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适用于 AI 应用程序的 Dell 数据保护
AI 模型依赖于用于模型训练的数据，这最终决定了模型的准确性和整体实用性。为了创建符合其个人需求的强大 AI 应用程序，组织将利用自己的私有数据来训练或微调模型，这些数据通常来自许多不同的数据源。IT 组织应该了解哪些数据源被用于训练他们的 AI 模型，并验证这些数据源是否具有备份和恢复策略，以确保训练过程中的数据可用性。在考虑组织的现有数据时，重要的是检查现有的数据保护策略是否满足 AI 模型训练的恢复点目标（[RPO] 或可以容忍的数据丢失量）和恢复时间目标（[RTO] 或恢复所需的时间长度）所需的服务级别。
释放医疗数据的潜力：人工智能如何优化强大的战略资产
如今，医疗机构管理着海量的数据源，而且新的数据源类型不断涌现。这些数据源往往是孤立的，很难从中获取有意义的价值。医院每年产生约 50PB 的数据，包括临床记录、实验室测试、医学图像、传感器读数、基因组学、运营和财务数据等。目前，约有 97% 的数据未被使用，其代价是什么？2 幸运的是，这种情况正在改变，因为科技公司开发了工具和策略来协助医疗数据的集成和管理，以及医院内不同部门和电子系统之间的互操作性，以及与其他医疗服务提供商的交换。在许多情况下，数据量如此之大，系统如此分散，以至于解决问题的第一步仅仅是了解和规划出其特定数据需求的复杂性。
关于利用人工智能进行...的可行性研究
国防部采购助理部长办公室 (ASD(A)) 委托国防分析研究所 (IDA) 探索将 AI 和相关工具应用于结构化和非结构化数据源的可行性，以简化流程、增强预测能力，并更好、更有效地向高级决策者通报趋势和可能的结果。我们研究了国防采购过程中可用的大量数据源以及与采购相关的非传统数据，例如国会证词和社交媒体。我们还探索了各种高级分析技术的潜在用途，并在可能的情况下将它们应用于可用的数据源以制作可能的应用程序原型。这项可行性研究提供了对广泛应用的探索性观点，并提供了初步示例来展示如何实施 AI 技术。提供完善的模型超出了范围，也不是本可行性研究的一部分。
分步 SIP 规划和实施指南
• 过程测量确定在结果已知之前是否成功实施了循证实践（干预、活动或策略）。示例包括退出票、课堂评估、走访观察等。 • 结果测量确定您的循证实践（干预、活动或策略）的预期结果。示例包括基准评估、年终评估等。 • 平衡测量确定实施这些变革想法的意外后果。 一些常见数据源的示例在您的测量部分，请记录对您最有意义的多个数据源。有关全州使用的常见总结性和形成性数据源的列表，请考虑 OSPI 华盛顿州常见数据源列表，或添加未列出的已为您的评估提供信息的其他来源。 时间范围 请注明循证实践将在何时和多长时间实施，数据收集频率和进度监测频率。例如，如果循证实践是一项为期一年的计划，从 9 月开始，6 月结束，则包括日期以及收集和审查数据的频率（每月、每季度、每周等）。领导在本节中指出哪个个人或团队将负责实施此循证实践。这将向学习社区表明谁负责领导和实施这项工作以及向谁咨询最新情况。
国防采办项目审查中使用人工智能的可行性研究，第一卷：主要报告
负责采购的国防部助理部长办公室 (ASD(A)) 委托国防分析研究所 (IDA) 探索将人工智能和相关工具应用于结构化和非结构化数据源的可行性，以简化流程、提高预测能力，并更好、更有效地向高级决策者通报趋势和可能的结果。我们研究了国防采购过程中可用的大量数据源以及与采购相关的非传统数据，例如国会证词和社交媒体。我们还探索了各种高级分析技术的潜在用途，并在可能的情况下将它们应用于可用的数据源以制作可能的应用程序原型。这项可行性研究提供了对广泛应用的探索性观点，并提供了初步示例来展示如何实施人工智能技术。提供完善的模型超出了范围，也不是本可行性研究的一部分。
创新/技术部署摘要 使用人工智能和机器学习评估路面标记
数据源包括 PathWeb，这是 TxDOT 和有权访问 TxDOTCONNECT 门户的机构可以使用的现成车道标记图像数据源。PathWeb 提供可连接到 GPS 位置的道路网络图像。其他来源包括使用安装在德克萨斯 A&M 交通研究所 (TTI) 车辆上的 GoPro 相机收集的嵌入 GPS 信息的图像，该车辆配置为模仿安装在 TxDOT 维护车辆上的相机的图像收集功能。
运输模型中的基于池的种群综合方法
传统的Popsyn方法，例如迭代比例拟合（IPF）（例如（Beckman等人）1996; Ye等。 2009））和贝叶斯网络（例如（Ilahi和Axhausen 2019; Sun and Erath 2015），试图将合成种群与两个数据源相结合，但遭受了几种限制。> IPF，例如，在尺寸和零电池问题的诅咒中挣扎，其中属性的某些组合在示例数据中完全缺少。 贝叶斯网络虽然更灵活，但可以产生难以置信的组合，这些组合不能准确地代表现实世界，并且不能与边际数据匹配（Rahman and Fatmi 2023）。 这些缺点强调了需要更强大的方法，该方法可以更好地整合多种数据源并保持现实的人口特征。1996; Ye等。2009））和贝叶斯网络（例如（Ilahi和Axhausen 2019; Sun and Erath 2015），试图将合成种群与两个数据源相结合，但遭受了几种限制。>2009））和贝叶斯网络（例如（Ilahi和Axhausen 2019; Sun and Erath 2015），试图将合成种群与两个数据源相结合，但遭受了几种限制。IPF，例如，在尺寸和零电池问题的诅咒中挣扎，其中属性的某些组合在示例数据中完全缺少。贝叶斯网络虽然更灵活，但可以产生难以置信的组合，这些组合不能准确地代表现实世界，并且不能与边际数据匹配（Rahman and Fatmi 2023）。这些缺点强调了需要更强大的方法，该方法可以更好地整合多种数据源并保持现实的人口特征。
加州大学圣地亚哥分校 - eScholarship
摘要。由于民用基础设施的老化及其相关的经济影响，越来越需要持续监测结构和非结构部件，以进行系统生命周期管理，包括维护优先级排序。对于复杂的基础设施，此监控过程涉及以不同时间尺度和分辨率收集的不同类型的数据源，包括但不限于从人工检查中抽象出的评级数据、历史故障记录数据、不确定成本数据、高保真物理模拟数据和在线高分辨率结构健康监测 (SHM) 数据。数据源的异质性对实施用于维护等生命周期行动决策的诊断/预测框架提出了挑战。以人字门的角块组件为例，本章介绍了一个整体的贝叶斯数据分析和机器学习 (ML) 框架，以演示如何使用贝叶斯和 ML 方法集成各种数据源，以实现有效的 SHM 以及预测和健康管理 (PHM)。具体而言，本章讨论了如何将贝叶斯数据分析和 ML 方法应用于 (1) 角块轴承失接触退化的诊断；(2) 优化门上 SHM 的传感器位置；(3) 融合各种数据源以实现有效的 PHM；(4) 通过考虑不确定性下人类决策的行为方面来决定维护策略。
精确和预测：精算师的死亡率建模中的人工智能
此外，AI启用的非传统数据源的使用代表了死亡率建模和预测的显着进步。通过利用社交媒体活动，可穿戴技术数据，电子健康记录和其他非常规数据集，精算师可以实现对死亡率风险的更细微和更全面的了解。这些数据源提供了其他上下文和粒度，从而导致更准确，及时和个性化的死亡率预测。随着AI的不断发展，这些不同数据流的整合对于增强精算分析的精确和相关性至关重要。