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World File Search System数据链接
自杀数据链接项目
卫生部门要感谢以下个人，部门和组织的贡献：公共安全专员Chris Winters专员Chris Winters专员Jennifer Rick promistions Chris Winters专员Chris Winters专员詹妮弗·莫里森·莫里森·莫里森·莫里森·莫里森·莫里森·莫里森·梅里森·贝蒂·贝蒂·贝蒂·贝蒂·贝蒂·贝蒂·韦伯·卡利·卡利·蒂波特校正部 Brunet Christopher Allen Ian Fulton-Black Kelly-Anne Klein, MD Kayla Williford Stephen DeVoe Department of Disabilities, Aging and Independent Living David Horton Sheila Leno Commissioner Monica White Laurel Omland Joe Nusbaum Alexandra Karambelas John Gordon Green Mountain Care Board Angela McMann Kathryn O'Neill Heather Blair Veronica Fialkowski Tarina Cozza Anne Paumgarten James Smith地区机构在老化爱丽丝·波特（Alice Porter），执行董事凯瑟琳·诺特·萨曼莎·萨曼莎·布伦南（Catherine Knott Samantha Brennan Leda Moloff Jack Kukuk Sheri Lynn佛蒙特州拉纳大学医学院托马斯·德莱尼（Thomas Delaney），博士
TM空间数据链接协议
- 奥地利航天局（ASA）/奥地利。- 比利时科学政策办公室（BELSPO）/比利时。- 机器建筑中央研究所（TSNIIMASH）/俄罗斯联合会。- 北京跟踪与电信技术研究所（CLTC/BITTT）/中国/中国卫星卫星发射和跟踪控制将军/中国。- 中国科学院（CAS）/中国。- 中国太空技术学院（CAST）/中国。- 英联邦科学与工业研究组织（CSIRO）/澳大利亚。- 丹麦国家航天中心（DNSC）/丹麦。- deciênciae tecnologia Aerospacial（DCTA）/巴西。- 电子和电信研究所（ETRI）/韩国。- 欧洲剥削气象卫星（Eumetsat）/欧洲的组织。- 欧洲电信卫星组织（Eutelsat）/欧洲。- 地理信息和太空技术发展局（GISTDA）/泰国。- 希腊国家太空委员会（HNSC）/希腊。- 希腊航天局（HSA）/希腊。- 印度太空研究组织（ISRO）/印度。- 太空研究所（IKI）/俄罗斯联合会。- 韩国航空航天研究所（KARI）/韩国。- 通信部（MOC）/以色列。- 穆罕默德垃圾箱拉希德航天中心（MBRSC）/阿拉伯联合酋长国。- 国家信息与通信技术研究所（NICT）/日本。- 国家海洋与大气管理局（NOAA）/美国。- 哈萨克斯坦共和国国家航天局（NSARK）/哈萨克斯坦。- 国家太空组织（NSPO）/中国台北。- 海军太空技术中心（NCST）/美国。- 荷兰太空办公室（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委员会（Tubitak）/土耳其。- 南非国家航天局（SANSA）/南非共和国。- 太空和高中气氛研究委员会（Suparco）/巴基斯坦。- 瑞典太空公司（SSC）/瑞典。- 瑞士太空办公室（SSO）/瑞士。- 美国地质调查局（USGS）/美国。
澳大利亚数据链接的繁重后勤
目标。数据链接是流行病学中非常强大的研究工具，但是，确定这可能是一个漫长而密集的过程。本文报告了在澳大利亚进行数据链接项目的复杂情况。方法。我们审查了2023年在澳大利亚进行多界数字数据链接所需的过程以及所需的申请。结果。获得必要的批准进行连接可能需要将近2年（估计730天，包括从初次提交到获得所有道德批准的605天，估计还有125天的125天，以签发出乎意料的批准）。从提交到道德批准的链接项目的道德审查范围从51到128天不等，申请包括9-25个文件。结论。进行多界数数据链接的主要障碍包括流程的复杂性以及大量的时间和财务成本。该过程的特征是在多个级别上效率低下，重复性重复以及缺乏及时及时执行流程的任何关键责任。数据链接是流行病学研究的宝贵资源。需要进一步的流式传输，建立问责制以及辖区之间的更多协作，以确保研究人员可以访问和可行的数据链接。
WA健康数据链接策略2022–2024
- 卫生部卫生数据链接执行委员会 - 澳大利亚州卫生部数据联系政府咨询委员会 - 卫生部卫生数据链接研究咨询委员会 - 信息和系统绩效局 - 计划委员会 - 数据链接策略和改革计划控制小组。•制定关键绩效指标，以确保服务提供透明度和
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
法国医疗产品使用和护理轨迹的间接健康数据链接发展：系统评价
背景：最近，欧洲各国在将数据链接（即能够在数据库之间匹配患者数据）整合到常规公共卫生活动方面存在差异。在法国，索赔数据库几乎涵盖了从出生到死亡的整个人口，为数据链接提供了巨大的研究潜力。由于使用通用唯一标识符直接链接个人数据通常受到限制，因此开发了一组间接关键标识符的链接，这与链接质量挑战有关，以最大限度地减少链接数据中的错误。目的：本系统评价旨在分析法国关于医疗产品使用和护理轨迹的间接数据链接研究出版物的类型和质量。方法：全面搜索了截至 2022 年 12 月 31 日在 PubMed/Medline 和 Embase 数据库中发表的所有论文，这些论文涉及链接的法国数据库，重点关注医疗产品的使用或护理轨迹。仅包括基于使用间接标识符的研究（即没有可用于轻松链接数据库的唯一个人标识符）。还对数据链接进行了描述性分析，并采用了质量指标和 Bohensky 框架来评估数据链接研究。结果：共选出 16 篇论文。7 篇（43.8%）研究在国家层面进行了数据链接，9 篇（56.2%）研究在地方层面进行了数据链接。不同数据库中包含的患者数量和数据链接结果差异很大，分别为 713 至 75,000 名患者和 210 至 31,000 名链接患者。研究的疾病主要是慢性病和感染。数据链接的目的有很多：评估药物不良反应 (ADR; n=6, 37.5%) 的风险、重建患者的护理轨迹 (n=5, 31.3%)、描述治疗用途 (n=2, 12.5%)、评估治疗的益处 (n=2, 12.5%) 和评估治疗依从性 (n=1, 6.3%)。登记处是与法国索赔数据链接最频繁的数据库。没有研究考虑过与医院数据仓库、临床试验数据库或患者自我报告数据库的链接。7 项 (43.8%) 研究中链接方法是确定性的，4 项 (25.0%) 研究中链接方法是概率性的，5 项 (31.3%) 研究中未指定。链接率主要为 80% 到 90%（11/15，73.3% 项研究报告）。遵循 Bohensky 框架评估数据链接研究表明，始终对链接的源数据库进行描述，但并未系统地描述要链接的变量的完成率和准确性。
昆士兰州偏远地区接种疫苗预防 COVID‐19 住院的有效性：一项数据链接研究
结果：2022 年 1 月 1 日至 3 月 31 日期间，9682 名成人的 SARS-CoV-2 检测结果呈阳性，其中 7244 人接种过疫苗（75%）；5929 人年龄在 40 岁或以下（62%），5180 人为女性（52%）。47 人因 COVID-19 入院（0.48%），4 人需要重症监护（0.04%）；无住院死亡病例。仅接受过基础疫苗接种的人的疫苗有效性为 69.9%（95% 置信区间 [CI]，44.3–83.8%），也接受过加强剂接种的人的疫苗有效性为 81.8%（95% CI，39.5–94.5%）。在 665 名 SARS-CoV-2 检测结果呈阳性的原住民和托雷斯海峡岛民成年人中，有 401 人接种过疫苗（60%）。六名原住民因出现 COVID-19 症状而住院（0.9%）；对于仅接受过基础疫苗接种或基础疫苗接种和加强针接种的原住民，疫苗有效率为 69.4%（95% CI，-56.5% 至 95.8%）。
隐私保护记录链接与分离原则
o 在澳大利亚创建国家数据链接图一直具有挑战性，但利用现有的链接设施和开发可互操作的系统可以加快和扩大这一进程。分布式数据链接模型连接多个单位，同时保留本地数据控制，可以标准化方法、集成基础设施并实现更快、更广泛的数据集成。
探索加密中AI和机器学习的使用
系统的体系结构反映了系统的使用方式以及它与其他系统和外界的交互方式。它描述了所有系统组件的互连以及它们之间的数据链接。系统的体系结构反映了其结构，功能和关系的思考方式。