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World File Search System数据收集
疫苗接种数据收集信托指南
PHA 负责代表卫生部 (DoH) 监测信托雇用的一线卫生和社会护理工作者 (HSCW) 的 COVID-19 和流感疫苗接种情况。基于可用数据的前线定义已调整为仅用于报告目的。信托应根据 COVID-19 秋冬季加强疫苗接种计划 2023 函和季节性流感疫苗接种计划 2023/24 函向所有被视为前线（即与患者直接接触）的 HSCW 提供 COVID-19 和流感疫苗。
达卡国际机场运营数据收集调查
保税仓库狭窄（进出口均需要比现有空间平均宽3倍的空间）。 出口：卸货空间不足。公共区域严重拥挤。 进口：无法入库的货物，则放置在坡道附近的天棚下（非保税）露天。 比曼航空虽然垄断经营，待遇优厚，但在货运效率方面管理不善。 据说，由于集装器未固定或直接放置在地面上，过去3年内发生了3起集装器（ULD）直接撞击飞机的事故。 损害赔偿金基本由航空公司承担。 快递货物设施差。 应在保税仓库外设立长期无人认领的货物专用存储设施，以缓解拥挤。 出口保税仓库前的未预留货物应放置在机场外（另一个想法是在新保税仓库建成后将货物转移到旧保税仓库）。 保税货物不能存放在机场外，因为达卡还没有建立保税转运的概念。 海关官员短缺（一名官员每天处理数百起案件。总共有大约 20 名官员负责出口和进口）。此外，海关官员对 HS 编码的了解不足。 由于开门晚和午休时间长，海关办公室的实际办公时间不到六个小时，应该将这段时间分配给方便货物从仓库移出。 问题 出口和进口仓库的处理和存储空间都太窄。 比曼航空的工作人员在质量和快速处理方面不可靠，因为他们没有接受足够的基本培训，包括安全管理。 比曼航空与其他航空公司之间的损害索赔和损失合同对于比曼航空来说是单方面的。 一家电子商务企业计划使用快递服务；因此，需要适当的设施来增加未来对该业务的需求，并通过扩大航空贸易电子商务来发展国家。 保税转运的概念尚未建立。 海关官员短缺（总共只有约 20 名出口和进口官员）。 海关官员对 HS 编号的了解不足。 海关办公室的实际办公时间不到六个小时。 HS 编码：商品名称及编码协调制度 来源：JICA 研究小组
实验数字双胞胎：通过目标数据收集
本文报告了光量子位之间的量子 - 逻辑门实现的实验实现。该门的物理机制依赖于电磁诱导的透明度，而Rydberg在87 rb原子的超低集合中被困在中等辅助弓形谐振器中。在第一次，使用量子非线性系统实现的效率超过了线性光学量子计算中的最新效率。Qubits以各个光子自由度的极化程度实现。空间双轨设置将这些光子引导到谐振器或旁路导轨上，然后重组这两条路径。时间门协议由三个步骤组成。首先，作为rydberg激发，控制光子可逆地存储在原子集合中。在第二步中，在存储时间内从谐振器中反映目标光子。如果存在对照激发，Rydberg封锁会诱导条件π相移。在第三步中，检索控制光子。此门的平均效率为41。7（5）％和分组的过程实力为81（2）％。偏振式钟形状态的产生在78（3）％和82（2）％之间产生。显示了栅极向多个目标光子的延伸，从而产生了Greenberger-Horne-Zeilinger状态为3、4和5光子，并具有62个光子。3（4）％，54。6（1。4）％和54。8（5。3）％。
ICH-GUIDELINE-E19-选择性 - 安全 - 安全数据收集...
A/California/7/2009（H1N1）PDM09样菌株（A/Brisbane/10/2010，野生型）15微克ha ** a/switzerland/9715293/2013（H3N2） - 类似于A/South Australia/55/2014，野生型/55/2014，野生型B/ph/phlunks b/phlunks/303/303-l （b/utah/9/2014，野生型）15微克ha **
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。
使用传感器进行边缘 AI 数据收集
瑞萨电子的 Reality AI 软件为使用传感器构建产品和内部解决方案的研发工程师提供解决方案套件和工具。Reality AI 软件使用加速度计、振动、声音、电气（电流/电压/电容）、雷达、射频、专有传感器和其他类型的传感器数据，识别事件和条件的签名，将签名的变化与目标变量关联，并检测异常。由于数据收集和准备是任何机器学习项目中成本最高的部分，也是大多数失败项目出错的地方，因此 Reality AI 软件包含功能来保持数据收集正常进行，协助其进行预 ML 处理，并使用合成增强技术充分利用数据。本白皮书介绍了我们推荐的数据收集规划、执行和收集后处理方法。
MRV非CO2数据收集飞机运营商
自2018年1月1日以来，海上运输部门有义务根据MRV海事法规2监测和报告排放。根据本法规，运输公司必须为他们责任的每艘船提供监视计划，排放报告和验证报告。运输公司必须监视其每艘船，温室气体排放，燃油消耗和其他参数，例如旅行的距离，海上时间和按航行的货物进行的，以将年度数据收集到经认可的MRV MRV MARITIME验证验证的排放报告中。运输公司必须通过Thetis-MRV通过其负责任的管理当局，委员会和国旗国家的当局（以防船只悬挂成员国的旗帜），在先前的报告期（日历年）中为欧洲经济领域从事欧洲经济领域的每艘船上的船舶（ER）一份令人满意的验证的排放报告（ER）。
数据驱动制造过程中的高级数据收集与分析
摘要 制造过程的需求和复杂性迅速增长，使得使用制造数据实现精确分析和控制成为最高优先级，而不是使用简化的物理模型和人类专业知识。在数据驱动制造时代，数据量的爆炸式增长彻底改变了数据的收集和分析方式。本文概述了为在制品制造数据收集和分析而开发的技术的进步。可以得出结论，由于间接测量的复杂性和不确定性，促进直接测量的突破性传感技术是先进数据收集的重要主导趋势之一。另一方面，由于描述复杂制造过程的能力有限，基于物理模型的数据分析不可避免地包含简化，有时甚至包含不适定的解决方案。机器学习，尤其是深度学习方法在获得大量数据后，具有做出更好决策以实现流程自动化的巨大潜力，而趋势数据驱动的制造方法则通过使用有限的数据来实现类似甚至更好的决策。这些趋势可以通过分析制造过程的一些典型应用来证明。关键词：数据驱动制造、智能制造、过程监控、数据分析、机器学习
用于数据收集操作的小型无人机系统的行为研究模型
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SJV DAC数据收集计划 - 调查结果报告
注意：本演示文稿使用2022年清洁系统电源工具的资源配置文件和需求来说明政策和方法论的选择。NRDC建议使用历史数据和/或坚固的，与天气一致的建模数据来校准资源配置文件。