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World File Search System记录数据
检测精神分裂症：一种基于事件相关电位的机器学习算法，用于潜在的早期检测和预防
我们表明，与事件相关的电位可用于以高度的精度检测精神分裂症。使用我们的机器学习算法，我们达到了平衡的精度为96.4％，这超过了所有结果。为此，除了公共中央传感器外，我们还使用左右半球的其他传感器。记录数据时的实验设计考虑了精神分裂效率副本的功能障碍。由于其严重的后果，精神分裂症是一个社会问题，早期发现和预防起着核心作用。将来，机器学习可用于支持早期干预措施。当第一个症状出现时，可以测试潜在的患者的精神分裂症功能障碍。通过这种方式，可以在精神病发作之前对风险组和潜在患者进行充分治疗。
标准化数据文件 - 用户指南版本 2020 - MPOG
表型有助于将杂乱的现实世界电子健康记录数据转换为结构化、临床有用的病例和临床护理过程推论。每个表型可能是原始数据集中的计算、重新编码或其他变量组合，通过一个变量总结信息。示例包括 BMI 表型（根据体重和身高计算）和烟草吸烟分类表型（来自原始数据中的几个不同指标，例如医生在病史和体格检查中输入的术前记录）。在 MPOG，这些表型需要经过严格的开发和验证过程，这些过程基于与每个案例相关的多个原始数据元素的逻辑应用。
飞机系统复杂性和软件水平不断提高...
众所周知，碰撞记录器并不是机载记录数据的唯一可能来源。自 80 年代末以来，大多数机载电子装置和模块都具有内部非易失性存储器 (NVM)，可以记录故障/故障代码以供维护。从中央维护计算机 (CMC) 检索的数据是最高优先级的 NVM，因为它通常集中一组组件的状态信息。在高度集成的系统中，对 NVM 中故障/故障代码的存在/不存在的解释非常依赖于硬件/软件版本。建议对故障/故障代码日志的解释应一丝不苟，团队合作，包括调查机构、组件制造商、机身制造商和运营商代表。
洛克希德马丁公司的 F-35 坡道噪音和耐久性测试
确保太空系统在升空后完好无损 战斗机、导弹和卫星均需经过广泛的振动测试。对于太空系统，洛克希德马丁公司的 LDS 振动台测试可确保不同组件能够经受住发射、部署、运输和长期运行的严酷考验。记录数据是振动测试的关键组成部分，需要数据采集来测量发射时卫星和组件的情况。由于成本高、复杂性高，卫星振动鉴定测试是世界上监控最严格、运行最严格的测试之一。振动测试通常通过数百个通道同时采集数据进行，多振动台测试通常在极大的有效载荷或多自由度模拟中进行。
沉浸式技术中与身体相关数据的风险框架
在记录数据实践时，尽可能具体是有益的。组织可以使用工具和模板来帮助阐明其数据实践的目的，指导组织内的产品和工程团队，以在产品设计中建立隐私，并朝着数据最小化和目的规范迈进。16这样的工具就是输入，使用，值模板（如下所示）。应在可能的范围内分别评估每个数据实践，以便为评估每个实践的独特风险并实施相关的隐私保障提供适当的依据。对于在某些司法管辖区（例如欧盟）的组织，有关数据实践和目的的特殊性也将有助于法律合规性，17帮助消除有关组织是否在足够详细的水平上进行评估的保留。
7 年级标准详解 — 澳大利亚课程 v9.0
学生计划并开展安全、可重复的调查，以测试科学模型的关系和方面。他们确定实地考察或使用二手数据所需的潜在伦理问题和跨文化考虑。他们使用设备精确地生成和记录数据。他们选择并构建适当的表示形式来组织数据和信息。他们处理数据和信息并对其进行分析以描述模式、趋势和关系。他们确定方法中可能的错误来源，并确定结论和主张中未解答的问题。他们确定证据来支持他们的结论，并构建论据来支持或反驳主张。他们在传达他们的想法和发现时，根据他们的目的和受众适当地选择和使用语言和文本特征。