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World File Search System数据收集
鲸类调查期间的声纳浮标声学数据收集
尽管存在潜力，但声纳浮标特有的众多复杂因素可能会对使用 DIFAR 信号进行方位角估计的准确性、声学数据的质量以及数据解释产生负面影响。本报告旨在确定数据收集方法，以缓解许多与依赖声纳浮标进行声学记录和方位角估计的海洋哺乳动物声学研究相关的问题。这包括建议的数据收集硬件和软件方法、硬件系统的校准以及部署和校准声纳浮标的协议和方法。这些硬件和软件方法预计会随着时间的推移而发生变化，在实施涉及声纳浮标的研究计划之前，应考虑最近的技术进步。
一种新的数据收集指数型比率估计器...
系统抽样是有限总体调查中常用的概率设计，参见 WG Madow 和 LH Madow”[1]。除了简单之外，系统抽样提供的估计量对于某些类型的总体来说比简单随机抽样或分层随机抽样更有效。Hajeck [2]、Cochran [3] 和 Gautschi [4]。后来，利用辅助变量信息估计总体均值的问题也得到了许多作者的讨论，其中包括 Quenouille [5]、Hansen 等人[6]、Swain [7]、Banarasi 等人[8]、Kadilar 等人[9]、Robson [10]、Singh 等人[11]、Singh 等人[12]、Singh 等人[13]、Singh 等人[14]、Kushwaha 等人[15]和 Khan 等人。 [16]、Khan 等人 [17]、Singh [18]、Shukla [19]、Koyuncu 等人 [20]、R. Singh 等人 [21]、R. Singh 等人 [22]、Bahl 等人 [23]、Srivastava 等人 [24]、Tailor 等人 [25] 和 Ozel Kadilar 等人 [26]。考虑一个大小为 N 个单位的有限总体。从第一个单位和每个后续单位中随机抽取大小为 n 的样本，则 N = 其中和为正整数，因此，将有大小为的样本，并观察样本中选定的每个单位的研究变量和辅助变量。令表示第个样本中第个单位的值。然后，系统样本均值定义如下：和总体均值的无偏估计量，为了获得一阶近似的估计量，使用以下误差项：
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
2024 年之后数据收集技术完成说明。...
1. 概述 3 1.1 与去年相比的主要变化 3 2. 检查表和先决条件 4 3. 未来发展 5 4. 介绍 6 5. 主要特点 7 5.1 学习活动级别 7 5.2 计划级别 7 5.3 生成 16 岁后收集回报的阶段 8 6. 数据输入和数据检查 9 6.1 数据输入 9 6.2 查询 9 6.3 错误 9 6.4 检查 9 7. 2024 年 10 月 16 岁后收集中要返回的数据字段摘要 11 8. 个人学习活动和计划数据 13 8.1 选择计划决策树 13 8.2 如何定义学习活动？ 14 8.3 如何定义计划？ 15 表 1：AS 和 A2 综合课程 16 8.4 重修/补考/重考 16 8.5 新的 AS 活动（A2 等级） 16 表 2：普通教育课程等价物 16 表 3：职业资格等价物 17 8.6 AS/AS 等价物授课 17 8.7 混合职业教育或普通教育资格 17 8.8 GCSE 课程 18 表 4：GCSE 等价课程 18 8.9 非资助课程 18 表 5：非资助课程 18 9. 威尔士学士学位 19 附件 A：按数据字段验证和错误更正的详细完成说明 20 附件 B：完成状态转移/退学决策树 66 附件 C：课程、提供者和 QWAD 列表 67 附件 D：在多家教育机构注册的学生 68 双重注册的学生 68
国际近海地质碳存储项目清单和数据收集
该项目是由美国能源部国家能源技术实验室资助的部分，部分是通过现场支持合同资助的。美国政府，其任何机构，其任何雇员，支持承包商，或其任何雇员既不对任何信息，设备，产品或程序所披露的任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用均不将使用其使用，或者代表其使用不会侵权私人权利。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
医学成像人工智能的伦理考量：数据收集、开发和评估
1 罗彻斯特大学卫生人文与生物伦理学系和哲学系，罗彻斯特，纽约；2 多伦多儿童医院生物伦理学系和多伦多大学达娜拉纳公共卫生学院，加拿大安大略省多伦多；3 东北大学哲学与宗教系和 Khoury 计算机科学学院，马萨诸塞州波士顿；4 阿姆斯特丹癌症中心放射学和核医学系，阿姆斯特丹大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹；5 国立卫生研究院临床中心放射学和影像科学系，马里兰州贝塞斯达；6 圣路易斯华盛顿大学生物医学工程系和 Mallinckrodt 放射学研究所，密苏里州圣路易斯；7 不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华；8 密歇根大学医学院放射学系，密歇根州安娜堡； 9 爱荷华大学放射学和物理学系，爱荷华州爱荷华市；10 圣路易斯华盛顿大学马林克罗德放射学研究所，密苏里州圣路易斯；11 西门子医疗系统美国公司，伊利诺伊州霍夫曼庄园
2025 数据收集工作表 - 用于检查、更改、控制……
美国心脏协会于 2023 年 11 月推出了一种新的 ASCVD 和心力衰竭风险评估工具，用于预测一个人患心血管疾病的长期风险，该工具包括更广泛的健康指标，包括社会决定因素、肾功能和血糖控制，并提供性别特异性结果。PREVENT™ 计算器旨在帮助临床医生实施心血管疾病风险评估，并促进临床医生与患者的讨论，以优化心血管疾病的预防，包括动脉粥样硬化性心血管疾病和心力衰竭。临床医生和患者应利用这些风险评估信息，根据患者服药偏好、潜在的药物不良反应或相互作用以及针对潜在风险因素的哪种治疗干预方法对特定患者可能最成功的情况，个性化预防工作。
自动路面状况数据收集质量控制、质量保证和可靠性
州公路机构已经认识到其路面管理系统需要高质量的数据。然而，很难得出好数据的价值。在过去二十年中，路面状况数据收集的主要组成部分几乎完全自动化。自动化路面状况评估的准确性和可靠性会显著影响项目和网络层面的路面决策，导致机构资金和资源分配不优化。因此，机构必须确保收集和处理高质量的路面状况数据。印第安纳州交通部 (INDOT) 认识到拥有高质量路面状况数据的重要性，但与该国许多其他州公路机构一样，INDOT 依赖承包商提供所需质量的路面状况数据。与其他类似
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。
自动路面状况数据收集质量控制、质量保证和可靠性
最终报告 FHWA/IN/JTRP-2009/17 路面状况数据自动采集质量控制、质量保证和可靠性 作者：Ghim Ping Ong 土木工程学院客座助理教授 Samy Noureldin 印第安纳州交通部部门经理和 Kumares C. Sinha Olson 土木工程杰出教授 联合交通研究计划 项目编号 C-36-78O 文件编号 3-10-14 SPR-3111 与印第安纳州交通部和联邦公路管理局合作 本报告内容反映作者的观点，作者对本文提供的事实和数据的准确性负责。内容不一定反映印第安纳州交通部或联邦公路管理局的官方观点或政策。本报告不构成标准、规范或法规 普渡大学西拉斐特，印第安纳州，47907 2010 年 1 月