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World File Search System统计数据
国防部赞助的军校学员部队统计数据 - GOV.UK
截至 2022 年 4 月 1 日，社区学员共有 73,320 名学员，其中包括 13,580 名海军学员、400 名志愿学员团、33,300 名陆军学员和 26,040 名空军学员。2018 年 4 月 1 日至 2020 年 4 月 1 日期间，学员人数保持相对稳定，然后在 2020 年 4 月 1 日至 2022 年 4 月 1 日期间有所减少（见图 1），数字反映了 COVID-19 和封锁期的影响。自 2021 年 4 月 1 日以来，陆军学员人数减少了 780 人（2%），空军学员人数减少了 260 人（1%），海军学员人数增加了 360 人（3%）。大多数年轻人在 9 至 13 岁之间加入学员，自 2021 年 4 月 1 日起，社区学员中各个年龄组的学员总数有所增加（见 Excel 表中的表 2）。由于志愿学员团规模相对较小，图 1 中未显示其人数。
从官方统计数据和可持续发展目标看人工智能：好处与风险
联合国可持续发展目标 (SDG) 于 2015 年启动，代表着一个雄心勃勃的框架，旨在指导全球在 2030 年前实现可持续发展的努力。随着这一最后期限的临近，许多国家仍在努力收集跟踪可持续发展目标进展情况所需的数据。例如，对于可持续发展目标 13 气候行动；可持续发展目标 5 性别平等；以及可持续发展目标 16 和平、正义与强大机构，自 2015 年以来，193 个国家或地区中只有不到一半拥有国际可比数据，最新的可持续发展目标数据中只有不到 30% 来自 2022 年和 2023 年（联合国，2023 年 [1]）。即使有数据，这些数据往往没有得到充分分类，这使得政策制定者难以监测和比较不同人口群体和社区的情况。例如，在最近公布货币贫困官方统计数据的国家中，只有 42% 的国家拥有按性别分列的贫困数据（联合国妇女署和联合国经济和社会事务部统计司，2023 年 [2]）。这留下了一个尚未回答的基本问题：我们如何知道我们是否在实现可持续发展目标方面取得了进展，哪些领域需要紧急政策行动和额外资源？
莱文沃思堡统计数据
军事人员（包括指挥和参谋军官课程 (CGSOC) 学生） 3,384 家庭成员（在岗） 4,252 DA 和 DOD 文职人员 2,731 非拨款基金雇员 351 陆军/空军交换服务 182 DECA 雇员 69 承包商（在岗） 788（离岗） 666 1,454 2. 囚犯 USDB 447 JRCF 203 3. 学生人数 1,389 中级教育 (ILE)（2 月 -12 月）陆军现役 216 准尉 1 预备役 21 美国空军 29 海上服务（美国海军、美国海军陆战队、海岸警卫队） 21 文职人员（跨机构）1 国际军事学生 47（336）中级教育 (ILE)（8 月 -5 月）陆军现役 771 准尉 0 预备役 65 美国空军 66 海上服务（美国海军，美国海军陆战队，海岸警卫队） 66 民事（跨机构） 16 国际军事学生 69（1,053）
20200526 - 附件 A COVID 官方统计数据 - GOV.UK
全部 546,992 497,232 49,760 海军 39,914 36,504 3,410 陆军 313,467 301,158 12,309 英国皇家空军 2,506 2,242 264 英国战略司令部 163,424 156,521 6,903 其他 27,681 807 26,874 来源：最高级别预算 (TLB) 每周报告。1“其他”包括国防电子和元件局、国防设备和支援、国防基础设施组织、国防核组织、国防科学技术实验室、总部、石油和管道局、潜艇运载局、英国水文办公室。2人员每周报告一次测试，因此自疫情开始以来，人员可能已经接受过不止一次 COVID 测试。 3 不包括横向流动测试。4 2022 年 2 月 25 日之前，陆军测试数据包括 PCR 和 LFD 测试。
心脏病和中风统计数据——2023 年更新
2023 年 AHA 统计更新在提及种族和民族时使用的语言传达了尊重和特异性。我们不会使用集合名词（例如黑人、白人）来广泛地指代群体，而是使用形容词（例如亚洲人、黑人成年人、西班牙裔青年、美洲原住民患者、白人女性）来描述种族和民族。随着 AHA 继续关注健康公平以解决结构性种族主义，我们正在努力在年度统计更新中汇编这些信息时协调以前发布的数据源和研究中使用的语言。我们努力使用原始数据源或已发表研究（主要是过去 5 年）中的术语，这些术语可能不如 2023 年使用的术语那么包容。随着科学写作风格指南的发展，它们将作为数据源和出版物的指导，以及如何在未来的统计更新中引用它们。本文的补充材料可在 https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/CIR.0000000000001123 上找到。© 2023 美国心脏协会。
对语言输入统计数据对...的影响进行建模
我们在一系列儿童与照顾者之间英语互动的纵向语料库上训练了一个计算模型（基于块的学习器，CBL），以测试一种拟议的统计学习机制——后向转换概率——是否能够稳定准确地预测儿童在成长最初几年的言语表达。我们预测，随着儿童年龄的增长，该模型重建儿童言语表达的准确性会降低，因为儿童逐渐开始使用抽象形式而不是来自其言语环境中的特定“块”来生成言语。为了验证这个想法，我们在一系列纵向儿童语言语料库中最近遇到的和累积的言语输入上训练了该模型。然后我们评估了该模型是否能够准确地重建儿童的言语。控制话语长度和重复块的存在后，我们没有发现任何证据表明 CBL 重建儿童言语表达的能力会随着年龄的增长而降低。
3级数学和统计数据（统计）（91585）2022
（d）学校正在支持他们的高年级学生（11至13年），以鼓励他们在高中毕业后追求自己喜欢的职业道路。总共有475名高中学生。在2022年学年开始时进行了一项调查，每个高级学生及其父母都要求确定高中毕业后的首选途径。
板球中的一些击球统计数据：定量检查
在板球游戏中，记录的统计类别很丰富。在击球部门，某些统计数据的含义尚不清楚，需要进一步检查。我们分析了三个特定案例的歧义，并提供了替代建议。在这种情况下，我们研究了25名最伟大的击球手的击球统计数据，他们在击球中至少在击球中平均至少50次，至少100次，并在2022年结束了职业。首先，到半个世纪（50年代）的局局得分在50至99之间。任何发展到100的局都会折现。为了计算所有50局或更高的局，我们建议通过将几个世纪（100s）的数量添加到半个世纪中，以引入一个称为总数（σ50）的数量：σ50S= 50s + 100s。该数量与总测试运行高度相关，相关系数为.98456，因此最好代表半世纪的统计数据。第二，几个世纪（100年代）包括多个世纪（双重，三倍和四个世纪），将后者视为单个世纪，尽管双世纪是两个世纪，但三个世纪以来，三个世纪是三个世纪，依此类推。这可能会严重减少击球手的总数。表示最后数量，我们提出了统计信息：σ100S= 100S + 200S + 300S + 400s。在此过程中，σ100与击球平均值的相关系数仅略有增加。第三，一流的板球统计数据包括测试板球统计。未进行测试匹配的头等匹配项的统计信息不单独保留。建议将后者匹配称为其他一类（OFC）匹配。人们希望，由于测试板球的强烈反对，测试击球平均值将小于OFC击球平均值。但是，发现25名伟大的击球手中的一小部分实际上记录了他们的测试平均值高于OFC平均值。这表明许多伟大的击球手能够在测试板球竞技场提高击球表现。
参与性和包容性人口统计数据指南
我们是如何创建这些准则的？AI（PAI）的合作伙伴关系开始了我们的起草过程，其中包括有关数据治理，数据权益和数据正义在内的相关主题的文献综述。然后，我们召集了由技术行业，学术界，民间社会和政府办公室的成员组成的参与性和包容性人口数据工作组，例如Markkula应用伦理学中心，数据经济政策枢纽，DeepMind，Apple，Apple和民主技术中心，基于美国，英国，英国，加拿大，加拿大，南非，荷兰和澳大利亚和澳大利亚。工作组从2023年1月至2024年3月举行每月开会，讨论并协同指南的每个组成部分。我们还收集了在Mozilla Festival举行的研讨会，数据司法会议和AI 2023年合作伙伴论坛，哥伦比亚社会工作学院，国家住房会议种族平等工作组，加拿大自然科学和工程研究委员会以及PAI人民际数据季度社区季度会议上举办的与会者的反馈。