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World File Search System使用数据
使用数据转变业务和任务
数据正在改变联邦机构的核心，使他们能够以更高的精确性和影响力来实现其任务。通过增强运营能力，数据使代理商能够推动以任务为中心的转型并为有意义的变革抓住新的机会。AI，数据治理和强大的数据管理实践的整合促进了可持续的，负责的价值，重塑机构任务，以更好地为公众服务。随着机构的不断发展，数据是至关重要的来源，指导政府运营的未来，以提高效率，问责制和创新。
使用数据的气候变化预测和分析...
应对这些局限性，研究人员越来越多地转向机器学习和数据科学技术，以增强气候预测能力。机器学习算法，例如神经网络，支持向量机和集合方法，在建模复杂的气候系统方面已显示出希望。神经网络，尤其是深度学习模型，可以在高维数据中捕获非线性关系，使其适合温度和降水预测等任务。合奏方法结合了多个模型以提高预测准确性，已应用于各种与气候相关的现象，包括飓风跟踪和洪水预测。
人工智能在处理和使用数据方面的方法
摘要。在现代动态不断发展的社会中，越来越多的人患有慢性和严重疾病，医生和患者需要特殊和复杂的医疗和健康支持。因此，著名的健康利益相关者已经认识到发展此类服务以简化患者生活的重要性。此类支持需要收集：大量患者的复杂数据（临床、环境、营养、日常活动……）、来自智能可穿戴设备的各种数据、来自配备传感器的服装的数据等。必须正确汇总、处理、分析整体患者数据并呈现给医生/护理人员，以推荐适当的治疗和行动，以改善患者的健康相关参数和总体健康状况。先进的人工智能技术提供了分析此类大数据、使用它们并获得新知识以支持（个性化）医疗决策的机会。基于高级机器/深度学习、联邦学习、迁移学习、可解释人工智能等新方法为未来更高质量地使用健康和医疗数据开辟了新道路。在本文中，我们将介绍一系列人工智能方法在（个性化）医疗决策中的应用领域的一些关键方面和典型示例。
使用数据的地质碳存储的历史匹配...
基于监视数据的历史匹配将使不确定性减少，从而改善了工业规模的碳存储操作中的含水层管理。在传统的基于模型的数据同化中，对地理位置参数进行了修改，以在流量模拟结果和观察结果之间进行强制一致。在数据空间反转（DSI）中，历史匹配量的关注量，例如后压力和饱和磁场，以观察为条件，而无需构造后几何模型而直接推断出来。这是使用一组（1000）先前的仿真结果，数据参数化和贝叶斯设置后的后取样来有效完成的。在这项研究中，我们（在DSI中）开发和实施了基于深度学习的参数化，以在一组时间步长下代表时空压力和CO 2饱和场。新的参数化使用对抗性自动编码器（AAE）来减小尺寸和卷积长的短期内存（ConvlstM）网络来表示压力和饱和场的空间分布和时间演化。此参数化在DSI框架中使用多个数据同化（ESMDA）的集合更加顺畅，以实现后验预测。一个现实的3D系统，其特征是从一系列地质场景中提取的先前地质实现。引入了局部网格完善过程，以估计历史匹配公式中出现的误差协方差项。使用新的DSI框架为多个合成真实模型提供了各种数量的广泛历史匹配结果。在所有情况下，都达到了后压力和饱和场的大幅度不确定性。该框架还用于有效地为一系列误差协方差规范提供后验预测。使用传统的基于模型的方法，这种评估将非常昂贵。
3.使用数据和人工智能时的注意事项
【案例一：人类基因组计划】1990年前后，美国 破译人类基因组不仅会对研究人员和医疗实践产生影响，而且会对每个人和整个社会产生影响。 （保护遗传信息=个人信息、防止基于遗传信息的歧视等）因此，不仅研究人员、医生、患者，而且更广泛意义上的社会也有必要讨论在何种程度上才是“可以接受的”。
使用数据驱动的精密医学模型
ying li，医学博士是兰州大学第一医院的副首席医师。她的研究兴趣是肝病学，再生医学。yingli1994@126.com。Jing Gao博士，医学博士是Karolinska Institutet（瑞典），赫尔辛基大学和赫尔辛基大学医院（芬兰）的研究员。她的研究兴趣包括呼吸医学，生物信息学和全球健康。jing.ga@ki.se。Xubin Zheng博士是大湾大学计算与信息技术学院的助理教授。他还是大湾高级研究研究所的研究员。他的研究兴趣是癌症的精确医学，疾病诊断和转录调节。xbzheng@gbu.edu.cn。Guole Nie博士学位学生是兰州大学临床医学一所学校；他的研究兴趣是肝病学和再生医学。 niegl20@lzu.edu.cn。 Jican Qin是大湾大学计算与信息技术学院的研究助理。 他的研究兴趣是精确的医学和疾病诊断。 jcqin@163.com。 MPH的Haiping Wang是Lanzhou大学第一医院的研究员；研究方向是生物统计学。 wanghp2016@hotmail.com。 Tao He，医学博士是中国Changchun的Jilin Hepato-Biliary疾病医院的临床医生，专门治疗慢性肝炎，肝硬化和肝癌。 381418349@qq.com。 asa.wheelock@ki.se。 chuan-xing.li@ki.se。 easonlcheng@gmail.com。Guole Nie博士学位学生是兰州大学临床医学一所学校；他的研究兴趣是肝病学和再生医学。niegl20@lzu.edu.cn。Jican Qin是大湾大学计算与信息技术学院的研究助理。他的研究兴趣是精确的医学和疾病诊断。jcqin@163.com。MPH的Haiping Wang是Lanzhou大学第一医院的研究员；研究方向是生物统计学。 wanghp2016@hotmail.com。 Tao He，医学博士是中国Changchun的Jilin Hepato-Biliary疾病医院的临床医生，专门治疗慢性肝炎，肝硬化和肝癌。 381418349@qq.com。 asa.wheelock@ki.se。 chuan-xing.li@ki.se。 easonlcheng@gmail.com。MPH的Haiping Wang是Lanzhou大学第一医院的研究员；研究方向是生物统计学。wanghp2016@hotmail.com。Tao He，医学博士是中国Changchun的Jilin Hepato-Biliary疾病医院的临床医生，专门治疗慢性肝炎，肝硬化和肝癌。381418349@qq.com。asa.wheelock@ki.se。chuan-xing.li@ki.se。easonlcheng@gmail.com。ÅsaM。Wheelock博士是瑞典斯德哥尔摩Karolinska Institutet的医学系和分子医学中心的副教授兼呼吸医学部门负责人。她的研究兴趣涉及使用多媒体整合和系统药物方法的COPD，哮喘和急性后遗症等阻塞性肺疾病的分子亚表型。Chuan-Xing Li，PhD是Karolinska Institutet（瑞典）的研究人员。她的研究兴趣在于计算精确医学和多组合整合。Lixin Cheng博士是中国深圳市深圳人民医院的生物信息学的首席研究员。他的研究兴趣包括用于医学和生物学大数据分析的建模和算法。Xun Li，PhD，医学博士是兰州大学第一医院（中国）的甘西省生物疗法和再生医学关键实验室的教授。他的研究兴趣包括肝胆管手术，外科内窥镜检查和肝移植。lxdr21@126.com。收到：2023年9月30日。修订：2023年11月16日。接受：2023年12月1日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
使用数据网格转换您的公共部门组织
云数据治理和目录可提供全合一的数据发现，数据目录，数据治理，数据谱系和对受信任数据的访问，从而很容易找到相关的数据资产并了解其关系。多亏了Informatica的Claire®AICopilot功能，域团队可以轻松提取，索引和从分布式来源分类为集中式目录。此目录可以用作整个数据网格数据资产的常见元数据平台。自动数据发现还允许域独立集成，分类和发布其数据资产。，它可以在促进协作和重用的同时控制域的可见性和可访问性。
使用数据科学进行算法交易的调查
摘要 - 股票交易的一个方面是在某些公司的股票买卖。您可以通过购买特定的股票和股票来获取公司的所有权。代表金融机构交易股票的人被称为股票交易员。股票交易者可以分为三组：知识渊博，不知情和直观。算法交易是使用自动和预编程的交易指令执行订单的过程，这些说明考虑了价格，时间和数量等变量。算法是解决问题的一组指令。计算机算法逐渐将完整的订单分为较小的部分。算法交易利用复杂的公式和数据科学模型来决定是否使用计算机算法和人类监督在交易所购买或出售财务证券。高频交易技术使公司能够每秒执行数万笔交易，经常被算法交易者使用。
在与S3兼容的对象存储中使用数据
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