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急性冠状动脉综合征患者的低密度脂蛋白胆固醇，血压和葡萄糖的目标成就：中国心血管缔合数据库的发现 - IHEART Project
许多CVD危险因素，包括糖尿病[3，4]，超重/肥胖[4]，高血压[8]，烟草使用[4]，蔬菜和水果摄入量不足[4，9]，血脂性血症[10] [10]，身体活动不足[11]以及酒精消耗量[3]，饮酒[3]，作为原始撰稿人的贡献，包括原始撰稿人的贡献。这些因素与急性心肌梗死，中风，心力衰竭和心血管死亡的出现有关[12]。在对中国的代表性调查中，成年人的70.3％，40.3％和16.7％的成年人分别为≥1，≥2或≥3CVD风险因素[13]。同样，老挝首都Vientiane进行的一项2008年的调查发现，有59.8％的人口具有一到两个危险因素，而9.2％的人口显示了三个或以上[14]。马来西亚[15]和尼泊尔[16]的可比研究表明，成人总CVD危险因素的患病率高。先前的研究还比较了中国，日本和韩国控制高血压，糖尿病，高脂血症和行为风险因素的患病率[17]。一些学者采用了十年的跨截面数据集，比较了十个东南亚国家中CVD的代谢和行为风险因素[18]。
基于学习的知识发现的综合数据
深度学习的最新进展证明了基于学习的方法解决非常艰难的下游任务的能力。从历史上看，这在预测任务中已经证明了这一点，而更类似于传统的KDD（数据库中的知识发现）管道的任务却取得了比例减少的。基于学习的方法可以帮助KDD管道内的固有硬概率，例如“数据中有多少个模式”，“数据中有哪些不同的结构”和“我们如何才能强有力地提取这些结构？”在本愿景论文中，我们主张需要合成数据生成器赋予知识分解的基于廉价的学习解决方案。我们描述了一般的想法，即早期的概念验证结果，这些结果表达了范式的可行性，并概述了许多令人兴奋的挑战，以及一系列衡量成功的里程碑。
综合数据生成的生成AI：方法，挑战和未来
在2017年引入了变压器[1]，其次是开创性的LLM，例如Openai的GPT [2]和Google的Bert [3]，标志着语言理解和发电的新时代的开始。最近，生成的LLM（例如GPT-3 [4]，Llama [5]和Chatgpt [6]）推进了这种演变，使其具有前所未有的高度，无缝地融合了生成的AI，并在合成数据生成的领域中引发了一个新的时代[7] - [7] - [13]。生成AI的起源可以追溯到关键模型，例如生成对抗网络[14]（gans）和变异自动编码器[15]（VAE），该模型降低了生成逼真的图像和信号的能力[16]。但是，直到近年来LLM的出现，生成的AI才真正蓬勃发展。这些LLM在广泛的数据集上训练，展示了生成连贯和上下文相关文本的前所未有的能力，从而突破了AI在与语言相关的任务中所能达到的界限。合成数据创建领域中生成AI和LLM的融合不仅代表了技术的进步，还代表了我们的数据创建方法和AI模型培训的范式转变。
ESSA 财务透明度报告和学校层面财务调查综合数据收集的变化
目前，财政数据是通过学校级表格和区级表格在学校级和区级收集的。SLFS 要求将中央级支出分配到区内各学校。例如，如果无法直接分配，某些支出可以除以区内入学人数，然后按每名学生的人数分配给所有学校。区表格将包含每个学校表格第 I 部分的值的总和和排除项，以便与可比的 ST-3 值进行比较。此外，区级表格将只包括一个用于项目领域详细信息的字段，涵盖特殊教育总支出。这个单一的区级字段将反映 ESSA 财务透明度表格中条目 O 中当前收集的内容，并将满足《教育法》第 1716 条和第 215-a 条的要求。
呼吁采取行动弥合数字访问、设计和使用方面的鸿沟
作者感谢为本指南接受采访的专家：Paolo DeMaria，全国州教育委员会协会（NASBE）总裁兼首席执行官；Dean Folkers，州首席学校官员委员会（CCSSO）教育、数据和技术总监；Cindy Marten，美国教育部副部长；Stacey McAdoo，Teach Plus（阿肯色州）创始人兼执行董事；Frederick Brown，Learning Forward 总裁兼首席执行官；Shawn Rubin，Highlander Institute 执行董事；L. Earl Franks，全国小学校长协会（NAESP）执行董事；Julia Fallon，SETDA 执行董事；Alesha Daughtrey，Mira Education 总裁；Keith Krueger，学校网络联盟（CoSN）首席执行官；Shaun Kellogg，Friday 教育创新研究所临时执行董事；国际教育技术协会 (ISTE) 和课程监督与发展协会 (ASCD) 首席执行官 Richard Culatta；美国国家教育与经济中心 (NCEE) 首席执行官 Vicki Phillips；Robinhood 学习与技术基金董事总经理 Amber Oliver；克莱顿·克里斯滕森研究所高级研究员 Tom Arnett；Hiller Spires，
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Oracle云着陆区是预先建立的，策划的模板，可自动化各种用例的租赁设置和资源提供。着陆区提供了规范性的最佳设计和硬化配置（包括安全性，合规性，网络，身份等），这是基于行业最佳实践和Oracle的专业知识。基于开放式框架（Therraform）的陆地区域，使客户能够以安全，安全和可预测的方式管理其基础设施部署。这个良好的基础使客户能够加速云入门，简化规模的未来操作，并确保您的环境安全，表现和成本效益。Oracle的着陆区部署所需的Oracle Cloud资源，这些资源与支持安全性和零信任最佳实践所需的服务和控件预先配置：
弥合数据与药物发现之间的差距 | ...
人工智能 (AI) 通过机器学习、深度学习和自然语言处理改变了药理学研究。这些进步极大地影响了药物发现、开发和精准医疗。AI 算法分析大量生物医学数据，识别潜在药物靶点、预测疗效并优化先导化合物。AI 在药理学研究中有多种应用，包括靶点识别、药物再利用、虚拟筛选、从头药物设计、毒性预测和个性化医疗。AI 改善了临床试验中的患者选择、试验设计和实时数据分析，从而提高了安全性和疗效结果。上市后监测利用基于 AI 的系统来监测不良事件、检测药物相互作用并支持药物警戒工作。
文化数据空间：联合数据生态系统的案例研究
摘要 在全球多个国家甚至大陆的数据战略中，分散式数据空间概念旨在解决组织之间的数据主权问题。大量项目和一些已经投入运营的数据空间涉及制造业、移动性和物流业或健康等工业领域的应用领域。然而，数据主权也成为艺术家和文化机构关注的重点，他们追求双重且有时相互冲突的目标，即通过数据共享创造附加值，并保护他们的知识产权和个人隐私权。该领域的其他挑战包括与现有数据空间相比潜在参与者数量多几个数量级、IT 能力通常有限、数据类型和规则的复杂差异化系统、异构数据集成和分析与人类创造力之间的新相互作用等等。此外，所涉及子社区的不同发展路径需要一个复杂的联合数据空间发展概念。本次主题演讲报告了“数据空间文化”的经验，这是德国总理办公室的灯塔项目，旨在调查这些问题，并围绕剧院、博物馆、音乐培训和当地文化社区网络等领域的四个用例展示和评估合适的数据生态系统。我们还讨论了与欧洲及其他地区的许多其他文化数字化举措的潜在协同作用和互操作挑战。