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World File Search System数据管理
战术边缘的数据管理
信息技术现代化是美国联邦政府的首要任务，而作为最大的机构之一，国防部 (DOD) 对此尤为关注。现代化带来的好处包括更好的客户参与度、成本节约和效率——这与总统管理议程的跨机构优先目标不谋而合。所有这些要素都有一个共同点：数据。无论目标是增加远程办公和远程访问，还是优化人工智能等下一代技术，国防部都需要一个统一的数据管理平台。挑战在于，被称为海量数据碎片化的字面脱节往往会阻碍国防部走向现代化的道路。海量数据碎片化的根本原因包括数据资产的扩散，这些数据资产存储在不同的地方。在过去十年中，创新为云、托管服务提供商和企业数据中心提供了可选性，但也加剧了碎片化问题。拥有超过 10,000 个操作系统，数千个
数据管理和共享计划
数据管理和共享计划，如果应用程序中的任何拟议研究涉及科学数据的产生，则该应用程序遵守NIH的数据管理和共享政策，并且需要提交数据管理和共享计划。如果应用程序中提出的研究将生成大规模的基因组数据，则基因组数据共享策略也适用，应在本计划中解决。请参阅《制定本计划的申请指南》中的详细说明，以及有关共享的其他指南。nih.gov。建议计划不超过两页。应删除斜体文字。没有用于数据管理和共享计划的“表单页面”。可以以下面显示的格式提供DMS计划。该信息收集的公开报告负担估计为每个响应的平均2小时，包括审查说明的时间，搜索现有数据源，收集以及维护所需的数据以及完成和审查信息的收集。代理商不得行动或赞助商，并且不需要一个人响应，除非显示当前有效的OMB控制号码，否则该信息的集合。发送有关此负担估计值或此信息集合的任何其他方面的评论，包括减轻此负担的建议，向：NIH，项目清算分支，6705 Rockledge Drive，MSC 7974，MSC 7974，Bethesda，MD 20892-7974，ATTN：ATTN：PRA：PRA（0925-00011和09255-0002）。请勿将完成的表格返回此地址。
数据管理和仓储的进步
摘要：在数据驱动决策时代，有效的数据管理和数据仓库对于管理信息系统 (MIS) 的成功至关重要。本综述探讨了数据仓库技术的最新进展及其对 MIS 的变革性影响。关键主题包括数据仓库的基础知识、大数据的进步、云数据仓库、实时处理和内存数据库。通过来自不同行业的案例研究，本综述展示了现代数据仓库如何增强数据可访问性、加快决策速度并提高整体业务绩效。本文还研究了管理大型数据仓库的挑战，例如安全性和可扩展性，并考虑了未来趋势，包括人工智能驱动的数据管理、数据湖和边缘计算。通过分析这些趋势和技术，本综述强调了数据仓库在支持 MIS 方面不断演变的作用，最终使组织能够最大限度地提高数据价值并推动战略增长。
数据管理和信息安全框架
2024 年 10 月 本数据管理和信息安全框架旨在概述詹姆斯麦迪逊大学根据大学政策以及适用法律、法规和合同义务管理和保护大学数据的方法。该框架基于政策、标准和程序，概述了主要利益相关者的角色和职责、数据和系统的分类以及持续评估数据管理的策略。如大学政策 1205 - 数据管理所述，大学数据是指大学人员、承包商或合作伙伴作为其工作职责的一部分、为大学运营或完成其使命而收集、维护或使用的数据。大学数据可能以个人、行政/学术单位或业务合作伙伴维护的各种数据元素、类型和形式表示，以向大学提供功能。除非另有书面明确说明，否则由大学或代表大学拥有和管理的所有此类数据均被视为大学数据。技术解决方案请求 (TSR)
基于数字孪生的协作数据管理...
金属增材制造 (AM) 与传统减材制造相比，具有设计灵活性更高、开发时间更短、模具成本更低、生产浪费更少等巨大优势，因此受到越来越多的关注。然而，由于材料特性、产品设计、工艺参数、工艺特征、增材制造后工艺和产品质量之间尚未解决的复杂关系，导致工艺稳健性、稳定性和可重复性不足，严重阻碍了其在业界的广泛接受。为了促进金属增材制造中高级数据分析的有效实施，以支持智能过程监控、控制和优化的发展，本文提出了一种用于金属增材制造系统的新型数字孪生 (DT) 协作数据管理框架，其中云 DT 与不同产品生命周期阶段的分布式边缘 DT 进行通信。开发了一个包含特定产品生命周期数据综合列表的金属增材制造产品数据模型，以支持协作数据管理。通过在 MANUELA 项目中开发的分布式金属 AM 系统中的实际实施，验证了所提框架的可行性和优势。还介绍了基于云和深度学习的金属 AM 层缺陷分析的代表性应用场景。所提出的支持 DT 的协作数据管理在增强对金属 AM 工艺的基本理解、开发模拟和预测模型、减少开发时间和成本以及提高产品质量和生产效率方面显示出巨大潜力。
