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World File Search System数据管理
实时数据管理中的问题
Stankovic 认为 [52] 实时计算不是高性能计算，而是有时间约束的计算。实时系统的正确性标准包括关于计算必须完成的时间的明确陈述。为了设计一个满足时间约束的系统，必须能够分析系统以确定其时间消耗。商用现货 (COTS) 数据库技术不能以这种方式进行分析，因为该技术的生产商不会发布分析（如果他们有的话）或代码，以保护它。似乎没有使用任何商用现货 DBMS 成功部署的实时数据库应用程序的示例。这可能反映了从业者太忙而无法发布他们的实践这一事实。然而，一些成功的工业研发努力“如果投入使用就会奏效”已被注意到[26, 44]。一家为英国海军生产系统的英国软件公司开发了实时数据库管理软件[58]，但英国人认为这是一种竞争优势，不愿讨论它。
组织结构图-数据管理.pdf
ZA3.5 纪律事项、损害和责任评估、BAAINBw 的 DSt 采购和合同监督、员工代表和平等机会事项；与 BAAINBw 中的家庭和工作/职业以及儿童保育的兼容性相关的事项、津贴相关法律的变更、ADSB、流程官员主要流程人员
组织结构图-数据管理.pdf
ZA3.5 纪律事项、损害和责任评估、BAAINBw 的 DSt 采购和合同监督、员工代表和平等机会事项；与 BAAINBw 中的家庭和工作/职业以及儿童保育的兼容性相关的事项、津贴相关法律的变更、ADSB、流程官员主要流程人员
人工智能教育技术的数据管理
使用人工智能教育技术 (AI-EdTech) 为学生、教师和教育机构提供了一系列优势。虽然已经取得了很大成就，但在管理 AI-EdTech 数据方面存在的一些挑战限制了该领域的发展。本文概述了其中一些挑战，并认为数据管理研究有可能提供解决方案，以实现负责任且有效的学习者支持、教师支持和机构支持 AI-EdTech。我们希望建立合作的共同基础，并在教育专家、人工智能开发人员和数据管理研究人员之间建立伙伴关系，以有效应对快速发展的全球教育格局并推动 AI-EdTech 的发展。
示例数据管理和共享计划
如果应用程序中提出的任何研究都涉及科学数据的生成，则该应用程序受NIH的数据管理和共享政策的约束，并且需要提交数据管理和共享计划。如果应用程序中提出的研究将生成大规模的基因组数据，则基因组数据共享策略也适用，应在本计划中解决。请参阅《制定本计划的申请指南》中的详细说明，以及有关共享的其他指南。nih.gov。建议计划不超过两页。文本中的斜体是说明，应在提交计划之前删除。没有用于数据管理和共享计划的“表单页面”。可以以下面显示的格式提供DMS计划。
“医疗数据管理” - 最终报告
集成环境将影响元数据的管理。通过校准信息和质量指标对数据质量进行评估将有助于更好地进行数据分析。确保数据可信且可互操作，以及包括质量和不确定性措施，将提高对医疗数据分析的信心，并扩大可执行分析的可能性。此外，如果了解并考虑数据的质量，则可以提高人口和个体患者层面的医疗质量。例如，在多中心医学成像研究中，中心之间的安全数据共享必须包括预先商定的强制性元数据定义，以捕获数据来源和获取协议。这些注释使数据集的可解释性和可比性更清晰，从而实现不确定性估计和未来分析。必须注意的是，数据融合和单个数据集的数据质量变化是未来需要解决的重要挑战。
捍卫分散研究数据管理
分散的研究数据管理（DRDM）系统处理跨参与节点的数字研究对象，而无需严格依赖中央服务。我们提出了捍卫DRDM的四种观点，说明，与集中或联合的RDM解决方案相反，基于异质但可互操作的组件的DRDM系统可以为科学家或A incountific Sturtive Instory Instory Instory Instory Incultive Incuctortion，Andimi Scuntrive and Arcinitive，Andoins Incultive and Auden conclive concultive concultive concultive concultive concultive concertive concertive concentival concertive concertory concertive，财团。所有观点都共享使用常见，独立的，便携式数据结构作为当前技术和服务选择的抽象。在结合使用，这四个观点回顾了如何通过可扩展，统一的DRDM解决方案来解决独立科学利益相关者的不同要求，并将工作系统作为示例性实施。
一个华盛顿数据管理策略
企业数据作为国家资产进行管理。 企业数据是安全的。 数据在企业职能和流程之间共享。 授权用户可以访问数据以执行其职能。 未来国家关于数据的政策、程序和流程将被标准化和简化，以确保整个企业的生产力大幅提高。 企业数据具有通用的词汇、定义和元数据。 数据归企业所有并有指定所有者。 数据所有者由主题领域、企业协议或其他商定的方法定义。 数据所有者为其数据定义业务规则。 数据所有者为其数据设定标准。 数据所有者定义谁可以访问他们的数据。 数据所有者指派数据管理员。 数据所有者对其数据的质量负责。 每个特定数据元素只有一个记录系统。
国防数据管理战略 2020
4. 质量保证数据 国防数据必须具有权威性、可靠性和可信性，并且必须具备质量保证才能充分发挥其作为国防资产的优势。数据质量有多种业务驱动因素。提高国防数据的价值和有效使用数据的能力将改善我们的决策并提高作战效率。提高效率和生产力将使我们的流程无论是在基地还是在战区都能更顺畅、更快速地运行。降低数据质量差的风险和成本将有助于减少国防预算中不必要的浪费，并为作战人员提供更好的服务。这反过来又保护并提高了我们作为一个高效部门的声誉。这些业务驱动因素支持我们提高工作效率，并有助于减轻因不准确的信息和根据这些信息做出的决策而导致的声誉损害。
气候压力测试数据管理框架
与气候相关事件的时机，频率和严重程度的特征是实质性不确定性。因此，主管和金融机构必须采用前瞻性评估方法来有效应对气候变化所带来的前所未有的挑战。在这种情况下，方案分析是评估气候变化对金融系统的潜在影响的关键工具。在全球范围内，越来越多的主管进行了，正在进行或宣布进行计划的计划，这是一种气候压力测试。在此过程中的一个重要组成部分是需要 - 或需要增强数据收集和报告机制，以包括传统的财务指标和特定的与气候相关的信息。