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开发古海岸线数据库以重建...
为研究和解释古海岸线和海岸线位移信息，开发了一个名为古海岸线数据库 (ASD) 的 ArcGIS 地理数据库。根据可用信息的特点，它进一步分为隔离数据库 (ISD) 和海岸线地貌数据库 (SLD)。在当前的研究中，与利托里纳海最大延伸和芬兰最高海岸线相关的观测结果在 ASD 中被仔细记录和分类。ASD 中存储了总共 1625 个海岸线观测数据，其中 106 个是来自年代隔离层 (ISD) 的地层数据点，其余 1519 个是代表形态海岸线观测 (SLD) 的数据点。本文从整理数据点的可变性和可靠性的角度描述了 ASD 的内容，还介绍了如何利用现代基于 LiDAR 的数字高程模型来验证已发表的观测结果以及如何解释与缺乏信息的地区古代海岸线相关的新数据点。编译后的 ASD 用于重建利托里纳海的历时最大延伸和芬兰波罗的海盆地的最高海岸线。
CDC全球数字健康战略
iii 这些策略参考了应确定和详细说明的用例。全球用例的一个例子可能是从多个国家/地区整理 COVID19 数据点。本地用例的一个例子可能是收集 HIV 病毒载量信息以在国家/地区进行依从性监测。存储库将引用所需的数据点和工作流程。
CDC改善了NHSN中COVID-19的疗养院报告过程，但仍然存在挑战
数据点疗养院必须提交给NHSN的数量随时间变化。在2021年11月，要求设施提交多达132个数据点，其中包括根据设施响应有条件要求的100个数据点。47例如，如果疗养院报告说，它有任何居民至少在报告周的1天（24小时）留在该设施，则疗养院需要提交有关居民疫苗接种状况的最多六个附加数据点。随着时间的流逝，疾病预防控制中心已大大减少了疗养院可能需要提交的问题的数量。截至2023年8月，疗养院只需要提交多达37个数据点，其中3个是有条件地需要的。的34个所需数据点，5个与感染和死亡有关，而29个与疫苗有关。48，49，
利用迭代正则化流进行相空间均匀数据选择
计算和实验能力的提高正在迅速增加日常生成的科学数据量。在受内存和计算强度限制的应用中，过大的数据集可能会阻碍科学发现，因此数据缩减成为数据驱动方法的关键组成部分。数据集在两个方向上增长：数据点的数量和维数。降维通常旨在在低维空间中描述每个数据样本，而这里的重点是减少数据点的数量。提出了一种选择数据点的策略，使它们均匀地跨越数据的相空间。所提出的算法依赖于估计数据的概率图并使用它来构建接受概率。当仅使用数据集的一小部分来构建概率图时，使用迭代方法来准确估计稀有数据点的概率。不是对相空间进行分组来估计概率图，而是用正则化流来近似其函数形式。因此，该方法自然可以扩展到高维数据集。所提出的框架被证明是在拥有大量数据时实现数据高效机器学习的可行途径。
2024 前战略顾问薪酬研究
• 本研究的所有薪酬数据点均通过 2023 年 8 月 30 日至 12 月 31 日期间的自愿匿名调查收集。调查工具 SoGoSurvey 禁止 Charles Aris 查看任何完成调查的人的身份标记。还需要注意的是，这种自愿匿名的调查方法可确保本报告中收集的所有薪酬数据点严格遵守美国各州、领地和市政当局的薪酬公平法。
前任战略顾问薪酬......
• 本研究的所有薪酬数据点均通过 2022 年 8 月 30 日至 12 月 31 日期间的自愿匿名调查收集。调查工具 SoGoSurvey 禁止 Charles Aris 查看任何完成调查的人的身份标记。同样值得注意的是，这种自愿匿名调查方法可确保本报告中收集的所有薪酬数据点严格遵守美国各州、领地和市政当局的薪酬公平法。
优化数据获取以增强机器学习绩效
在本文中，我们研究了如何从大数据库中获取标记的数据点，以丰富增强监督机器学习（ML）性能的培训集。最新的解决方案是基于聚类的训练集选择（CTS）算法，该算法最初将数据点簇在数据库中，然后从集群中选择新的数据点。CTS的效率通过其频繁的目标ML模型进行了限制，并且该效率受到选择标准的限制，该标准代表了每个集群中数据点的状态，并施加了在每个迭代中仅选择一个群集的恢复。为了克服这些局限性，我们提出了一种新算法，称为CTS，具有自适应评分（IAS）的增量估计。ias采用了线路学习，通过使用新数据来实现增量模型更新，并消除了对目标模型进行充分重新培训的需求，从而提高了效率。为了提高IAS的有效性，我们引入了自适应得分估计，该评分估计是识别簇的新型选择标准，并通过平衡数据获取过程中的利用和探索之间的权衡取舍。为了进一步提高IAS的有效性，我们引入了一种新的自适应迷你批次选择方法，在每种迭代中，从多个群集中选择数据点，而不是单个群集，因此消除了仅使用一个群集而导致的潜在偏差。通过将此方法集成到IAS算法中，我们提出了一种新型算法，该算法称为IAS，具有自适应迷你批次选择（IAS-AMS）。实验结果突出了IAS-AM的卓越有效性，IAS也表现优于其他算法。在效率方面，IAS占据主导地位，而IAS-AMS的效率与现有CTS算法的效率相当。