划和多技术融合对点云注册和数据质量的影响。使用注册误差（RE）和扫描重叠率（SOR）评估了注册质量，分别代表注册准确性和注册率。相反，使用点误差（PE）和覆盖率（CR）评估数据质量，这表示数据的准确性和数据完整性。此外，本研究提出了一种体素质心方法和PCP速率来计算和优化CR，从而应对量化点云完整性的行业挑战。
公平和执法数据收集、使用、和透明度
科学技术政策办公室 (OSTP) 是根据 1976 年《国家科学技术政策、组织和优先事项法》成立的，旨在为总统和总统行政办公室内的其他人员提供有关经济、国家安全、国土安全、卫生、外交关系、环境以及资源的技术回收和利用等主题的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导跨部门科学技术政策协调工作，协助管理和预算办公室每年审查和分析预算中的联邦研究和开发，并作为总统就联邦政府的主要政策、计划和方案进行科学和技术分析和判断的来源。更多信息请访问 http://www.whitehouse.gov/ostp。
使用自适应人工智能进行 ESG 数据收集
摘要：欧盟委员会将可持续金融定义为在做出投资决策时考虑环境、社会和治理 (ESG) 因素的过程，从而对可持续经济活动和项目进行更多长期投资。银行和其他金融机构越来越多地将有关 ESG 绩效的数据（特别是气候变化带来的风险）纳入其信贷和投资组合评估方法中。但是，收集与公司和企业 ESG 绩效相关的数据仍然是一项艰巨的任务。不存在可以提取所有数据的单一来源。此外，大多数重要的 ESG 数据都是非结构化格式，因此收集它带来了许多技术和方法挑战。在本文中，我们提出了一种基于 AI 方法解决 ESG 数据收集问题的方法。我们还介绍了所提出方法的实现，并讨论了在真实世界文档上进行的一些实验。
年度认证和数据收集报告
文书工作负担声明：根据《文书工作减少法案》（经修订），除非信息收集表显示有效的管理和预算办公室 (OMB) 批准号，否则任何人都无需对信息收集做出回应。此表格的批准号为 1559-0046。估计每次回应此信息收集表的公共报告负担平均为 10 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集表的时间。请将有关负担估计或此信息收集表任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至社区发展金融机构基金会，地址为 1500 Pennsylvania Ave, NW, Washington, DC 20220。
2023 年 2 月 27 日分发备忘录主题：国防部生物特征数据收集技术的控制和问责评估（项目编号 D2023-DEV0PD-0080.000）
请在本备忘录发布之日起 5 天内向我们提供审计联系人。联系人应为政府雇员 - GS-15、同等薪级或同等军事级别。将联系人的姓名、职称、等级/薪级、电话号码和电子邮件地址发送至。您可以从国防部指令 5106.01“国防部监察长”（2012 年 4 月 20 日）（包含变更 2，2020 年 5 月 29 日生效）和国防部指令 7050.3“国防部监察长办公室访问记录和信息”（2013 年 3 月 22 日）（包含变更 1，2020 年 4 月 24 日生效）中获取有关国防部监察长办公室的信息。我们的网站是 www.dodig.mil。
有关数据收集的信息请求 (RFI) ...
如最近关于临床研究基础设施和紧急临床试验的 RFI 中所述，白宫科学技术政策办公室 (OSTP) 与国家安全委员会 (NSC) 合作，正在牵头努力确保能够在一系列机构和地点高效开展协调的大规模临床试验，以应对疾病爆发和其他紧急情况。在与国家卫生信息技术协调员办公室 (ONC) 合作发布的这份关于紧急临床试验和互操作性试点数据收集的 RFI 中，OSTP 和 ONC 寻求可行的技术策略意见，以便在紧急情况前阶段和紧急情况下使用通用应用程序编程接口 (API) 分发临床试验方案并捕获临床试验数据。本 RFI 的一个具体目标是收集有关试点或示范项目是否有价值的信息，以便在近期内（例如在本 RFI 评论结束后的 6-12 个月内）实现数据捕获。