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Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
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神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
定量均值研究中四种数据收集方法的方法之间的收敛有效性 - 终端链研究Langbroek，i。; Beuckelaer，A。DE2007，AR
本文研究了用于定量末端链研究中使用的四种替代数据收集方法的方法之间的收敛有效性。基准方法是常规的APT方法（即纸笔方法），其中要求受访者指示产品属性与消费者的好处之间的现有联系（即ab），以及在征服和消费者价值（BV）之间。替代数据收集方法是口头访谈（VI），两种类型的综合访谈（CP和CR），每种访谈仅在AB和BV链接与受访者之间差的顺序相差。结果表明，未建立所有四种数据收集方法之间的方法之间的收敛有效性。但是，当将两种替代数据收集方法（特别是：CP和VI）与常规APT方法进行比较时，在某种程度上支持了方法之间的收敛有效性。唯一产生结果的数据收集方法（即consumer m-e-cs）与常规APT方法明显不同的是计算机访谈，其中AB和BV链接以（部分）随机顺序与受访者（即CR方法）。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。
关于国家农业研究系统的数据收集的新方法
•ASTI调查是由IFPRI发起的，以响应经济合作与发展组织（OECD）国家（OECD）国家（OECD）国家和全球南部的大多数发展中经济体之间的差距•ASTI调查方法与Frascati手册的方法与OECD和合作伙伴开发的Frascati手册相吻合，从而确保了整理数据的时间。•ASTI的范围是农业研究和实验发展（R＆D）：“为了增加知识的库存而进行的创造性和系统性工作[...]并设计了可用知识的新应用”•农业R＆D（ASTI采用）：ASTI（由ASTI）：作物，农作物，牲畜，牲畜，林业，森林，渔业，自然资源，自然资源和主要方面。农产品的农业存储和加工。
数据收集公司定量调查
1。景观分析：对已确定的数字平台进行严格的美化研究，以通过利益相关者访谈和文献评论来了解不同应用的设计和实施2.识别数字平台和平台分析：将优先考虑两个数字平台，以与各种利益相关者（包括政府，捐助者和专家）进行一致，以分析其建筑/设计。除了分析外，还将与数字技术和性别专家进行关键的线人访谈（KII），以了解性别意图的方法以及数字应用程序的整体生态系统，包括其吸收，可访问性和障碍。3。用户旅程：通过协商过程，我们将对两个平台进行深入的用户研究。我们的计划是从平台1开始，然后是平台2分析。我们将绘制平台的过程：•定性研究：我们将使用定性研究方法和以人为中心的设计来了解数字应用程序的障碍和促进者，包括受益人和从业者的角度。我们的方法将包括小组讨论，深入的访谈以及与各种利益相关者和用户的主要线人访谈。•描述性调查和用户偏好：本调查将集中于了解平台中与界面相关的挑战，以及如何适应女性用户的特定需求。4。用户成本分析：我们计划对两个平台进行详细的用户成本分析。调查将以两种主要方式补充和增强定性研究：（1）提供较大的样本量； （2）帮助我们量化偏好并观察女性对数据和设计的感兴趣模式。该分析旨在为政策制定者和从业者提供有关干预措施的可行性，可伸缩性和影响的基本信息。
机器学习的数据收集和标签技术
1引言机器学习领域（ML）近年来经历了一段空前的增长。这种显着的进步可以归因于两个关键因素：计算能力的指数增长和广泛数据集的不断增加[1-3]。然而，这一进展基础的基础是数据收集和标签 - 提出了重大挑战，可以阻碍ML模型的功效和道德实施[4-8]。本评论论文介绍了复杂的数据收集和标签机器学习的世界，并借鉴了数据管理和机器学习社区的见解。机器学习的变革潜力在许多域中显而易见。从疾病诊断和个性化医学[9]革命性医疗保健[10]和在供应链中优化物流[11]中，ML算法正在迅速重塑我们的世界。这些进步的核心在于ML模型从数据，识别模式学习并根据其暴露的信息进行预测的能力。用于训练这些模型的数据的质量和数量对于它们的成功至关重要。高质量，多样化和标记的数据对于构建可在现实世界中有效性能的强大且可推广的ML模型至关重要[12，13]。但是，收集和标记机器学习数据的过程远非直接。此外，关于数据隐私和数据集中潜在偏见的道德考虑训练复杂模型所需的庞大数据可能令人生畏，并且对每个数据点进行精心标记的任务可能非常耗时且昂贵。
脑疾病研究基础设施数据收集和探索 (BRIDGE) 平台简介
1,100 1. 一天内发布数据 2. 数据包括昂贵且难以获取的 MRI、PET 和遗传学 3. 受试者为阿尔茨海默病和轻度认知障碍 (MCI) 患者以及健康志愿者。 4. AIBL 的研究也是第一个在实验设计中使用计算机化认知评估的研究。 5. 可在 ADNI LONI 网站上免费下载，供全球研究人员使用。 6. 数据协调与共享：AIBL 数据已提供给全球阿尔茨海默病协会互动网络 (GAAIN)，并安装了软件，从而使 GAAIN 用户能够查询元数据并接收队列摘要，随后用户可以在需要时通过提交意向书 (EoI) 请求更多信息（以及生物流体样本；血液和脑脊液）。