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World File Search System数据管理
汽车车辆的数据管理和记录
汽车技术的快速发展已显着提高了数据管理和车辆伐木的重要性。现代车辆已演变为能够生成，处理和传达大量数据而不仅仅是运输方式的复杂系统。本文介绍了汽车数据管理和日志记录所涉及的体系结构和组件的完整概述。它从传感器，通过微控制器和实时操作系统进行数据处理以及发动机控制单元（ECUS）的组成部分来研究数据的复杂性。此外，本文还研究了在车辆中的边缘计算，人工智能和机器学习的进步，以及数据记录，存储和传输的关键方面。本文还涉及汽车域中网络安全的重要性。这种详细的探索旨在了解车辆数据管理系统的当前状态和未来趋势。
组件的 MRO 技术数据管理解决方案
AMTOSS。飞机维护和任务导向支持系统 ASSY。装配 ATA。航空运输协会 CAGR。复合年增长率 CMM。部件维护手册 CMMS。计算机化维护管理解决方案 EASA。欧洲航空航天安全局 ICT。信息和通信技术 IMRBPB。国际维护审查委员会政策委员会 IPWBS。集成产品和工作分解结构 IT。信息和技术 MLG。主起落架 MPD。维护计划文件/数据库 MRB。维护审查委员会 MRO。维护、修理和大修 MSG-3。维护指导小组 NAA。国家航空航天局 NDI。无损检测 NFF。未发现故障 OEM。原始设备制造商 OGMA。葡萄牙航空工业公司 P/N。零件编号 PBS。产品分解结构 R&D。研究与开发 RP。维修 WBS。工作分解结构
海啸数据管理 - 国家地球物理数据中心
强大的海啸预警和减灾系统还依赖于高质量数据和科学产品的自由和开放交换以及长期管理。报告目前并未解决所有海啸观测和产品存档问题。未解决的其他主题包括：非美国沿海水位数据的长期存档和访问，包括全球海平面观测系统 (GLOSS)；海啸模型的存档，包括模型输入（计算网格、变形源、边界条件和强迫）和输出； NOAA 和国家海啸灾害缓解计划 (NTHMP) 发布的海啸技术报告；已发布的疏散地图和安全手册；事件后调查报告；以及国际海啸信息中心的作用。所有这些主题都需要 NOAA 内部以及与 NTHMP 和国内外其他合作伙伴进行进一步讨论。
基于人工智能的 BIM 数据管理语音助手
现有的采用自动语音识别 (ASR) 技术从 BIM 模型中检索信息的系统无法提供远程交互、检索广泛的数据并自动化整个过程。这对残障人士来说尤其成问题。本文为这一理论和方法上的差距提供了一种双向、自动化和不可知的解决方案。使用 Amazon Alexa（作为 AI 语音助手平台）开发了一个“概念验证”原型来测试适用性。结果表明，创建和检索的信息是有效的。此外，所提解决方案的组件之间具有高度的互操作性，包括 AI 语音助手界面和中介环境，用于将口头请求和检索信息转换为 CSV 文件。未来的研究将扩展创建的解决方案以从 BIM 云模型中检索和访问信息。
Norquest大学研究数据管理策略
根据三个机构研究数据管理政策，1所有上学机构和研究医院有资格管理加拿大卫生研究所（CIHR），自然科学与工程研究委员会（NSERC）（NSERC）（NSERC）或社会科学和人文研究委员会（SSHRC）的三个策略（SSHRC）的策略<203在2023年春季，诺奎斯大学获得正式许可，以在2023年9月1日之前提交其策略，以确保在策略完成之前完成适当的咨询。资金机构期望他们资助的研究将以最高的专业和纪律标准进行，其中有效的研究数据管理（RDM）实践是不可或缺的一部分。Norquest College（College）致力于满足三机构政策的要求，并支持对最高标准的研究。随着机构的RDM目标和活动的发展，响应其社区的需求，纪律发展以及加拿大更广泛的RDM景观，该学院的战略将随着时间的流逝而适应。
海军舰队作战的声学元数据管理
海军负责遵守适用于海洋哺乳动物和其他海洋保护物种的一系列联邦环境法律和法规，包括《濒危物种法》和《海洋哺乳动物保护法》。作为与这些法案相关的监管合规流程的一部分，海军负责实施海洋物种监测计划，以评估舰队和系统司令部军事备战活动（涉及主动声纳和爆炸物及爆炸弹药的水下爆炸）的潜在影响。当前，海军资助的海洋生物资源调查涵盖各种调查协议，并产生的地理参考数据产品不一定彼此一致，也与正在制定的跨机构海洋生物数据标准或其他已建立的生物地理数据国际标准不一致。海军迫切需要改进数据收集平台技术以满足监测要求。
生成AI -Kalray的数据管理注意事项
要连续地从多个来源组装和摄取如此广泛的数据，可以艰苦地进行手动过程，或依靠自动数据管理。数据管理Shepherds数据传递到存储和通过管道时，确保数据从一端到另一端的一致流动，并最大程度地减少了iDLE GPU的昂贵风险。存储速度在这里很重要，但是这并不是一切。存储利用率将确定数据如何有效地进入管道。530b参数llm仅需要.95Mbps的训练性能。到检查点相同的模型需要103GB/s的写作性能。缓慢的检查点在闲置时，在仅2个小时内就会生成7,420GB。连续运行，此过程生成了将近90t的新检查点数据，这些数据可能永远不会使用。这意味着更多的存储支出，更多的时间
智能数据管理云 - 安全体系结构...
安全性“ to”云客户在共享责任模型中起关键作用。此责任包括对客户数据中心，网络基础架构和任何相关组件的保护。客户还负责配置和管理身份和访问控件，以确保只有授权的个人才有适当的特权。此外，客户必须监督其云部署中源和目标的保护和正确配置。这种全面的责任不仅包括维护数据安全性，还包括执行与特定于行业的合规性标准保持一致的安全策略。安全性“对”云还有一些其他方面，这也是我们尊贵客户的责任。这些额外的控制职责可以在我们的SOC1和SOC2文档中找到，“补充用户实体控件（CUEC）”。
壁内数据管理和共享计划模板
涉及生成科学数据的壁内NIH研究受到2023年NIH数据管理和共享政策的约束。该政策要求提交数据管理和共享计划，并遵守批准的计划。对于将在2023年1月25日或之后进行的所有正在进行的与Zia（且不包含在临床方案中）相关的壁内研究，研究人员/项目负责人必须在2023年1月25日之前提交DMS计划。在该日期之后，可以全年提交新的和修订的计划，但必须作为年度报告过程的一部分批准并批准。对于与2023年1月25日或之后提交的IC初步科学审查相关的研究，必须与其他协议材料一起提交DMS计划。对于先前的协议，必须将DMS计划作为四年审查的一部分提交。如果拟议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DMS计划中解决。DMS计划结合了2015年壁内人类数据共享政策所需的数据共享计划要素。壁内DMS计划模板与NIH为校外研究社区开发的建议模板一致，可在此处获得。有关DMS策略的其他指南，请访问sharing.nih.gov和OIR资源书。有关NIH共享政策，包括新数据管理和共享政策，请联系sharing@nih.gov。NIH图书馆提供一对一和小组咨询，以及课程和其他服务。DMP工具是加利福尼亚大学的一项服务，提供了其他指导和示例语言。提供了一些DMP工具示例答案。仅提供这些示例，调查人员使用此语言是可选的。
药物研究中的大数据管理和分析：
大数据在药物发现中起着至关重要的作用，它通过利用化学和生物方面的大型数据集简化和精简复杂的过程。从目标验证到临床试验，大数据有助于药物开发的各个阶段，通过人工智能应用提高效率和支持。大数据与人工智能工具的这种结合显著改善了药物发现过程，使其更省时、更有效。本章探讨了大数据在药物研究中的重要性，强调了其在治疗靶点的命中识别中的应用以及与筛选平台相关的成功案例。它深入探讨了大数据在药物研究中的基础，阐明了其重要性、挑战和潜力，同时介绍了数据收集、集成、存储和管理的复杂性。它强调了数据质量、安全性和治理的重要性。