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南非银行业的平台业务模型...
3.1 q a a a patiitative r eyearch ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 3.3.2 S AMPLE ............................................................................................................... 24 3.3.3 D ATA ANALYSIS .................................................................................................... 25 3.4 D ATA S TORAGE ............................................................................... 26 3.5 T HE D ELIMITATION OF THE R ESEARCH ............................................... 26 3.6 research t rustworthiness ........................................................................................................................................... 27
人工智能项目的失败：
3.1 研究设计 ................................................................................................................................ 42 3.2 研究方法 ................................................................................................................................ 43 3.3 文献综述 ................................................................................................................................ 44 3.4 数据收集 ................................................................................................................................ 45 3.4.1 受访者选择 ............................................................................................................................. 47 3.4.2 访谈指南 ............................................................................................................................. 49 3.4.3 访谈流程 ............................................................................................................................. 50 3.4.4 研究伦理 ............................................................................................................................. 51 3.5 数据分析 ............................................................................................................................. 53 3.5.1 数据缩减和编码................................................................................................................ 53 3.5.2 数据解释 ................................................................................................................................ 54 3.5.3 有效性 ................................................................................................................................ 55 3.5.4 可靠性 ................................................................................................................................ 56 3.5.5 概括 ................................................................................................................................ 58
英国数据计量和标准研讨会
A.制定数据质量标准（和优化模型）（包括准确性、置信度和保真度）............................................................................................................................................. 20 B.制定数据（和元数据）来源标准和要求......................................................................................................................... 21 C. 下一代多数据源集成算法和方法论......................................................................................................... 22 D. 估计时空模型不确定性的方法和统计方法（和开发应用程序）..................................................................................................................... 23 E. 在科学和工程领域应用高性能计算、大数据和认知系统 ...................................................................................................... 24 F. 数据安全标准 ................................................................................................................................................ 25 G. 机器学习和从[科学]文献中提取知识 ............................................................................................................. 26 H. 超大数据集的管理和注释 ...................................................................................................................................... 27 I. 供应链的综合优化 ............................................................................................................................................. 28 J.开发用于互联网上传感器精度和校准的工具和标准 ............................................................................. 29 K. 改进数据质量通过测量和模拟方面的进步提高质量..................................................................................................... 30 L. 使用多种数据源 / 类型开发风险预测和分析模型............................................................................. 31 M. 下一代分析（开发下一代数据分析工具集）......................................................................... 32 N. 整个数据生命周期的道德标准（制定标准（包括道德和预 -
BTS 统计标准手册
目录 第 1 章：简介 第 2 章：数据收集系统的规划和设计 2.1 目标和要求 2.2 目标人群和样本设计 2.3 数据收集方法 2.4 文件和文档 第 3 章：数据收集 3.1 从外部来源获取数据 3.2 框架维护和更新 3.3 数据收集操作 3.4 数据收集程序的文档 第 4 章：数据处理 4.1 数据保护 4.2 数据编辑 4.3 缺失数据 4.4 数据编码 4.5 监测和评估 4.6 数据处理程序的文档 第 5 章：数据分析 5.1 数据分析规划 5.2 统计估计和推断 5.3 数据分析文档6：信息传播 6.1 发布信息 6.2 表格、图形和地图 6.3 文本讨论 6.4 微观数据发布 6.5 传播前的数据保护 6.6 四舍五入 6.7 信息修订 6.8 公开文件
个人和人口级别可变性 - hla-dr- ...
类风湿关节炎（RA）是一种主要影响关节的慢性炎症性疾病，导致肿胀，疼痛，僵硬和逐渐破坏关节。这是一种全球疾病，在不同人群中患病率有所不同；尽管估计表明，大约1％的世界人口受到影响。在美国和日本，RA的患病率约为0.3-1.0％（1-3）。RA的病因是多因素的，是遗传，环境和激素因子的复杂相互作用的结果。在遗传因素中，与许多自身免疫性疾病一样，人类白细胞抗原（HLA）基因（尤其是HLA-DRB1等位基因）的特定变异与RA有很密切相关。在某些种族人群中，这种关联更为明显。值得注意的是，“共享表位”（SE）假设假设HLA-DRB1区域中特定的氨基酸序列是大多数RA患者的共同特征（4-6）。在Viatte等人的最新出版物中可以找到SE等位基因的列表。（7）。在Viatte出版物中还讨论了遗传RA易感性的其他遗传方面。与HLA-DRB1等位基因相关的差异的更多特定示例如下：HLA-DR*04等位基因在美国被诊断为RA的欧洲血统中经常发现。相反，在日本人群中，HLA-DR*09等位基因与RA与HLA-DOA基因一起通常与RA相关联（有关RA风险的这些贡献者的讨论，请参阅参考文献（6））。因此，在美国本地RA患者中发现的HLA-DR等位基因的患病率与日本RA患者的HLA-DR患病率可能有所不同。在RA患者种群中发现的HLA-DR分布的这些差异也可能与对RA疗法的免疫反应的发展有关，因为HLA-DR呈现了从治疗蛋白的T细胞表现的表现已被确定为抗抗蛋白质抗体（ATA）（ATA）（8，9）的危险因素。ra患者通常接受生物学蛋白药物（也称为生物DMARD：疾病改良的抗疾病药物），这些抗原呈递细胞已被抗原呈递细胞处理和提出，以驱动ATA对药物的反应的T细胞。由于这些ATA会干扰生物学DMARD的有效性，而HLA-DR-DR限制的表位是ATA的根本原因，因此我们假设区域HLA分布可能有助于解释全球患者组之间的免疫原性（ATA）的差异。实际上，HLA-DR和CD4 T细胞激活之间的联系已被确定为日本患者研究中RA疾病活性的一个因素（10）。
可靠性数据收集和交换行业指标
ATA 电子商务计划 五十多年来，商业航空业通过联合国际努力共同制定规范，以改进业务流程和信息交换，以支持工程、维护、物资管理和飞行运营。这些国际规范由 ATA 电子商务计划管理和发布，不断发展以满足行业不断变化的需求并采用信息交换方面的最新技术进步。因此，商业航空业的数据效率、安全性和一致性得到了显著改善，并且交付和检索关键运营信息所需的时间也大大缩短。成员包括航空公司、出租人、航空航天制造商、分销商、供应商、维修机构、软件提供商和顾问。
低维护成本和 - 波音
是根据航空运输协会 (ATA) 章节定义的飞机系统来划分维护成本（图 2）。ATA 章节级别的成本数据用于分析新飞机和衍生飞机的设计选择和项目维护成本的影响。另一种方法是根据常规和非常规活动划分飞机直接维护总成本（图 3）。常规维护包括航空公司维护计划中概述的预定任务。非常规维护包括计划外的飞机维修以及部件的拆卸和修复。非常规劳动力和材料成本是飞机老化后维护成本增加的主要原因。运营商和制造商努力减少非常规维护，因为它会影响航班可靠性和飞机停机时间。
基因组编辑安全性评估指南...
a) 宿主植物的生物学 ................................................................................................................................................ 13 b) 可编程核酸酶/切口酶和模板核苷酸序列的详细信息 ........................................................................................ 13 c) 基因组编辑所遵循的方法 ................................................................................................................................ 13 d) 基因组编辑植物的选择 ...................................................................................................................................... 14 e) 基因组编辑植物的分子表征 ............................................................................................................................. 14 f) 脱靶突变的表征 ............................................................................................................................................. 15 g) 编辑的世代稳定性 ............................................................................................................................................. 15 B. 基因组编辑植物的 SDN-1 和 SDN-2 数据要求 ............................................................................................................. 16 C. SDN-3 型基因组编辑植物的数据要求 ............................................................................................................................. 17