XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据归档
建立NOAA的操作空间天气观测
NOAA提供了运营空间的天气监测，预测以及对民用应用程序的长期数据归档和访问，维护基于地面和空间的资产，提供了支持操作的研究，并为太空天气预测技术和科学提供了要求。ProsWift Act§60601
超级和量子量表
HPC，AI和ML ActivesCale与WEKA文件系统完全集成。WEKA文件系统是一个闪存优化的规模输出文件系统，可在基于NVME的SuperMicro服务器群体上运行，用于HPC，人工智能和机器学习工作负载的领导性能。WEKA使用本地NVME存储提供高性能，低延迟和一致的响应时间。WEKA文件系统可以使用ActiveScale对象存储（基于超级服务器）作为辅助存储资源，以较低的成本存储大量信息。数据归档和长期保留策划，通过ActiveScale在线巩固和维护冷数据资产，以低成本，易于访问和长期保护。ActivesCale支持基于磁盘的数据存储层，用于快速访问活动数据，以及一个冷的，基于磁带的数据存储层，用于较低的成本存储，保护和在线访问大量数据。
使用 zenon® 的 DS Agile SCADA/HMI 宣传册
DS Agile 使用 zenon 确保中央数据归档的作用。数据的高可用性或数据高可用性基于服务器和历史数据库的对称热/备用冗余。通过定义一个“辅助”服务器来充当“备用”服务器的角色，可以实现故障安全。服务器之间的连接由看门狗监控。为了避免在服务器故障和检测到故障之间的时间内丢失数据，备用服务器始终缓冲所有数据。如果备用服务器不是“主”服务器，也会进行此数据缓冲。服务器发生故障后，此缓冲区将与来自服务器的最新数据和新传入的数据合并（合并），因此不会丢失或重复数据。因此，控制系统可保证无缝冗余。
自然灾害管理的创新方法
本技术报告全面概述了国际电联/世界气象组织/联合国环境规划署人工智能自然灾害管理焦点组 (FG- AI4NDM) 所做的贡献，并提出了标准化人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 数据相关流程的结构。该报告重点介绍了在自然灾害管理领域收集、监测和管理人工智能/机器学习应用数据的最佳实践。它探讨了数据要求、数据收集过程中的潜在问题以及如何使用人工智能算法来提高数据数量和质量。此外，该报告还涵盖了数据归档、操作工作流程、人工智能/机器学习和数据标准、政策、道德、法律问题和开放数据。其目标是提供可用作标准或“良好实践”指导的初步信息。
老虎桥4.1管理指南
将源与Microsoft Azure Blob存储目标配对。。。。。97将源与Amazon S3目标配对。。。。。。。。。。。。。。。。。。98将源与IBM云对象存储目标配对。。。。。。。。99将源与Backblaze目标配对。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101将源与S3兼容对象存储目标配对。。。。。102将源与黑皮对象存储目标配对。。。。。。。。103将源与COEUS目标配对。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104将源与网络共享目标配对。。。。。。。。。。。。。。106将源与本地音量目标配对。。。。。。。。。。。。。。。107完善自动托管位置的列表。。。。。。。。。。。。108自动数据复制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109空间回收。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110自动数据归档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112主动同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113操作模式参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114监视数据管理统计信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。115禁用老虎桥。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116
Sentinel-3 校准和验证计划 - ESA 地球在线
本文件列出了 Sentinel-3 的所有卫星仪器和操作产品的校准和验证的总体战略和计划。它使用基于需求的方法，通过可追溯到任务要求来确保充分涵盖与仪器校准和操作产品验证相关的所有参数。任务要求涵盖端到端地球观测系统，包括高级要求、任务操作、数据产品开发和处理、数据分发和数据归档。任务要求可追溯性文件 (MRTD) ( AD 4 ) 根据用户要求和任务目标阐述了任务要求文件 (MRD) ( AD 3 ) 中为 Sentinel-3 任务规定的要求。Sentinel-3 MRTD 为 Sentinel-3 系统要求文件 (SRD) ( AD 1 ) 中 Sentinel-3 任务要求的技术实施提供了指导方针，该文件构成了卫星和系统相关开发的基础。由于其详细程度，MRTD 还将用作校准和验证要求可追溯性的来源。
MIEM 指南：报告环境元条形码数据的最低限度信息
环境 DNA (eDNA) 和 RNA (eRNA) 宏条形码已成为评估环境样本生物多样性的常用工具，但方法、数据和元数据的记录不一致使得结果难以重现和综合。一个科学家工作组合作制定了一套最低限度的报告指南，涵盖宏条形码工作流程的组成步骤，从实验室的物理布局到数据归档。我们强调报告数据和元数据套件应遵循可查找、可访问、可互操作和可重现 (FAIR) 数据标准，从而为评估和理解研究结果提供背景。概述了每个工作流程步骤的记录注意事项，然后在可随已发表的研究或报告一起提供的清单中进行了总结。确保工作流程透明且有记录对于可重现的研究至关重要，并且应允许更有效地将宏条形码数据纳入管理决策。
CIVIS 开放科学战略
● 开放科学政策（机构/国家 OA 政策、研究诚信行为准则、FAIR 原则、机构和欧盟 OS 政策）； ● 数据管理计划； ● 权利和许可（版权、GDPR、知识共享和数据收集的许可限制）； ● 搜索和收集数据（现有数据库、档案和存储库中的搜索技术、功能和选项；数据收集、数据提取方法和工具、TDM（文本和数据挖掘）、新数据集合的创建）； ● 数据存储（数据安全、共享平台、访问条件、个人数据保护、匿名化、假名化和元数据）； ● 数据处理（可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 开放可重复研究（开放方法论：可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 归档数据和长期存储（FAIR 原则、FAIR 与开放数据、数据类型、元数据和文档、数据访问、PID、许可证、数据管理、存储库和档案、数据归档和保存（短期和长期保存））； ● 发布数据（数据发布平台、FAIR 原则、FAIR 与开放数据、PID、许可证、开放链接数据、RDM）； ● 科学出版/学术交流（出版物类型、OA 和非 OA、同行评议期刊和其他媒体）； ● 开放获取出版和传播（开放获取期刊和出版平台；开放存储库、相关法律要求、版权问题和成本（例如 APC））。
利用机器学习和在线招聘信息评估美国数据经济
3D 地震数据 数据字典系统 埃森哲数据治理框架 数据文档 高级数据录入 数据加密 评估 数据 数据工程 大数据 数据录入 大数据分析 数据录入优先级 计费 数据分析 数据评估 生物数据库搜索 数据利用 商业智能 数据建模 DFHSM 级联大数据应用 数据流图 (DFD) 气候数据分析 数据治理 临床数据抽象 数据集成 临床数据分析 数据完整性 临床数据交换 数据湖/水库 CDISC 数据丢失预防 临床数据管理 数据管理 临床数据审查 数据管理平台 (DMP) 临床数据理解 数据操作 临床数据库开发 数据映射 临床研究 数据准确性和完整性 数据迁移 云安全 数据保护和隐私 数据挖掘 列式数据库 数据挖掘行业知识 概念数据模型 数据建模 客户数据集成 数据建模 星型/雪花模式 客户服务数据库 数据多路复用系统 (DMS) 数据采集 数据处理 数据采集系统 数据操作 数据分析 数据平台即服务 数据和安全监控董事会数据预处理数据架构数据隐私数据归档数据保护行业知识数据缓冲区数据保护规划数据捕获数据保护策略数据中心硬件数据质量数据清理数据质量评估数据收集数据报告数据通信数据科学数据压缩数据安全数据转换数据安全分类