数据管理

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2020-09-24 机构名称:

面向AI 的数据管理技术综述

摘要：人工智能凭借其强大的学习和泛化能力，被广泛应用于各种场景。然而，

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2021-09-15 机构名称:

基于区块链和AI 技术的健康数据管理与技术应用

将这些技术应用于辽宁省的疾病预防控制实践。【关键词】疾病预防控制；数据中心；健康服务；健康信息；区块链；星际文件系统；人工智能；安全沙箱

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2024-02-29 机构名称:

数据管理

Chemonics 是全球领先的国际发展咨询公司之一，业务遍及 95 个国家。其 5,000 名专家组成的团队致力于追求卓越的发展。该公司与世界各地的客户、合作伙伴和社区合作，通过创新解决方案应对复杂挑战。Chemonics 致力于确保所有人都能获得安全、有效、优质且负担得起的基本药物和疫苗。其全面的供应链服务（从采购和物流到加强卫生系统）旨在为与我们合作的人们创造可持续的健康成果。

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2013-11-08 机构名称:

数据管理原则

免责声明：本书中表达的观点属于作者，并不一定反映学院或 BCS 学习与发展有限公司的观点，除非明确说明。尽管作者和 BCS 学习与发展有限公司在准备出版物时已尽一切努力，但作者或作为出版商的 BCS 学习与发展有限公司不保证其中包含的信息的准确性或完整性，并且作者或 BCS 学习与发展有限公司均不对因此类信息或本出版物中包含的任何说明或建议或上述内容而产生的任何损失或损害负责或承担责任。

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2022-11-15 机构名称:

委员会报告的完成离不开各部委、机构和智库代表的积极智力支持。委员会谨感谢煤炭部副总干事 Santosh 女士、环境、森林和气候变化部副总干事（统计）Anshu Singh 女士、能源效率局局长 Arijit Sengupta 先生、中央电力局总工程师 Prahlad 先生、煤炭管理组织主任 VP Singh 先生、石油规划和分析小组副主任 Pankaj Sharma 博士、新再生能源部科学家 C Vikram Dhaka 先生、石油和天然气部助理主任 Avinash Kumari 女士、印度理工学院孟买分校 Venkat Ramadesigan 教授和印度理工学院坎普尔分校 Ankush Sharma 教授的宝贵意见。

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1900-01-01 机构名称:

数据管理基础

Stephanie是一家医疗保健数据生命周期管理公司Immersive的联合创始人兼校长，她在该公司领导计划和解决方案开发，知识管理和客户成功。斯蒂芬妮（Stephanie）在医疗保健行业中拥有25年的经验，在该行业中，她曾在计划/解决方案开发，客户服务和业务发展职务中为领先公司，包括咨询委员会公司，WebMD，CTG Health Solutions和Cynergistek等领先公司。她领导了许多计划和产品推出，重点是竞争差异化，快速采用，客户满意度和战略投资组合管理。

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2024-05-16 机构名称:

数据管理词典

在情报界 (IC) 内部和外部使用经过批准的术语对于改善在整个 IC 信息环境中发现、访问和负责任地使用我们宝贵的数据和信息至关重要。IC 数据管理词典 (IC DML) 为 IC 中的 100 多个常用数据管理术语建立了定义，以确保对这些术语的共同理解和一致使用。本文档中定义的术语包括“数据敏锐度”、“元数据”、“出处”和“谱系”，可确保 IC 能够更有效地与自身及其合作伙伴进行沟通。最新版本添加了更多现代行业术语，例如“数据文化”、“数据网格”和“数据管道”。

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2023-10-18 机构名称:

数据管理旅程

在D Quantum业务词汇表中，公司的整个业务知识，例如条款，业务对象，关键数字，报告等，都在中心位置收集，定义并带入统一的环境。术语分类并分配给负责人。

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2021-06-22 机构名称:

数据管理策略

目标 - 已确定并维护了一个明确定义的数据管理角色的社区。- 经过适当培训和支持的IAO的社区确保企业数据和其他战略上重要的数据在当地管理，以目的而不是当地目的进行管理。- 定义了IAO的作用和责任。- 数据将得到适当管理。- 记录以及其中的数据，只要有合法访问权的人就可以有效地检索一项合法权利的记录，只要有大学记录，IAOS的指南就如何制定了如何管理其领域内的数据。- 适当的资源，培训和组织条件，以确保它们可以有效运作。- 已经确定了当前资源的差距，并确定了解决这些问题的必要大学支持。

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2020-06-15 机构名称:

数据管理行动计划

该计划的通过和实施取决于充足的资源和持续的支持。具体而言，每个行动项目都依赖于机构各级的内部支持。在战略层面，机构必须得到高层管理人员的支持。虽然高层管理人员在实施具体行动项目中的作用有限，但行政领导将支持这些努力并帮助确保为实施提供必要的资源。在战术和运营层面，在哪些层面实施行动项目、强有力的领导以及对采用和遵守机构范围的数据管理程序的承诺都很重要。在所有层面，支持都需要定期沟通和培训数据管理概念和实践。

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