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自愿投票系统指南 (VVSG) 2.0 至
公共工作组讨论并制定了指导方针，以指导 VVSG 要求的制定。• 选举流程工作组：选举前、选举和选举后流程工作组进行了大量的前期工作，以收集特定地区的选举流程信息，并据此创建连贯的流程模型。• 互操作性工作组处理投票系统互操作性，包括通用数据格式 (CDF) 建模和模式开发。• 人为因素工作组处理与人为因素相关的问题，包括可访问性和可用性。• 网络安全工作组处理投票系统网络安全相关问题，包括安全控制和审计功能的各个方面。• 测试工作组处理投票系统测试相关问题，包括新 VVSG 的哪些部分需要测试以及如何测试它们。
Safeway通过创新的供应链管理实现增长和盈利能力。
通常，供应商可能会通过配备浏览器的PC或网络计算机要求Safeway商店中的产品销售报告。该请求由IBM Net.Data格式化为SQL查询，该查询是DB2数据库和Web服务器之间的连接网关。db2返回查询结果后，net.data将数据格式化为HTML页面，其中包含用于构建图形的Java applet。供应商以清晰，易于理解的格式看到了所请求的信息，该信息很容易被添加到公司自己的企业资源计划（ERP），电子表格和其他系统中。工人可以通过浏览器轻松地将有关供应商自己的产品的可用性输入到系统中，供应商可以收到有关产品销售的“新闻闪光”。
NRSC-RMT-1-2024邮政编码09 Syllabus.pdf
定义; GIS组件； GIS的功能；重要的GIS软件；数据源；栅格和矢量数据模型，数据结构；地理数据格式；属性类型；创建数据库，空间数据输入技术和所使用的设备；矢量化和构造图数据；空间和非空间数据模型；拓扑，拓扑关系的概念；数据错误的来源；空间数据生成和分析的算法；空间建模； Web GIS的原理，元素，架构，服务和应用；移动GIS的概念；多标准分析和空间决策支持系统（SDSS）；数据挖掘； 3D-GIS;基于位置的服务；云GI;地理空间大数据分析；数据立方体及其应用；地理空间标准；开源GIS；地质。测量和映射：
通过联邦学习聚合内在信息以增强 BCI 性能
数据不足是脑机接口 (BCI) 构建高性能深度学习模型的长期挑战。尽管许多研究小组和机构为同一 BCI 任务收集了大量 EEG 数据集，但由于设备的异构性，共享来自多个站点的 EEG 数据仍然具有挑战性。鉴于数据多样性在促进模型稳健性方面起着至关重要的作用，这一挑战的重要性怎么强调也不为过。然而，现有的研究很少讨论这个问题，主要将注意力集中在单个数据集内的模型训练上，通常是在跨受试者或跨会话设置的背景下。在这项工作中，我们提出了一个分层个性化联邦学习 EEG 解码 (FLEEG) 框架来克服这一挑战。这个创新框架预示着 BCI 的一种新的学习范式，使具有不同数据格式的数据集能够在模型训练过程中进行协作。每个客户端都被分配一个特定的数据集并训练一个分层的个性化模型来管理不同的数据格式并促进信息交换。同时，服务器协调训练过程以利用从所有数据集中收集的知识，从而提高整体性能。该框架已在运动想象 (MI) 分类中进行了评估，其中九个 EEG 数据集由不同的设备收集但执行相同的 MI 任务。结果表明，通过实现多个数据集之间的知识共享，特别是对于较小的数据集，所提出的框架可以将分类性能提高高达 8.4%。可视化结果还表明，所提出的框架可以使本地模型将注意力稳定地放在与任务相关的领域，从而获得更好的性能。据我们所知，这是第一个解决这一重要挑战的端到端解决方案。
第二届安全可靠通信研讨会及...
如今，数字化无处不在，并正在向各种领域（包括交通、智能家居、电子健康和知识转移）进一步发展。由于数据交换量巨大，人们开始质疑可用资源（带宽、数据格式、无线电标准）是否仍然充足。这在航空领域尤其值得怀疑，因为航空领域必须在很短的时间内生成、评估和分发大量数据，这些数据通常非常敏感，有时需要采取关键行动。在安全相关行动中，防止未经授权的访问、滥用和操纵至关重要。各种统计数据表明，航空业使用的系统很容易受到网络攻击，收集或交换的数据大多没有得到充分保护。
IBM供应链业务网络
此云服务使用基于客户提供和与任何交易合作伙伴交流的业务规则，根据客户的说明，使用方法论将业务文档转换为各种数据格式。此版本适用于需要一定级别的映射和数据转换以满足其交易合作伙伴的需求的客户，此外还需要数据路由。它包括通信可见性，分析仪表板和趋势以及具有认知能力的商业交易智能。包括客户的初始配置设置以连接到云服务（共同管理的VPN携带每月服务费）。客户必须获取此云服务的文档或千万字符权利。客户必须获得地图设置的权利，一个交易合作伙伴设置和支持：
使用 LLM 检索聚合物纳米复合材料的合成参数
自动化材料合成需要历史数据，但从出版物中提取详细数据和元数据具有挑战性。我们制定了初步策略，使用大型语言模型从材料科学文章中快速、自主地提取数据，数据格式可由材料数据库管理。我们使用聚合物纳米复合材料的子域作为示例用例，并通过手动验证演示了概念验证案例研究。我们使用 Claude 2 chat、Open AI GPT-3.5 和 4 API 提取表征方法和有关样品的一般信息，利用零次和少量提示来引出更详细和准确的响应。我们在样本提取任务中使用 Claude 2 chat 获得了最佳结果，F1 得分为 0.88。我们的研究结果表明，语言模型对于从文献中更有效、更实用地检索合成参数非常有用。
拟南芥叶定量地图集：通过统一数据整合的细胞和亚细胞映射
需要进行定量分析和模型，以将植物的细胞组织与其新陈代谢联系起来。但是，定量数据通常散布在多个研究中，发现此类数据并将其转换为有用的信息是耗时的。因此，有必要集中可用数据并突出其余的知识差距。在这里，我们提出了一种逐步的方法，可以从各种信息源中手动提取定量数据，并统一数据格式。首先，对拟南芥叶的数据进行了整理，检查了一致性和正确性，并通过交叉检查来源进行策划。第二，通过应用计算规则将定量数据组合在一起。然后将它们集成到代表Arabidopsis参考叶的独特综合，参考，可重复使用的数据汇编中。该地图集包含在细胞和亚细胞水平的叶片中发现的15种细胞类型的指标。
mibig 3.0：以社区为导向的努力来注释...
在2015年，我们定义了有关生物合成基因簇（Mibig）的最小信息：一种标准化的数据格式，描述了最小必需的信息，以独特地表征BGC。我们同时以这种格式构建了一个随附的BGC条目的在线数据库，此后，该数据被社区广泛用作BGC的参考数据集。在这里，我们描述了Mibig 3.0，一个数据库更新，包括大规模验证和重新通知现有条目，与自然产品ATLAS数据库的广泛交联以及669个新条目。特别关注复合结构和生物活性的注释以及蛋白质领域的选择性。在一起，这些新功能使数据库保持最新，并将为科学社区提供新的机会，以便使用其免费可用的数据，例如培训新机器学习模型，以预测各种天然产品的序列结构功能关系。
概述和方法 - Ecoinvent
我们开发 ecoinvent 数据库第 3 版的起点是成功的第 2 版，我们的重点是确保第 3 版能够继续满足 LCA 从业者的需求。同时，新的第 3 版应在数据管理、全球化和灵活性方面取得重大进展。实现这一目标的方法之一是彻底改革 ecoinvent 的底层结构。自 ecoinvent 数据库的初始版本以来，数据库管理变得更加复杂。为了确保数据库能够继续顺利增长，我们实施了几项更改，以便更容易将新流程和替代系统模型纳入数据库。其他更改有助于将来更新数据。ecoinvent 从最初的瑞士国家数据库发展到如今真正的全球数据库，对计算软件和数据格式提出了新的要求。关于不同模型的持续讨论