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利用 AI 驱动的数据管理技术促进负责任的 AI
训练复杂的 AI 模型需要大量数据，以最大限度地降低偏见风险并提高决策准确性。Informatica 云数据集成服务允许无缝开箱即用的连接和灵活性，可连接来自云、本地和混合环境中各种数据源的数据。它有助于通过 IDMC 的可扩展云基础设施将分布在数据孤岛中的大规模数据集集成起来，并高速提供给 AI 模型。云数据集成是 IDMC 的一项服务，可帮助确保根据负责任地使用数据和 AI 的政策和指南清理、验证和转换 AI 模型中使用的数据。云数据集成允许持续数据管道集成和部署 (CI/CD)，帮助 AI 模型在相关的最新数据上运行，从而提高动态环境中的响应能力和准确性。（请联系 Informatica 获取最新的受支持数据源列表。）
DoDM 4140.01，第 8 卷，“国防部供应链物资管理程序：物资数据管理和交换”，2024 年 8 月 6 日
2.1. 国防部负责保障的助理部长（ASD(S)）....................................................................... 4 2.2. 国防后勤局局长.................................................................................................................... 5 2.3. 国防部负责采购的助理部长....................................................................................... 5 2.4. 国防威胁降低局局长....................................................................................................... 5 2.5. 国防安全合作局局长....................................................................................................... 6 2.6. USD(C)/CFO.................................................................................................................... 6 2.7. 国防部各部门负责人.................................................................................................... 6 2.8. 参谋长联席会议主席.................................................................................................................... 7 2.9. 美国特种作战司令部（USSOCOM）指挥官.................................................... 7 第 3 部分：编目程序............................................................................................................. 8
数据管理的LLM
机器学习技术已被证实可有效地优化数据管理系统，并在近年来进行了广泛的研究。但是，传统的小型ML模型通常很难概括为新场景，并且具有有限的上下文理解能力（例如，仅输入离散功能）。LLM的出现为这些挑战提供了有希望的解决方案。llms已接受了许多方案和任务的培训，并获得了人体竞争能力，例如背景和摘要，这可能对数据管理任务非常有益（例如，基于自然语言的数据分析）。在本教程中，我们介绍了如何利用LLM来优化数据管理系统并查看解决这些技术挑战的新技术，包括LLM的幻觉，与LLMS互动的高成本以及处理复杂任务的准确性较低。首先，我们讨论检索增强发电（RAG）技术以解决幻觉问题。第二，我们提出矢量数据库技术以改善延迟。第三，我们提出了通过生成多轮管道来处理复杂任务的LLM代理技术。我们还展示了一些可以通过LLM对LLM进行优化的真实世界数据管理方案，包括查询重写，数据库诊断和数据分析。最后，我们总结了一些开放的研究挑战。
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。
IT 和数据管理 2024 - 2027 战略规划计划
• 根据或遵循以下框架创建 ICT 成熟度评估问卷：CMMI、Gartner-ITScore、Microsoft 基础架构优化 (IO) 模型、Cobit 和 ITIl。• 根据框架收集目标受众的意见，开展 ICT 成熟度评估，例如 IT&DM 员工、部门主管和内部利益相关者。• 对 IT 部门进行 SWOT 分析。
建筑材料分类的数据管理视角：系统评价
材料信息（例如属性和指标）对于建筑性能评估至关重要。应用程序之间的互操作性以及与建筑、材料、能源消耗、环境性能等相关的数据的协调已在研究中得到广泛讨论。建筑信息模型 (BIM) 使工具之间的数据交换更加透明和准确。语义数据建模和 Web 技术对建筑和材料建模领域产生了重大影响，因为它们允许基于其正式的语义表示链接数据结构。然而，材料建模、数据建模和建筑模拟之间缺少一个环节，可靠且可扩展的材料信息经常被忽视。本研究介绍了建筑材料数据、属性定义和分类的数据管理视角。本文对 BIM、材料信息建模、材料数据库的交叉点以及现有建筑性能模拟工具各自的材料数据交换能力进行了广泛的系统回顾。最后，本文提出了一种依赖于建筑和材料领域的概念和标准的材料分类和映射机制。研究结果表明：(i) 各种模拟软件的分类法不一致；(ii) 材料信息的聚合不一致；(iii) 材料信息的高聚合水平和低聚合水平之间缺少联系。所提出的材料分类和映射方案旨在协调来自多个来源的材料信息定义，并帮助以准确和可扩展的方式访问和检索此类信息。因此，该研究有助于更深入地了解如何定义和建模材料属性数据，以实现更准确、更高效的材料数据交换和性能评估。
地球观测卫星任务和数据管理
我们还支持 ESA 有效载荷数据地面段 (PDGS)，它处理和传播来自 ESA 地球探测器卫星的数据，并为 NASA 任务提供接口。凭借在复杂地理空间数据处理系统方面的经验，我们构建了基于云的数据处理和开发平台，并支持英国气象局提供用于制作天气预报的工具和系统。我们的解决方案用于多个市场，包括政府、国防、林业、采矿和电信。
Informatica CLAIRE GPT：强大的人工智能驱动数据管理
数据消费者在与数据交互时面临一系列挑战。其中最突出的是需要花费大量时间追踪有用数据、难以获取可靠、可信的数据以及掌握技术技能的必要性。这需要掌握各种结构化查询语言 (SQL) 和一系列编程语言，包括但不限于 C#、Java、Ruby、C++、PHP、JavaScript、Python。学习这些语言对于将原始数据转换为有价值的见解以及实现数据的端到端生命周期管理至关重要。公司历来高度依赖昂贵的数据工程师来编译数据。这些数据孤岛最终被移交给一组主题专家进行验证和微调，这个过程的典型特征是成本过高、效率低下和繁重的交付周期。
通过本体授权电池数据管理 -
在新的可持续和绿色能源时代，摘要开发电池本体来代表电池管理知识至关重要。由于电池生产收入预计到2030年每年将超过3000亿美元，研究人员正在探索新的电池材料，型号，标准和制造过程。AI和ML方法正在用于管理电池制造并提高性能。数据表示技术和格式对于增强电池数据的表现力和提高电池质量很重要。本文提出了一个本体，用于创建电池知识图，以解决数据互操作性挑战并在不同参与者之间共享电池数据。电池本体论包括各种类型的知识，例如域知识，电池应用和核心电池特定的知识。通过能力问题和可用性测试评估本体论。它旨在通过促进电池管理系统和应用之间的有效通信和数据交换来增强电池的生产和设计。这项研究具有重大的社会，经济和环境影响，因为它有助于开发更有效和可持续的电池。