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国防部元数据指南
（收件人：首席信息官、首席数据官）主题：国防部元数据指南随附的元数据指南整合并澄清了来自国防部 (DoD) 和联邦政府各种来源的现有政策和要求。清晰一致的元数据管理是决策优势所需的安全、可互操作的数据环境的基础，对于实施国防部数据法令、国防部数据战略和国防部数字现代化战略至关重要。元数据管理还支持各军事部门、作战司令部、国防机构和实地活动的数据从业人员在整个企业中构建以数据为中心的零信任环境。生成和应用符合随附指南的元数据符合国防部数据战略和基础机构间规范。此外，编目和发布元数据将为数据消费者带来有价值的见解，并支持跨国防部环境的数据互操作性。数据资产将在其整个生命周期内获取元数据，无论是任务元数据还是功能元数据。随附的指南概述了最初要应用的最低元数据基线。随着数据的共享，可能会应用额外的元数据。在技术债务巨大的部门实施这一指导方针并非一朝一夕之事；然而，我们必须开始行动，找出阻碍我们成为以数据为中心的组织的任何障碍。首席数字和人工智能办公室 (CDAO) 作为本指导方针的倡导者，对实施最佳实践和系统性障碍的组件反馈很感兴趣。CDAO 将积极寻求消除实施障碍，利用 CDAO 理事会作为论坛来协调和加速我们对元数据的应用。
元摘要对于提高认识和……有效
尽管 COVID-19 疫苗有效、安全且可获得，但对疫苗安全研究缺乏认识和信任仍然是公共卫生的重要障碍。本研究的目的是设计和测试在线元摘要（相关研究状态的透明、交互式摘要），以提高人们对疫苗安全研究的认识和看法。我们利用一组共同设计访谈（n = 22）的见解来开发元摘要，以突出有关疫苗安全研究的元科学信息。一项针对 863 名未接种疫苗的参与者的实验表明，我们的元摘要增加了参与者对疫苗安全研究的数量、一致性和方向的感知，相对于美国疾病控制中心 (CDC) 网页，参与者也发现它们比 CDC 页面更值得信赖。他们也更有可能在接下来的一周与其他人讨论它。我们得出结论，直接总结科学研究可以成为有争议的科学话题的有用交流工具。
元分析数据提取技巧
T – 研究类型（系统评价、队列研究、RCT 或病例对照） 我上面给出的 PIRT 示例将具有以下 PICOTT： P – 门诊患者 I – B 型利钠肽 (BNP) 或 N 末端片段原 B 型利钠肽 (NT-ProBNP) 的即时检测 C – 超声心动图、临床检查或两者结合 O – 心力衰竭 T – 诊断 T – 系统评价 另外，对于系统评价，有 PICOTS 缩写： P – 人群/问题 I – 干预（广义） C – 比较 O – 结果 T – 时间范围 S – 设置 在对预测模型性能进行系统评价的背景下，PICOTS 是 P – 将使用预测模型的人群 I – 预测模型 C – 竞争模型 O – 验证模型的结果 T – 时间范围，用于预后模型 S – 设置 其他人仍然使用 PICO但根据问题的类型改变其元素。所有上述缩写都旨在帮助定义临床问题。定义明确的问题将为文献检索提供明确的重点，更有可能提供有用的答案并确保研究资源得到充分利用。
SDG 指标元数据
对于某些原因和某些地区，死因估计的不确定性范围很大。高死亡率地区的数据缺口和局限性进一步表明，在解释全球比较死因评估时需要谨慎，并且需要增加对人口健康测量系统的投资。在样本登记系统、人口监测系统和家庭调查中使用口头尸检方法可以为没有良好死亡登记系统的人群提供一些死因信息，但在验证和解释这些数据以及评估与潜在死因诊断相关的不确定性方面仍然存在相当大的挑战。在拥有高质量死亡登记系统的国家，在 COVID-19 大流行期间，经认证为非传染性疾病的死亡人数有所增加。这可能是 COVID-19 死亡人数真实增加和错误分类的结合。NCD 死亡人数也可能被错误归类为 COVID-19。在监测系统薄弱的国家，人们对大流行期间 NCD 死亡率的变化知之甚少。因此，这些年的估计值特别不确定。4.c. 计算方法 (DATA_COMP)
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
基准元启发式优化
问题，使用局部优化技术通常不足以解决此类问题。搜索受初始点的影响很大，并且不能保证全局最优。 B.全局优化 最近，更复杂的方法集中在全局优化上，即在所有可行邻域中搜索最小的目标值。设计了各种各样的全局优化方法，未来很多年还会引入更先进的技术或方法。 1975 年首次提到全局优化 [ 2 ]。现在几十年后，优化问题已经成熟，一些旨在解决某些问题的方法效果最好。因此，在本实验中，我们将比较多种不同的方法。 III.文献综述 A.遗传算法 计算机模拟进化是一个想法，由 Barricelli 于 1954 年付诸实践，就在艾伦图灵提出具有学习能力的机器四年后。[ 3 ] 遗传算法 (GA) 这个名字本身来自于它模仿进化生物学技术的事实。
