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World File Search System数据流
释放数字经济中数据流的价值
合规与监督 监管机构需要获取来自不同司法管辖区的信息才能履行职责。例如，当金融监管机构对国际交易进行监督以促进安全性和稳健性时，他们需要全面了解每笔交易的双方，以了解其财务和法律影响。4 许多监管机构还要求金融机构汇总某些类型的信息，以更全面地了解潜在的网络和金融犯罪。通过及时获取跨司法管辖区的数据，公司可以履行这一义务。
使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
Kafka-ML：将数据流与 ML/AI 框架连接起来
摘要 — 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 依赖数据源通过其算法进行训练、改进和预测。随着数字革命和物联网等当前范式的发展，这些信息正在从静态数据转变为连续数据流。然而，目前使用的大多数 ML/AI 框架都没有为这场革命做好充分准备。在本文中，我们提出了 Kafka-ML，这是一个开源框架，可通过数据流 (Apache Kafka) 管理 TensorFlow ML/AI 管道。Kafka-ML 提供了一个可访问且用户友好的 Web 用户界面，用户可以轻松定义 ML 模型，然后对其进行训练、评估和部署以进行推理。Kafka-ML 本身及其部署的组件完全通过容器化技术进行管理，从而确保其可移植性和易于分发性以及容错性和高可用性等其他特性。最后，引入了一种管理和重用数据流的新方法，这可能导致（不）使用数据存储和文件系统。
从 BIM 到数字孪生的数据流
大数据广泛应用于人类活动的各个领域，从商业研究到科学研究，但建筑、工程、施工和运营 (AECO) 行业尚未达到相同的数据收集、管理和分析能力（洛约拉，2018 年）。 BIM已经成为建筑设计、建造、运营和维护中提高效率、沟通和协作的代名词。因此，BIM是一个数据容器，通过与其他技术的联系，收集所有施工阶段的信息，例如地理信息系统（GIS）、射频识别（RFID）、物联网（IoT）、虚拟现实（VR ) 和增强现实 (AR) (Farghaly 等人，2017)。
网络安全、数字贸易和数据流 - 布鲁金斯学会
然而，随着数字连通性的增长，网络攻击的风险和成本也随之增长。3 此外，网络攻击的潜在成本已使人们开始将网络安全风险视为国家安全威胁。4 正如特朗普总统的国家安全电信咨询委员会所观察到的，美国“面临着日益恶化的网络安全威胁环境，对公共安全、经济繁荣和整体生活方式至关重要的互联网技术的依赖日益增加。我们的国家安全现在与网络安全密不可分。” 5 潜在的网络安全威胁范围包括数字空间，例如网络盗窃知识产权 (IP) 和个人数据以及操纵在线信息，以及物理空间，例如关键基础设施（例如电信、交通和医疗保健）和物联网，它们依赖软件到网络服务。
基于 Raspberry Pi 的 Andriod 离线数据流
具有 Wi-Fi 功能的 Android 手机可提供智能浏览功能。通过利用此功能，我们将使用每个用户都可以使用的离线数据流，并且可以享受管理员存储在 Raspberry Pi 中的不同媒体。由于，我们将使用具有内置 Wi-Fi 热点功能的 Raspberry Pi 来广播媒体。在 Raspberry Pi 中有一个静态 IP，其中有一些 PHP 文件将访问用户端，并且他们将能够访问 PHP 页面上可用的任何数据。所有这些工作都将在包含 XAMPP 服务器的 Raspbian OS 平台上完成。通过连接到 Raspberry Pi 提供的 WI-FI，您的手机、平板电脑或笔记本电脑能够通过 Raspberry Pi 提供的离线服务器访问数据。可以从用户 android 应用程序中加载、下载和阅读视频、书籍和通知。该系统为管理员和用户提供访问系统的功能。通过此系统，管理员可以添加任何
AC 20-153A - 航空数据流程和相关数据库的验收
a. RTCA/DO-200A 是用于开发、支持实施和评估数据处理质量保证和数据质量管理变化的标准。实施符合 RTCA/DO-200A 要求的流程可确保组织内数据处理流程的所有阶段的数据质量得到一定程度的保证。数据质量由几个特性定义，包括准确性、分辨率、完整性（称为保证级别）、及时性、完整性、可追溯性和格式。这包括与数据供应商的接口、数据的接收、数据的处理、数据库分发以及与客户的接口。RTCA/DO-200A 不确保通过其他方式（例如 ICAO 标准）处理的缔约国数据的质量。