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World File Search System数据完整性
chemSHERPA-AI 数据准备方法和要领
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大数据时代的深渊微生物研究
[1] Du M，Peng X，Zhang H等。地质，环境和生活在世界海洋最深的地方。创新（Camb），2021，2：100109 [2] Stewart HA，Jamieson AJ。HADAL沟渠的栖息地异质性：未来研究的考虑和影响。Prog Oceanogr，2018，161：47-65 [3] Jamieson AJ，Fujii T，市长DJ等。Hadal Trenches：地球上最深的地方的生态。趋势Ecol Evol，2010，25：190-7 [4] Jamieson A.Hadal区域：最深的海洋中的生命[M]。剑桥：剑桥大学出版社，2015年[5] Glud RN，WenzhöferF，Middelboe M等。地球上最深的海洋沟中的沉积物中的微生物碳更换率很高。nat Geosci，2013，6：284-8 [6] Glud RN，Berg P，Thamdrup B等。HADAL沟渠是深海早期成岩作用的动态热点。社区地球环境，2021，2：21 [7]WenzhöferF，Oguri K，Middelboe M等。底栖碳矿化中的矿物质矿化：原位评估2微量精细的测量值。深海Res 1 Oceanog Res Pap，2016，116：276-86 [8] Nunoura T，Nishizawa M，Kikuchi T等。分子生物学和同位素生物地球化学预后，硝化驱动的动态微生物氮循环在hospelagic沉积物中。环境微生物，2013，15：3087-107 [9] Nunoura T，Takaki Y，Hirai M等。HADAL生物圈：对地球上最深海洋中微生物生态系统的洞察力。 Proc Natl Acad Sci u S A，2015，112：E1230-6 [10] Thamdrup B，Schauberger C，Larsen M等。HADAL生物圈：对地球上最深海洋中微生物生态系统的洞察力。Proc Natl Acad Sci u S A，2015，112：E1230-6 [10] Thamdrup B，Schauberger C，Larsen M等。Anammox细菌驱动Hadal沟槽中的固定氮损失。Proc Natl Acad Sci u S A，2021，118：E2104529118 [11] Liu S，Peng X. Hadal环境中的有机物成分：来自Mariana Trench Sediments的孔隙水地球化学的见解。深海Res 1 Oceanogr Res Pap，2019，147：22-31 [12] Cui G，Li J，Gao Z等。在挑战者深处的深渊和哈达尔沉积物中微生物群落的空间变化。peerj，2019，7：e6961 [13] Peoples LM，Grammatopoulou E，Pombrol M等。从两个地理分离的哈达尔沟中的沉积物中的微生物群落多样性。前微生物，2019，10：347 [14] Li Y，Cao W，Wang Y等。在玛丽安娜南部沟渠沉积物中的微生物多样性。J Oceanol Limnol，2019，37：1024-9 [15] Nunoura T，Nishizawa M，Hirai M等。从挑战者深处的沉积物中的微生物多样性，玛丽安娜沟。Microbes Environ，2018，33：186-94 [16] Jian H，Yi Y，Wang J等。居住在地球上最深海洋的病毒的多样性和分布。ISME J，2021，15：3094-110 [17] Hiraoka S，Hirai M，Matsui Y等。 微生物群落和对的反式沉积物的地球化学分析ISME J，2021，15：3094-110 [17] Hiraoka S，Hirai M，Matsui Y等。微生物群落和对
数据手册 - 中天华威
2019年12月Rev.0.9 1/8©2019 SDC Microelectronics Co.，Ltd。www.sdc-semi.com0.9 1/8©2019 SDC Microelectronics Co.，Ltd。www.sdc-semi.com
数据机密性和完整性
管理财务信息以及随后对数据机密性的影响。它调查了如何不断发展的会计标准和实践与网络安全协议相交，以增强退休金组织中财务记录的完整性。网络威胁的动态性质需要对技术保障措施，风险管理框架和合规性措施进行全面分析，以维护数据机密性。此外，审查强调了在退休金部门进行多维网络安全方法的必要性。它讨论了先进技术的集成，例如加密，区块链和异常检测以及传统的会计控制，以制造针对新兴威胁的弹性辩护。探索扩展到对员工培训计划，事件响应策略和第三方风险评估的检查，这是全面网络安全姿势的组成部分。作为退休金组织在数据管理的复杂情况下，对会计和网络安全控制之间的相互作用的整体理解变得至关重要。本综述通过洞悉不断发展的技术景观所带来的挑战和机遇，为现有的知识体系做出了贡献，为从业者和政策制定者提供了增强延期部门数据机密性和完整性的基础。关键字：数据机密性；会计;网络安全；退休金组织；数据
商业和学术机构的数据完整性
安迪·韦斯特 2024 年 4 月 在任何关于诚信的讨论中，无论是在商业、政府还是学术机构中，数据诚信都是一个关键组成部分。在任何组织中，数据诚信对于决策、提供支持主张的证据、质量保证和法规遵从性都至关重要。在学术机构中，数据诚信还提供教职员工和学生学业成就的证据。数据诚信通过记录真实评估结果来捕捉学生获得的毕业属性和学习成果，以确保学术机构颁发的资格的完整性。在数字时代，数据无处不在，组织可以从设备、传感器、视频、图像等形式捕获数据，从而实现大数据、人工智能、区块链和物联网。数据是新石油的说法首次由克莱夫·亨比于 2006 年提出（Charles，2013 年）。这个比喻有力地传达了数据作为数字时代基本资源的重要性。然而，就像石油需要精炼才能生产出塑料、天然气、石化产品和其他对我们现代至关重要的副产品一样，数据也需要精炼才能充分发挥其潜力，推动数字化转型、创新、技术进步、生产力提高和经济增长 Palmer (2021)。数据精炼或处理的基础是数据的质量和完整性。这将数据变成支撑知识经济的关键资产。 数据完整性定义 数据完整性是指数据在其生命周期内的准确性和一致性。它是一个综合术语，涵盖了完整、未更改和正确的状态，使数据可靠地用于其预期用途 (Cote, 2021)。确保数据完整性涉及遵守一套旨在安全准确地管理数据的标准和控制，保护数据免遭未经授权的访问、更改或破坏。因此，数据完整性的维护不仅仅是处理，还包括存储数据以保持其有用性、可靠性和有效性。数据完整性是数据价值的基石，可确保数据在整个生命周期内始终保持准确和安全。数据完整性合规性的重要性：对于澳大利亚所有注册的高等教育机构而言，数据完整性是遵守一系列监管要求和监管机构的基础。高等教育质量标准局负责授予、管理并确保遵守《2021 年高等教育标准框架（门槛标准）》、《2011 年高等教育质量和标准 (TEQSA) 法案》（联邦）、《2003 年高等教育支持法案》（HESA）《注册机构国家行为准则》（联邦）、《2018 年海外学生教育和培训提供者国家行为准则》（国家准则），《2000 年海外学生教育服务法案》（联邦法案）和《2001 年海外学生教育服务条例》，其中概述了联邦海外学生机构和课程登记册 (CRICOS)，用于国际学生教育。其他政府机构管理的一系列联邦立法也要求采取强有力的数据完整性措施。这些是《1988 年隐私法案》（联邦法案）和《1958 年移民法案》（联邦法案）和《公司法案》（2001 年）。欧洲的《GDPR》、美国的《健康保险隐私及责任法》等国际法规以及世界各地的其他法规都执行严格的数据完整性标准，对不遵守规定的行为处以严厉的处罚。
大数据和功利主义的完整性：伯纳德的反应
摘要本文研究了大数据驱动算法的决策中完整性的问题。大数据是指对于传统处理方法而无法有效处理的数据集。数据驱动的算法通常依靠历史数据来做出预测，但是当这些数据偏见时，结果会同样偏斜。在大数据实践中对功利主义方法的依赖；优先考虑大多数人的效率和统计结果，风险通过忽视个人自主权，尊严和人类经验的复杂性来损害个人完整性。是在此基础上，本文使用伯纳德·威廉姆斯（Bernard Williams）的诚信概念作为理论框架，研究了功利主义在大数据和算法决策中的道德意义。本文认为，通过大数据最大化效用的功利主义理由通常会导致个人正直的侵蚀，尤其是当个人被视为终结手段时。通过评估和概念分析方法，本文提倡对大数据实践进行道德重新评估，并提出威廉姆斯对诚信的见解应指导发展更具道德责任的技术，以保留个人和道德真实性。
DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
利用区块链以提高数据完整性和...
在数字时代，数据准确性和安全性对于确保信息系统运行良好非常重要。涉及在线风险和数据泄露时，旧的做事方式并不总是有效。本文介绍了如何使用区块链技术来通过转换数据安全性和完整性来使信息系统更安全，更可靠。区块链是一种自主记录系统，以透明和不变而闻名。这使其成为安全管理数据的绝佳选择。该研究探讨了如何将区块链添加到当前的计算机系统中，以减少脆弱性并更好地保护数据。首先，我们将讨论区块链技术背后的基本思想，例如其结构和使其安全性的加密方法。也讨论了不同类型的区块链，例如公共，私人和组区块链，以及如何在各种信息系统中使用它们。该研究表明，通过许多案例研究，如何在医疗保健，银行业和供应链管理等领域中使用区块链。在每个案例研究中，区块链的引入与更好的安全结果相关，例如未经许可访问或更改数据的尝试较少。本文还讨论了使用区块链的问题，例如如何使其可扩展，使用多少能量以及如何以遵循规则的方式使用。将来，研究人员应努力使区块链设置更好地工作，并找到可以与广泛信息系统一起使用的兼容解决方案。根据我们的研究，我们可以说区块链是提高数据安全性和完整性的好方法，但是需要考虑到系统特定的需求和可能的权衡来仔细整合。
人工智能、数据完整性和新兴网络威胁
研究中采用了两种数据中毒方法：分视图数据中毒和前端数据中毒。分视图数据中毒基于这样的理解：虽然训练数据集的索引无法更改，但数据集中 URL 的内容可以更改，这使得“能够对数据集索引的 Web 资源施加持续控制的对手能够毒害最终用户收集的结果数据集”。38 当对手能够在很短的时间内更改 Web 内容且无法检测到修改时，就会发生前端数据中毒。如果恶意行为者能够准确预测何时访问此类 Web 内容以获取数据集快照，则有可能实现这一点。以广泛用于 AI 数据集的 Wikipedia 为例，研究人员发现他们可以“精确到分钟”地预测捕获数据快照的时间。39 这使得他们能够在拍摄数据快照之前的几分钟内插入不准确的数据，在此期间维基百科没有足够的时间修改不准确的数据。结果，错误的数据被捕获并输入到 AI 训练数据集中。