XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据共享
基于属性的遥测数据共享 -
摘要：本研究研究了Uppsala模型的适应性，以增强欧盟（EU）资助的项目的管理，特别是专注于该模型的宏观和微型元素。最初是为公司级国际化开发的Uppsala模型，为应对欧盟项目实施的复杂挑战提供了一个宝贵的框架，其中包括官僚主义的障碍，多样化的利益相关者管理以及欧洲一体化的复杂性。本文强调了尽管申请流程和熟练的受益人提高了项目经理所面临的持续问题。通过应用Uppsala模型，该模型强调了逐步的知识发展和资源承诺，本研究旨在弥合基金获取和项目交付之间的差距。Uppsala模型的宏观（广泛外部因素）和微观（个人和组织行为）观点的整合为管理国际，多利益相关者欧盟倡议提供了全面的方法。这种方法是通过Sumanu项目举例说明的，该项目解决了波罗的海地区的营养回收和可持续肥料管理。调查结果表明，可以通过促进更好的利益相关者关系，增量学习和自适应策略来有效地应用Uppsala模型的原则来增强复杂的欧盟项目的执行。这项研究强调了在欧盟背景下实现成功的项目成果方面的体验式学习和网络观点的相关性。
B2B 数据共享 - Ert.eu
今天形成的工业数据生态系统将成为明天的创新平台。数据经济的成败很可能决定未来几十年哪个世界强国将引领经济。面对激烈的竞争，且时间紧迫，欧洲必须抓住机遇，奠定基础，使其能够在即将到来的商业数据开放经济中蓬勃发展。欧盟立法和政策议程的关键部分，从工业战略和数字十年目标到数据战略，应协调一致，实现这一目标，释放欧洲企业的潜力。如果欧洲取得成功，回报将是巨大的：在下一波数字化转型中占据全球领导地位，并极大地促进欧洲的增长、创新和创业。
比例数据共享和人工智能
所有作者的隶属信息：1。阿姆斯特丹中心女士，阿姆斯特丹神经科学，荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹UMC放射与核医学系； 2。纳菲尔德临床神经科学系（NDCN）的FMRIB综合神经影像中心（WIN），牛津大学； 3。人类成像和图像处理核心，神经科学和再生医学中心，美国马里兰州贝塞斯达的亨利·杰克逊基金会； 4。美国波士顿杨树和妇女医院放射学系神经成像中心； 5。神经放射学科（放射学系），巴塞罗那自治大学（西班牙）Vall D希伯伦大学医院和研究所（VHIR）； 6。阿姆斯特丹UMC，阿姆斯特丹，荷兰； 7。IRCCS San Raffaele Scientitute，意大利米兰IRCCS神经科学部实验神经病学研究所神经影像学研究院； 8。Amigo，生物医学工程与成像科学学院，英国伦敦国王学院； 9。神经与医疗工程学院，英国UCL伦敦。
数据共享经济学 - 意见书
因此，我们将一方面分析数据空间中的参与者（通常既是数据和相关服务的用户也是提供者），另一方面分析组织生态系统的协调者。数据生态系统汇集了希望交换数据和互补服务的一系列利益相关者。这些生态系统被视为“俱乐部”，因为要想生存下去，它们必须使参与者能够从他们对公共资源池（即共享数据和衍生服务）的贡献中获益。我们还将研究协调者商业模式的多样性：从纯粹的技术促进者到商业整合代理，这取决于他们所涉及的价值链的组织。事实上，生态系统协调者可能只是提供技术服务（标准、提供平台、用户/供应商目录）或一组商业服务（增值服务、销售丰富数据等）。
NICHD 数据共享策略
其中：• 不使用已建立的存储库或未致力于使用存储库• 计划仅通过“出版物”和“会议”共享• 命名不适当的数据存储库（不是广泛可访问的数据类型）• 列出多个存储库时，未指明哪些数据属于哪个存储库• 过度依赖“通用存储库”（应优先考虑特定学科的存储库）
人工智能中负责任的数据共享
目前，对信任、安全性和对可用数据使用缺乏控制的担忧阻碍了大规模数据共享 [2]。所有这些都减缓了新人工智能应用的开发和推出，尽管当大量和不同类型的数据无处不在时，可能会实现显著的优势。因此，开发和使用来自多种来源的数据的人工智能应用程序并不是一件简单的事情。荷兰经济事务和气候部最近发布了各种政策指南 [3],[4]，以在经济部门和社会内部和之间共享数据。这些指南概述了共享数据的经济价值。一个适合共享数据的环境的重要性被强调为一个关键因素。虽然这些政策并不是针对人工智能应用的，但它们与人工智能非常相关。在欧盟政策中，数据共享和人工智能也是关注的焦点。最近，欧盟委员会发布了一份关于人工智能对欧洲重要性的通报 [5]、一项协调计划 [6] 以及一份关于欧洲人工智能的白皮书 [7] 和一份关于欧洲数据战略的通报 [8]。 NLAIC 内部“数据共享”工作组的目标是尽可能减少 AI 数据共享方面的障碍。一个重要的出发点是数据所有者必须控制其数据。最重要的术语是“数据主权”。这意味着，这并不是对“一切都会好起来”的信心，而是需要一个适当的环境来保证数据得到负责任的处理——在数据所有者确定的条件下。有很多事情需要考虑；然而，很多事情已经是可能的了。有时必须做出艰难的选择，但考虑到 AI 提供的可能性，这一切都是值得的。
健康国际基因组数据共享...
这一为 HTI 量身定制的 PtC 以 GA4GH 的《基因组和健康相关数据负责任共享框架》（2014 年，2019 年重新批准）及其后续政策为基础。该框架以人权为基础，旨在特别激发每个人分享科学进步及其利益的权利。相关核心要素包括：透明度；问责制；数据质量和安全；隐私、数据保护和保密；风险-收益分析；以及认可和归属。实施这一 PtC 需要仔细关注特定背景——包括相关司法管辖区、适用法律和政策、部门、公司、数据共享活动以及健康和基因组数据类型。1 PtC 附有解释性说明（附录 A）和问题驱动的摘要（附录 B），以设定国际背景。
数据共享政策2023年3月
版本（日期）修订V1（2009年7月）V2（2010年2月）澄清：1.1.3; 1.1.4; 2.1.2; 2.1.5; 2.1.7; 3.1.2; 3.6; 3.8;附件一个程序：2.2; 5.3; 8.2.1 V3（2010年7月）澄清：1.1.5; 2.1.5; 2.2.3; 3.1.1; 4.1.1; 6.1.1; 7;文件历史；委员会信息程序：8.2.3; 6.1.2 V4（2011年6月）澄清：2.3.1; 3.3.1修正案：3.1.1; 3.2.1;委员会信息V5（2012年11月）澄清：1.1.8程序：附件B修正案：委员会信息V6（2014年10月）整个准则V7（2014年11月）的重大重写（2014年11月）澄清3.IV； 3. VI V8（2015年1月）加法：4个元数据提交V9（2016年1月）加法：摘要统计数据共享V10（2017年1月）更新数据共享时间表V11（2017年4月）删除资源与研究和更改数据共享时间表之间的差异，以提供更长的时间范围的ENA-释放。（第5节）V12（2017年6月）更改RNA SEQ发行时间（第5节）。v13（2020年5月）更新了联系人详细信息V14（2020年12月）添加了参考基因组发布时间。添加了参考基因组的定义。删除了对HMDMC的引用。修改了博士生释放延迟的措辞。将TOL数据共享添加为附件。V15（2023年3月）删除了Helix链接，并澄清了博士学位释放延迟的措辞。
关于治疗数据共享的关键信息
TDC.Leenay：原代 T 细胞是一种很有前途的治疗性基因组编辑细胞类型，因为它们可以在体外有效地进行工程改造，然后转移到患者体内。该数据集包括对来自 15 名供体的原代 CD4+ T 细胞进行 CRISPR-CAS9 敲除实验的 DNA 修复结果 [ 82 ]。对于来自 553 个基因的 1,521 个独特基因组位置中的每一个，都提供了 20 个核苷酸的指导序列以及 3 个核苷酸的 PAM 序列。预测包括 5 个修复结果：插入的 indel 读取分数、平均插入长度、平均删除长度、indel 多样性、移码修复结果分数。建议的数据拆分：随机拆分；评估：MAE；单位：长度为 #、分数为 %、多样性为位；许可证：CC BY 3.0。