卷编辑 David C. Wyld,美国东南路易斯安那大学 电子邮件:David.Wyld@selu.edu Jan Zizka,捷克共和国布尔诺孟德尔大学 电子邮件:zizka.jan@gmail.com ISSN:2231 - 5403 ISBN:978-1-921987-46-5 DOI:10.5121/csit.2016.60201 - 10.5121/csit.2016.60217 本作品受版权保护。保留所有权利,无论是全部还是部分材料,特别是翻译、重印、重新使用插图、朗诵、广播、在缩微胶卷或以任何其他方式复制以及存储在数据库中的权利。仅根据国际版权法的规定才允许复制本出版物或其部分内容,并且必须始终获得学院和行业研究合作中心的使用许可。违反国际版权法的行为将受到起诉。排版:作者已完成照相排版,数据转换由印度钦奈的 NnN Net Solutions Private Ltd. 完成
课程先决条件•必需的Python,简化和SQL编程技能。•对数据质量,数据转换和数据集成等数据概念的基本理解。•对AI概念的基本理解 - 机器学习,深度学习和NLP课程描述此研讨会式课程探讨了数据与人工智能(AI)之间的不断发展的关系,并明确强调了Evolving Data Platform Platform架构领域中具有大语言模型(LLM)的生成AI。,您会从数据负责人和业内从业人员那里听到他们的见解,经验和挑战。学生将在LLM应用程序开发中对数据挑战进行动态讨论和批判性分析,并对企业数据平台和数据工程师的不断发展的作用产生特定的影响。
• 为城市许可和授权系统 Infor Public Sector (IPS) 提供技术支持,该系统包括计费、法规执行、授权、规划和许可模块;• 参与企业范围的软件实施,包括监督功能规范的开发、数据转换、用户验收测试、上线准备以及问题识别/解决;• 与供应商、业务分析师、IT 人员和部门客户协作以开发业务/功能需求;• 维护与其他业务系统(如企业批处理调度程序、GIS 和支付处理)的接口;• 参与报告开发,例如 Crystal 和 Simpler Reports;• 安装和配置企业软件产品;• 研究、分析和评估硬件和软件产品;• 进行问题分析并确定解决方案;• 准备项目计划和规范;• 为系统最终用户提供培训和培训文档;以及• 履行分配的其他职责。
在智能电网时代,可用于不同应用程序的数据数量已大大增加。但是,数据不能完美地表示分析的现象或过程,因此它们的可用性需要特定领域专家进行的初步验证。必须验证数据收集和传输的数据收集和传输过程,以确保以有用的格式提供数据,并且对要接收的正确数据没有影响。必须适当确保和管理来自不同来源的数据的一致性(就时间和数据解决方面而言)。以有效的方式将数据转换为知识需要合适的程序。这项贡献通过突出许多潜在问题以及在不同的功率和能源系统中(包括生成,网格和用户方面)中的解决方案来解决以前的方面。最近的参考文献以及选定的历史参考文献被列出,以支持概念方面的例证。
•确保对数据进行适当收集,分析和理解,以允许从数据转换为智能,从而可以做出决策并推动转换。•确保数据有意义,易于访问,及时,并通过共同的分类法加入,可以改善服务安全,健康和护理结果。•介绍具有适当责任感的数据质量的系统和过程。•通过创建和执行信息标准来提高数据质量,以确保组织各个领域的高质量信息。•确保可以在相关方之间轻松共享数据,以确保提供更好的患者和服务用户体验并提高运营效率。职责和责任我们正在寻找一个充满活力和有动力的人与我们的团队合作,具有技能和经验的人,以领导Manx Care Data Warehouse的设计,采购和实施。职责将包括:
第1章与人工智能竞争。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1与AI竞争。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2构建和部署AI模型的挑战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.1建立和部署AI模型的技术考虑因素。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3在受信任数据上使用AI的机会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.1通过准确的见解增强决策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.2推动运营效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.3加速创新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.4增强治理和合规性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.5解锁新的收入流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.6通过AI和值得信赖的数据转换行业。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4提高AI模型可靠性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4.1实现跨境协作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.2增强实时决策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.3缩放AI驱动的生态系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.4推动可持续性以及环境,社会和治理目标。。。。。。。10 1.4.5个性化客户体验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.5创建新的AI-ai-a-ables产品和服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11
• 欢迎 • 开幕词: • Rob Vietmeyer 先生,OSD,国防部 CIO 主任,云和软件现代化 • API 介绍: • Sean Brady 先生,OSD OUSD(A&S) • Shane Smith 先生,MITRE 首席软件工程师 • 人力、物流和业务解决方案数据转换服务项目执行办公室(PEO MLB DaTS) • Abiola Olowokere 先生,USN PEO MLB 数据服务和信息情报支柱负责人和团队 • 商业企业系统产品创新(BESPIN) • James Crocker 先生,BESPIN 首席技术官实验室主任和团队 • 模块化开放系统方法(MOSA) • Edward Moshinsky 先生,SE 现代化首席 ENG 支持。 • STITCHES • Jimmy “Rev” Jones 先生,博士,NH-IV,SAF/AQLV,STITCHES 战士应用程序团队负责人 • 结束语:
航空勘探(能谱、磁测)测量是地质填图的有效辅助手段。它能有效测量研究区内自然界最常见的三种放射性元素(K、eU、eTh)的磁场特征和表面含量。由于不同岩性单元的磁特征和放射性元素含量存在很大差异,可将其应用于浅覆盖区填图。三元MAP是一种复合成像技术,可在同一像素上同时显示放射性元素含量。该技术基于颜色差异,可有效识别某一区域内同一岩性单元内的不同岩性和岩面变化。通过航磁数据转换和综合能谱图像,在安哥拉西北部研究区取得了1:25万岩性-构造填图的良好效果。
WSF SV-1 继续按计划于 2023 年 9 月发射。该计划在 2020 年 12 月举行的任务保证技术交流会议上解决了剩余的七个未解决的 CDR 进入/退出标准。此外,SV-1 及其相关地面段的生产在单元和子系统的生产和测试方面继续取得进展。微波传感器数据处理软件 (MWSDPS) 的开发于 2021 年 6 月成功完成,该软件将 SV 中的数据转换为可供用户使用的有用数据。随后,MWSDPS 交付给用户进行早期集成和测试。此外,WSF 于 2020 年 12 月开始开发测试,并于 2021 年 8 月成功完成首次网络测试。微波成像仪于 2021 年 5 月开始集成和测试,主要子系统全年交付和集成。
为美国领土美属萨摩亚、北马里亚纳群岛联邦、关岛和美属维尔京群岛制定了经济活动指标。开发了一套新的高性能中央处理系统和 GDP 分析工具。这些技术改进了计算和统计数据的发布速度。将大都市地区经济统计数据的 GDP 发布时间提前了整整一年。扩大了各行业能源、材料和购买服务使用情况的统计数据,以研究离岸外包、增长、生产力及其对美国 GDP 的影响。审查、撰写并提交了 GDP 简报和 NIPA 表格,以便更好地为数据用户提供信息。使用新推出的 NIPA 建筑类型来制定 1901-2009 年的非住宅建筑统计数据。将养老金系统的公开数据转换为与国民收入核算一致的指标。