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K-12 人工智能教育的数据相关概念
由于人工智能 (AI) 的进步，计算机科学教育已迅速开始将与 AI 相关的主题纳入 K-12 教育中。虽然这一发展是及时且重要的，但它也令人担忧，因为 K-12 的 AI 领域的制定仍在进行中。当前的努力可能大大低估了数据的作用，而数据是 AI 系统的基本组成部分。如果目标是让学生了解 AI 系统的工作原理，那么了解与数据处理相关的关键概念是先决条件，因为数据收集、准备和工程与 AI 系统的功能密切相关。为了推动该领域的发展，以下研究提供了与 K-12 计算机科学教育相关的关键数据相关概念的全面集合。这些概念是通过对 AI 领域的理论审查确定的，通过对学校教育的 AI 课程的审查进行调整，通过对领域专家和教师的采访进行评估，并根据数据生命周期进行分层结构化。计算机科学教育者可以使用详细的结构作为概念指南来设计学习安排，旨在让学生了解 AI 系统的创建和运行方式。
利用数据作为战略资产
用例——关于如何使用数据来改善结果的公开征集的假设证明点——关于新兴数据方法的案例研究剧本——帮助机构实现数据相关功能的操作清单和问题集存储库——与联邦数据管理和使用相关的资源的一站式商店，可在 resources.data.gov 上找到
数据创新活动剧本
剩余的剧本侧重于三种活动规模示例，这些示例可根据您的团队和需求进行定制。 活动类型 1：小型团队外部活动 规模：最多 50 名与会者 活动时间：上午 9:00 - 下午 3:00 目的：深入探讨与数据相关的工作和主题 活动类型 2：大型团队开放日 规模：50 - 100 名与会者（全天不同） 活动时间：上午 9:00 - 中午 12:00 或下午 1:00 - 下午 4:00 目的：非正式展示与数据相关的工作和主题 活动类型 3：机构范围的数据创新展示和培训 规模：向所有员工开放（全天不同，根据培训内容不同） 活动时间：培训内容从上午 9:00 到下午 4:00；大厅展示从上午 11:30 到下午 2:00 目的：展示直接团队之外的数据相关工作和主题，并提供数据相关培训
利用 GenAI 释放税收机遇
人工智能正在改变各种流程的工作方式，例如前端客户互动、营销内容创建、技术部门代码生成和测试、银行、金融服务和保险 (BFSI) 索赔验证以及财务和税务职能中非结构化数据相关操作的管理。虽然人工智能在商业中的应用并不是什么新鲜事——银行长期以来一直使用人工智能来检测欺诈和洗钱，电子商务公司则使用人工智能来提供建议和预测需求识别——但 GenAI 正成为一股真正的颠覆性力量，因为它易于使用、应用范围广泛，并且所有人都可以轻松访问大型语言模型 (LLM)。
高能物理网络需求审查最终报告
5.2.2.3 仪器和设施 42 5.2.2.4 科学过程 43 5.2.2.5 远程科学活动 43 5.2.2.6 软件基础设施 44 5.2.2.7 网络和数据架构 44 5.2.2.8 云服务 45 5.2.2.9 数据相关资源限制 45 5.2.2.10 未决问题 45 5.2.2.11 案例研究贡献者 45 5.3 DESI 46 5.3.1 讨论摘要 46 5.3.2 DESI 案例研究 48 5.3.2.1 背景 48 5.3.2.2 合作者 48 5.3.2.3 仪器和设施 50 5.3.2.4 科学过程 50 5.3.2.5 远程科学活动 51 5.3.2.6 软件基础设施 51 5.3.2.7 网络和数据架构 51 5.3.2.8 云服务 52 5.3.2.9 数据相关资源限制 52 5.3.2.10 未决问题 52 5.3.2.11 案例研究贡献者 53 5.4 鲁宾天文台和 LSST 53 5.4.1 讨论摘要 54 5.4.2 鲁宾天文台案例研究 55 5.4.2.1 背景 55 5.4.2.2 合作者 56 5.4.2.2.1 南北网络 57 5.4.2.2.2 国家和国际网络 57 5.4.2.3 仪器和设施 58 5.4.2.4 科学过程 58 5.4.2.4.1 网络使用系统集成和调试 59 5.4.2.5 远程科学活动 59 5.4.2.6 软件基础设施 59 5.4.2.6.1 鲁宾天文台数据管理系统架构 60 5.4.2.6.2 计算和存储大小 61 5.4.2.6.2.1 存储要求 61 5.4.2.6.2.2 计算要求 63 5.4.2.6.3 智利数据中心 65 5.4.2.6.3.1 提示库 65 5.4.2.6.3.1.1 归档 65 5.4.2.6.3.1.2 计划观测出版物 65 5.4.2.6.3.1.3 提示处理摄取 65 5.4.2.6.3.1.4 天文台操作数据 65
自然灾害管理的创新方法
本技术报告全面概述了国际电联/世界气象组织/联合国环境规划署人工智能自然灾害管理焦点组 (FG- AI4NDM) 所做的贡献，并提出了标准化人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 数据相关流程的结构。该报告重点介绍了在自然灾害管理领域收集、监测和管理人工智能/机器学习应用数据的最佳实践。它探讨了数据要求、数据收集过程中的潜在问题以及如何使用人工智能算法来提高数据数量和质量。此外，该报告还涵盖了数据归档、操作工作流程、人工智能/机器学习和数据标准、政策、道德、法律问题和开放数据。其目标是提供可用作标准或“良好实践”指导的初步信息。
2025 年跨国诉讼趋势
最近的趋势表明，数据相关诉讼将继续成为全球组织关注的首要问题。随着网络安全威胁继续以惊人的速度发展，世界各地的监管机构都在竞相跟上形势，加强全球数据相关的监管执法。许多国家已将其数据保护法与欧盟（“EU”）的《通用数据保护条例》（“GDPR”）保持一致，该条例对处理属于欧洲公民的数据的公司规定了严格的义务，即使这些公司不在欧盟境内运营。GDPR 式法规的采用越来越多，随之而来的是数据保护机构（“DPA”）之间跨境协调的迅速发展。这些趋势表明监管机构专注于保护其公民的数据，处理个人数据的企业无论在何处运营，都应该接受更严格的审查。
影响人工智能成功的因素...
这项研究在很大程度上巩固了现有文献，同时也为已确定的因素提供了新的视角。这项研究的结果表明，用于营销 AI 活动的数据应该是干净、可靠和高质量的，以确保结果有效、准确和公正。应优先考虑内部数据，并辅以外部数据（如社交媒体数据），以获得更深入的见解和更好的预测。结合内部和外部数据集被认为是开展 AI 活动的最佳实践。此外，AI 活动的业务目标和预期结果应放在任何数据收集、管理和分析过程的中心，以确保 AI 实践取得成功。最后，数据相关事务的透明度被发现很重要，因为它可以建立信任并确保客户为营销目的提供准确的个人数据。
多样性和规模：VA百万退伍军人计划中2068个特征的遗传结构
简介：全基因组关联研究（GWASS）的发现提供了有关疾病遗传基础的实用知识，从而促进了预防和治疗的精度方法。当前的GWAS结果受到不同人群的个人代表性不足的限制，这导致人们对我们对基因，性状和疾病之间关系的了解的普遍性感到担忧。退伍军人事务部（VA）百万退伍军人计划（MVP）是美国最大的生物库之一，可以解决这一需求； 29％的MVP包括遗传上类似于非洲（AFR），混合美国（AMR）和东亚（EAS）参考人群的个体。拥有超过635,000个疾病剂和超过4430万个基因型的消毒剂，与来自电子健康记录（EHR）的详细表型数据相关，MVP具有数据的规模和丰富性，可以填补我们对基因型 - 表型评估群体知识的缺口。
