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将数据视为Genai时代的产品
数据治理对于在受监管的行业中尤其是在数据产品生命周期中保持质量，一致性和安全性至关重要。联邦监护权模型在中央和域名团队中分配了治理政策和执法的所有权，从而促进了协作和调整产品的文化，以满足特定的领域需求。自主域与中央团队之间的这种合作旨在有效地满足组织的整体数据需求。它还促进了一种可扩展和敏捷的治理方法，鼓励从域名团队那里获得所有权和买入，并确保在整个数据产品的整个生命周期中保持一致的数据质量和合规性。
将数据空间协议打造成为国际标准
数据空间协议不仅仅是一项技术创新，更是数据驱动型经济的战略推动者。数据空间协议协调两方或多方共享数据的必要步骤，包括请求目录、协商合同和管理传输过程。其影响可能与塑造互联网的协议（如互联网协议 (IP) 3 ）一样深远，将分散和孤立的网络转变为一个全球互联的网络。同样，GSM 标准 4 彻底改变了全球移动电话。正如这些协议为互联网和现代通信奠定了基础一样，数据空间协议将为可信和主权数据共享奠定基础——为各个领域的合作和创新开启新的机会。
将数据与解决生物多样性危机的决策保持一致
生物多样性是生态系统韧性和人类福祉的基石，但面临着未表现的人为威胁。尽管保护生物学家努力解决生物多样性危机以来[1]，但生物多样性弹性和恢复的行星前景仍然很可怕。前几十年的经验教训表明，实现所需的生物多样性结果所需的干预措施需要范围内和跨学科的努力[2]，并且迫切需要迫切需要快速改善全球物种的韧性和恢复（《生物多样性公约秘书处》（《生物学多样性公约》）。全球生物多样性展望5）。但是，有效的生物多样性保护的途径不仅需要良好的意愿。它需要采取行动，以源于数据驱动的策略和基于证据的决策[3]。然而，仅生物学和生态数据并不能产生生物多样性保护。这是因为保护是人类的决策问题；大多数人类选择会影响生物多样性的成果，而保护成功取决于我们认为的重要性以及我们为实现既定目标做出的决定[4，5]。人们始终将环境保护作为优先级[6]，但是，迄今为止，人类决策不足以考虑不同选择的生物多样性后果。这些决定可能是关于土地使用变化，经济发展，商业实践或政策制定的。如果它们对环境质量或物种持久性产生后果，它们会隐含影响生物多样性。当我们面对保护生物多样性的挑战时，至关重要的是要确保索式和相关的数据指导我们的决策和行动[4]。已经汇编了与生物多样性决策相关的大量数据，但不一定用来以促进更好结果的方式进行决策[7]，如霍金斯在本期中所讨论的[8]。决策者通常没有能力确定其选择的生物多样性结果或哪些数据与当前的决策最相关（例如[9]）。我们争辩说，需要将数据生成和用于生物多样性保护的方法开头。通过关注所需的结果，我们可以清楚地识别
通过 AI Express 将数据转化为智能 - 万事达卡
Brighterion AI 将使用您的历史数据构建您的个性化模型，以确保立即节省开支。这些数据和未来的数据来自任何来源，格式也各不相同，Brighterion AI 使用人工智能和机器学习来丰富这些数据。无监督和监督学习会随着时间的推移改善结果，创建随着欺诈者不断变化的行为而成长和成熟的 AI 模型。
使用人工智能将数据转化为见解并推动基于证据的决策
Peraton结合了开创性的应用研究，包括Peraton Labs的分析。Peraton Labs的研究人员创建和实施创新的AI/ML技术，以应对大数据分析，无线网络，电子战和网络安全的关键挑战。我们努力的关键是世界一流的研究，用于开发高级ML功能，并将其应用于网络防御和自动化目标识别到频谱分析，愿景以及建模和模拟的问题。作为一个例子，我们的突破ML范式，使用特权信息学习，模仿人类学习的过程，以极大地提高数据分析的ML的准确性和速度，包括预测和异常检测。
推进计算机科学在教育领域的应用：将数字音乐技术融入小学音乐课程
摘要。本文综合了来自不同研究的证据，探讨了将计算机音乐技术融入教育的变革性影响。结果强调了对学生参与度、技能发展和课堂动态的积极影响。创新的教学方法结合了互动软件、游戏化学习体验和协作项目，使学生能够积极参与学习过程，营造一个充满活力和包容的环境。教师在这种范式转变中扮演着关键的推动者角色，他们调整自己的角色，引导学生完成技术驱动的个性化学习之旅。尽管有明显的好处，但诸如技术使用有限和技术熟练程度参差不齐等挑战仍是教育工作者不断考虑的问题。长期影响评估揭示了学习成果的连续性、技能发展的轨迹以及对学生终身学习习惯的持久影响。这些发现的综合有助于全面了解计算机音乐技术在教育中的多方面影响。未来的研究方向应侧重于完善应对挑战的策略、探索对终身学习的持续影响以及制定强有力的教育政策，以充分利用技术的潜力来塑造音乐教育的未来。
将数学建模整合到基于问题的研究中：
气候变化将大多数物种的生存置于危险之中，因为它极大地影响了该物种所居住的气候，所喝水的质量以及空气或水的温度。当气候变化升高气候的温度时，在土地，湖泊，海洋和海洋中发生过度蒸发。我们在本文中的目的是引入基于问题的学习（PBL）中嵌入的数学建模活动，该活动使学生可以研究与蒸发有关的因素。数学建模是一种教授数学概念和技能的流行技术，也是对科学家感兴趣的科学现象的探究方法。在当前活动中，学生使用来自受信任网站的辅助数据来检验其假设。学生从事分析和解释数据，生成和测试模型，并与同龄人讨论和提出发现。活动使学生有机会检查变量之间的关系，并使用另一个变量进行预测。该活动有可能培养学生的计算和高阶思维能力。关键字：基于问题的学习（PBL），数学建模，气候变化，蒸发，真实科学
将数字双胞胎用于行业5.0的人类机器人组合：探索道德和哲学含义
在一个越来越多的爆炸性世界中，繁荣的增加与工业基础设施的发展密切相关。在过去的几十年中，我们在物联网（IoT）和人工智能（AI）领域看到了显着的进步，以及计算能力成本的降低。与云相连，大数据和数据处理等概念一起，这些技术已成为过渡到行业4.0的关键推动力。这为下一阶段的工业变态铺平了道路，称为行业5.0。行业4.0专注于数字技术和在制造过程中的自动化的集成，而行业5.0通过强调人类与机器之间的协作，将其进一步迈出了一步。这种过渡认识到与先进技术结合使用人类技能，创造力和解决问题的能力的重要性。行业5.0旨在创建更灵活，自适应的生产系统，以使人与机器人之间的无缝合作，最终提高制造业的生产率和创新[1]。
将数字病理与多部的整合
参考文献1。Tomczak，K.，P。Czerwinska和M. Wiznerowicz，《癌症基因组地图集》（TCGA）：不可估量的知识来源。当代Oncol（POZN），2015年。19（1a）：p。 A68-77。2。Vandereyken，K.，A。Sifrim，B。Thienpont和T. Voet，单细胞和空间多词的方法和应用。nat Rev Genet，2023。24（8）：p。 494-515。3。nahm，F.S。，接收器操作特征曲线：临床医生的概述和实际用途。韩国J麻醉剂，2022年。75（1）：p。 25-36。4。Bray，F。等，《 2018年全球癌症统计：Globocan在185个国家 /地区在全球36家癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2018年。 68（6）：p。 394-424。 5。 Chen，L。等人，组织病理学图像和多词的整合预测肺腺癌的分子特征和存活。 前牢房Dev Biol，2021。 9：p。 720110。 6。 McQuin，C。等人，Cellprofiler 3.0：生物学的下一代图像处理。 PLOS Biol，2018年。 16（7）：p。 E2005970。 7。 Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2021。 71（3）：p。 209-249。 8。 Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。 Future Oncol，2021。 17（13）：p。 1665-1681。 9。 J Thorac Dis，2023。 15（5）：p。 2528-2543。 10。Bray，F。等，《 2018年全球癌症统计：Globocan在185个国家 /地区在全球36家癌症的发病率和死亡率估计。ca Cancer J Clin，2018年。68（6）：p。 394-424。5。Chen，L。等人，组织病理学图像和多词的整合预测肺腺癌的分子特征和存活。前牢房Dev Biol，2021。9：p。 720110。6。McQuin，C。等人，Cellprofiler 3.0：生物学的下一代图像处理。PLOS Biol，2018年。16（7）：p。 E2005970。7。Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2021。 71（3）：p。 209-249。 8。 Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。 Future Oncol，2021。 17（13）：p。 1665-1681。 9。 J Thorac Dis，2023。 15（5）：p。 2528-2543。 10。Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。ca Cancer J Clin，2021。71（3）：p。 209-249。8。Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。Future Oncol，2021。17（13）：p。 1665-1681。9。J Thorac Dis，2023。15（5）：p。 2528-2543。10。Hu，J。等人，基于数字病理学和HR（+）/HER2（ - ）乳腺癌基于数字病理和深度学习的临床病理特征，多摩学事件和预后的预测。Koch，S.，J。Schmidtke，M。Krawczak和A. Caliebe，多基因风险评分的临床实用性：关键的2023年评估。 J社区基因，2023年。 11。 OTA，M。和K. Fujio，《免疫介导疾病精确医学的多摩学方法》。 炎症，2021年。 41（1）：p。 23。 12。 Arehart，C。等人，聚词风险评分预测炎症性肠病的诊断。 Biorxiv，2022。 13。Vander Laak，J。，G。Litjens和F. Ciompi，《组织病理学深度学习：通往诊所的道路》。 nat Med，2021。 27（5）：p。 775-784。 14。 ehteshami bejnordi，B。等人，对乳腺癌女性淋巴结转移的深度学习算法的诊断评估。 Jama，2017年。 318（22）：p。 2199-2210。 15。 Varga，Z。等人，KI-67免疫组织化学在2级乳腺癌中的可靠性如何？ 瑞士乳房和妇科病理学家的质量检查研究。 PLOS ONE，2012年。 7（5）：p。 E37379。 16。 Weinstein，R.S。等人，远程病理学，虚拟显微镜和整个幻灯片成像的概述：未来的前景。 Hum Pathol，2009年。 40（8）：p。 1057-69。 17。 办公室，N.A。，政府数字化转型：解决效率的障碍。 2023。 18。 2016，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Koch，S.，J。Schmidtke，M。Krawczak和A. Caliebe，多基因风险评分的临床实用性：关键的2023年评估。J社区基因，2023年。11。OTA，M。和K. Fujio，《免疫介导疾病精确医学的多摩学方法》。炎症，2021年。41（1）：p。 23。12。Arehart，C。等人，聚词风险评分预测炎症性肠病的诊断。Biorxiv，2022。13。Vander Laak，J。，G。Litjens和F. Ciompi，《组织病理学深度学习：通往诊所的道路》。nat Med，2021。27（5）：p。 775-784。14。ehteshami bejnordi，B。等人，对乳腺癌女性淋巴结转移的深度学习算法的诊断评估。Jama，2017年。318（22）：p。 2199-2210。15。Varga，Z。等人，KI-67免疫组织化学在2级乳腺癌中的可靠性如何？瑞士乳房和妇科病理学家的质量检查研究。PLOS ONE，2012年。7（5）：p。 E37379。16。Weinstein，R.S。等人，远程病理学，虚拟显微镜和整个幻灯片成像的概述：未来的前景。Hum Pathol，2009年。40（8）：p。 1057-69。17。办公室，N.A。，政府数字化转型：解决效率的障碍。2023。18。2016，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Goodfellow I，B.Y.，Courville A，深度学习。