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数据中心设施的可持续性指标
●类别1（PUE 1） - 提供了能量性能数据的基本水平；例如IT负载是在UPS输出处测量的。●类别2（PUE 2） - 提供了能量性能数据的中间水平，例如IT负载是在PDU或分支电路的输出下测量的。类别3（PUE 3） - 提供了能量性能数据的高级分辨率。例如IT负载是在ITE输入处测量的；这意味着在功率进入数据中心的核心计算硬件（包括服务器，存储设备和网络设备）中的核心计算硬件的位置正在跟踪能源消耗。较高的测量类别提供了更准确的能源使用报告，因此为提高数据中心效率提供了更大的机会。
发现地理卫星：从数据集到Kelvins Spotgeo挑战
地球同步赤道轨道（GEO）是许多重要空间资产的所在地，例如远程通讯和导航卫星。GEO中监视居民空间对象（RSO）是实现空间情境意识（SSA）和保护批判空间资产的关键方面。然而，由于目标的极端距离以及包括云的缘故，大气/天气效应，光污染，传感器噪声/缺陷和恒星闭合，因此基于地面的地理对象进行了挑战。Kelvins Spotgeo挑战旨在确定来自低成本地面望远镜的图像在多大程度上可用于检测GEO和近Geo RSO，仅来自没有任何其他元数据的光度信号。同时，Spotgeo数据集还解决了有关卫星检测问题的计算机视觉观点中缺乏公开可用的数据集；通过组装和释放这样的数据集，我们希望在光学检测RSO上付出更多的努力，并为现有方法和将来的方法提供客观的台式标记。在这项工作中，我们介绍了Spotgeo数据集开发，Challenge设计，评估指标和结果分析的详细信息。
20240118 DIB 数据经济研究_批准-压缩.pdf
执行摘要 国防创新委员会 (DIB) 的任务是进行一项研究，提供关于如何构建和扩展五角大楼数据经济的成果驱动建议。1 根据麻省理工学院 (MIT) 技术评论，数据经济包括“全球数字生态系统，其中数据生产者和消费者……可以收集更丰富的商业洞察，挖掘未知市场，为公民和消费者提供数据驱动的产品和服务，并通过与关键客户和供应商进行外部共享来实现数据货币化。” 2 蓬勃发展的国防部 (DoD) 数据经济是实现更加网络化的未来和现有部队的重要工具集。如果构建得当，这种数据经济将改变国防格局，并确保美国在 21 世纪的国家安全。
对NTIA的评论 - 普遍数据
2025年1月15日，斯蒂芬妮·韦纳国家电信和信息管理局首席顾问美国商务部1401宪法大街西北，华盛顿特区，哥伦比亚特区，20230年，主题：使用Pervasive Data请求通过法规进行评论的伦理指南。241204-0309向Weiner女士来说，我们是密歇根大学，Ann Arbor大学的计算机科学与工程研究人员，我们很高兴有机会提供评论，以回应NTIA的评论请求（RFC），以了解“使用广泛数据研究的研究指南”。 我们的专业知识涵盖了人工智能系统的最终用户评估以及在金融，演出工作和健康等领域中对人工智能系统的最终用户评估以及AI的道德和负责任的设计和使用的计算，定性和定量研究。 通过我们的工作，我们广泛参与了普遍的数据研究，尤其是在传统监督机制（例如机构审查委员会（IRB））可能不适用的情况下。241204-0309向Weiner女士来说，我们是密歇根大学，Ann Arbor大学的计算机科学与工程研究人员，我们很高兴有机会提供评论，以回应NTIA的评论请求（RFC），以了解“使用广泛数据研究的研究指南”。我们的专业知识涵盖了人工智能系统的最终用户评估以及在金融，演出工作和健康等领域中对人工智能系统的最终用户评估以及AI的道德和负责任的设计和使用的计算，定性和定量研究。通过我们的工作，我们广泛参与了普遍的数据研究，尤其是在传统监督机制（例如机构审查委员会（IRB））可能不适用的情况下。
出版信息Lahon，Rinalini，Sarah Stanley，Ciara O'Dwyer，Mel T. Devine和Damian Flynn。大规模数据中心增长对PO
摘要 - 在大规模采用基于云的技术的驱动下，过去十年在全球范围内经历了巨大的数据中心的增长。除了该行业的能源消耗持续增加外，数据中心的扩散还引起了许多电网挑战。在这项研究中，分析了它们为需求灵活性做出贡献的潜力，从而在日间电力市场中探索了可用的灵活性和系统能源成本之间的权衡。数据中心的运行是在2030年爱尔兰电力部门的最低成本能源混合整数配方中建模的，从可变可再生能源中采购了70％的电气需求。随后对发电和需求时间表，能源成本，可再生能源削减，排放水平，工厂运营时间等的影响。，以证明大规模数据中心的增长如何影响系统履行其可再生义务的能力。
数字，数据和技术策略
当我们支持HMPPS现代化我们的庄园和技术时，我们的挑战不是要做什么，而是从哪里开始。我们曾与HMPPS和MOJ的高级领导人努力工作，以确保该策略在哪里集中精力，以确保我们可以通过监狱和缓刑改革计划从康复转向改革。
安全数据表 - 雪佛龙
•引起皮肤刺激。•可能会引起嗜睡或头晕。•可能导致遗传缺陷。•可能导致癌症。•可能会损害未出生的孩子。环境危害：•对水生生物有毒，具有持久的影响。预防性陈述：预防：•使用前获取特殊说明。•在阅读和理解所有安全预防措施之前，请勿处理。•远离热量/火花/露天火焰/热表面。- 没有吸烟。•将容器紧密关闭。•保持冷静。•地面/债券容器和接收设备。•使用防爆炸的电气/通风/照明/设备。•仅使用非扇形工具。•采取预防措施，以防止静态排放。•避免呼吸灰尘/烟气/烟气/雾/蒸气/喷雾。•处理后彻底洗涤。•仅在户外或通风良好的区域使用。•避免释放到环境中。•戴防护手套/防护服/眼部保护/面部保护。•根据需要使用个人防护设备。响应：•如果吞咽：立即致电毒药中心或医生/医师。•如果在皮肤上：用大量的肥皂和水洗涤。•如果吸入：将人移至新鲜空气并保持舒适呼吸。•如果暴露或相关：获取医疗建议/注意。•特定的治疗方法（请参阅此标签上的医师注释）。•不要引起呕吐。•如果发生皮肤刺激：获得医疗建议/注意。•收集溢出。•脱下污染的衣服并在重复使用之前将其洗涤。•在火灾的情况下：使用SDS中指定的媒体熄灭。存储：•存储在通风良好的地方。保持容器紧密关闭。•存储已锁定。处置：•根据适用的本地/地区/国家/国际法规处理内容/容器。危害未分类：不适用
一个航天器数据集用于检测，分割和零件识别
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步，几十年来，全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题，例如自动驾驶机器人，诸如示踪剂，类似昆虫的机器人，类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是，深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能，而另一方面，用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集，部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时，因为它们需要像素级标签，更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中，我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测，实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集，并具有丰富的注释，包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平，这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
Daafrica'2024的会议记录 - 非洲农业数据科学
农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展，这使他们可以分析和做出决策。今天，诸如物联网（IoT）之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据（例如土壤数据和水数据）。这些农业数据可以与其他数据源（例如，遥感，气象站和社交媒体）结合使用，高度照亮了应对新挑战的需求，例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据，例如机器学习，深度学习，计算机视觉，文本挖掘和大语言模型（LLMS）。例如，数据科学可通过使用多种数据源（例如，传感器数据，文本，卫星图像和植物图像）来预测不同变体的作物产量，动植物和动物疾病，包括降雨，温度波动和土壤条件。因此，农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上，带来了约50名与会者，提交了九个摘要，并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。