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数据收集-Basrah
正态分布|示例，公式和用途在正态分布中，数据是对称分布的，且不偏偏。绘制在图上时，数据会遵循钟形形状，大多数值聚集在中心区域，并且随着它们远离中心而逐渐变细。为什么正常分布很重要？自然科学和社会科学中的各种变量通常是正常分布的。身高，出生体重，阅读能力，工作满意度或SAT分数只是此类变量的几个例子。由于正态分布的变量非常普遍，因此许多统计测试都是为正态分布的人群设计的。了解正常分布的属性意味着您可以使用推论统计来比较不同的组并使用样本对种群进行估算。
粒子和核物理学中的数据收集方法
10.1.6 工作流程和要完成的任务 59 10.2 练习 2 - 前置放大器 61 10.2.1 概述 - 运算放大器 61 10.2.2 电磁屏蔽 62 10.2.3 接地 - 接地电气环路 65 10.2.4 带示波器控制的简单前置放大器的屏蔽和接地 66 10.2.5 工作流程和要完成的任务 66 10.3 练习 3 - 蜂鸣器 68 10.3.1 概述 - 振荡器，555 型电路 68 10.3.2 创建自己的蜂鸣器 69 10.3.3 工作流程和要完成的任务 70 10.4 练习 4 - FPGA、Arduino 和使用 Arduino 进行辐射测量 72 10.4.1 概述 72 10.4.2 尝试使用 FPGA 和 Arduino 进行编程和通信 72 10.4.3 硬件 72 10.4.4 盖革管的工作原理 73 10.4.5 FPGA：ATmega328P 作为探测器的大脑 74 10.4.6 Arduino IDE 74 10.4.7 要完成的任务 75
INCloud：用于数据收集、管理、分析和临床翻译的集成神经影像云
摘要 背景 神经影像技术提供了丰富而准确的脑结构和功能测量方法，已成为心理健康和神经科学研究中最流行的方法之一。快速发展的神经影像学研究产生了大量的数据，为数据收集、大规模数据管理、高效的计算要求以及数据挖掘和分析带来了新的挑战。 目的 为应对挑战并推动神经影像技术在临床实践中的应用，我们开发了一体化神经影像云（INCloud）。INCloud 为大规模神经影像数据收集、管理、分析和临床应用的整个过程提供了全栈解决方案。 方法 INCloud 由数据采集系统、数据仓库、自动多模态图像质量检查和处理系统、脑特征库、高性能计算集群和精神障碍计算机辅助诊断系统（CADS）组成。INCloud 的独特设计是脑特征库，它将数据管理的单位从图像转换为海马体积等图像特征。通过将 CADS 连接到科学数据库，INCloud 可以积累科学数据，不断提高精神障碍客观诊断的准确性。结果 用户可以在INCloud上管理和分析神经影像数据，无需将数据下载到本地设备。INCloud用户可以根据自定义标准查询、管理、分析和共享图像特征。文中展示了基于脑特征库的“大分析”示例。结论与传统的神经影像采集和分析工作流程相比，INCloud具有数据管理和共享安全便捷、对研究人员的技术要求低、计算和数据挖掘效率高、可直接应用于临床等特点。该系统的设计和实现也适用于其他领域的影像研究平台。
QI顶级提示：改进工作的数据收集
除了定量数据外，我们还应该在整个改进工作中捕获，分析和从定性数据中学习。定性数据几乎是可以观察和记录本质上不是数值的任何类型的信息。定性数据在帮助我们深入了解问题并理解意义，意见和感受方面特别有用。这对于支持我们发展有关关注什么以及可能有所作为的理论至关重要。定性数据的示例包括变化思想观察，有关护理经验的反馈，对调查的自由文本回答等。
回声范围的队列数据收集协议版本2.1
4。ECHO-wide Cohort Data Collection Protocol Design ...........................................30 4.1 ECHO-wide Cohort Data Collection Protocol Design: Data Elements and Biospecimens .........................................................................................................30 4.1.1 Essential Data Elements and Biospecimens ......................................................30 4.1.2 Recommended Data Elements and生物测量...................................................................................................................................................................................................现有数据的共享............................................................................................................................................................................................................... .........................................32 4.2.2 Preferred Measures ...........................................................................................33 4.2.3 Acceptable Measures ........................................................................................33 4.2.4 Alternative Measures .........................................................................................33
利用人工智能技术支持项目准备和实施的数据收集：“边做边学”的过程
需要在现场数据收集方法上进行创新——不仅要提高项目效率，还要确保在人员流动受限的情况下能够持续开展工作，例如在灾后或脆弱性、冲突和暴力 (FCV) 环境中以及在正在进行的 COVID-19 大流行期间。在大多数情况下，由于发展中国家缺乏数据，现场数据收集是确定项目准备和实施基线的必要的初始步骤。此类数据收集通常由具备必要技术知识的专家进行，以确保所收集数据的完整性和质量。在技术能力有限的发展中国家，这导致需要采购、培训和调动合格的现场专家，包括偏远地区。这可能既昂贵又耗时，如果培训不足，有时还会导致数据质量问题。由于人员流动受限，在灾后或 FCV 环境中，此类现场数据收集活动可能更具挑战性。鉴于目前大多数国家因 COVID-19 而面临的健康风险和旅行限制，改变传统现场数据收集方法的需求变得更加迫切。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
EU-CHINA在绿色恢复方面的合作和... 创新基金 - 欧盟气候行动 会议D：电池制造 - 欧盟气候行动 创新基金与现代化基金-EU气候行动 MRV非CO2数据收集飞机运营商 指导文件 - 欧盟气候行动 投资工业发射器的二氧化碳存储服务
7500亿欧元的恢复基金暂时加强了7年的欧盟预算，并将在贷款之间分配（最新的EUCO协议中最高3600亿欧元）和赠款（在2018年的价格中都高达3,125亿欧元）。这笔钱将通过暂时提升欧盟自己的资源上限来筹集，以使欧洲委员会能够利用其非常强大的信用评级在金融市场上借钱。这是前所未有的 - 欧盟从未发行过大规模债务。此外，还开发了新的收入来源，尤其是环境负面的外部性，例如温室气体（GHG）排放和非重生塑料废物。投资套餐下一代欧盟将被构成三个关键支柱：
俄勒冈州海上风能数据收集和参与计划
缩略词列表 APA 海上处理器协会 AWEA 美国风能协会 BOEM 海洋能源管理局 BNOW 海上风电商业网络 CADR 美国内政部协作行动和争议解决办公室 DLCD 俄勒冈州土地保护和开发部 DOE 美国能源部 DOI 美国内政部 FACT 蒂拉穆克渔民咨询委员会 FERC 联邦能源管理委员会 FGDC 联邦地理数据委员会 FINE 自然能源渔民 FISHCRED 渔民住房信息服务机密发布和基本分发 GLD 地理位置描述 KW 卡恩斯和韦斯特 MAFAC NOAA 海洋渔业咨询委员会 NASCA 北美海底电缆协会 NOAA 国家海洋和大气管理局 NREL 国家可再生能源实验室 NSAT 迪波湾近岸行动小组 OAH 委员会 俄勒冈州海洋酸化和缺氧协调委员会 OCEAN 俄勒冈州沿海能源联盟网络 OCMP 俄勒冈州沿海管理计划 OCS 外大陆架OSCRTN 俄勒冈州南海岸区域旅游网络 OCZMA 俄勒冈州海岸带管理协会 OSU 俄勒冈州立大学 PCFFA 太平洋海岸渔民协会联合会 PFMC 太平洋渔业管理委员会 PMEC 太平洋海洋能源中心 PNNL 太平洋西北国家实验室 POET 太平洋能源信托 PROUA 太平洋地区海洋利用地图集 PSPA 太平洋海鲜加工协会 PUD 公用事业区 RODA 负责任近海开发联盟 SOORC 俄勒冈南部海洋资源联盟 TDAT 美国住房和城市发展部的部落名录评估工具 TSP 领海计划 WCODP 西海岸海洋数据门户 WET-NZ 新西兰波浪能技术