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投标名称：数据管理咨询、改进和加强
加勒比气象水文研究所 (CIMH) 通过非加太集团内部气候服务和相关应用加勒比计划已承诺提供资金，就数据管理、增强和加强定制气候数据库功能进行咨询，此招标公告特此发布。我们邀请符合条件的投标人就非加太集团内部气候服务和相关应用加勒比计划的数据管理、增强和加强定制气候数据库功能的咨询工作进行电子投标。投标资格所有符合资格标准以及本文件所含资格标准的投标人均可参与此投标邀请。投标文件招标文件将于 2024 年 2 月 1 日下午 3:00 UTC-04:00 乔治敦至 2024 年 2 月 29 日下午 3:00 UTC-04:00 乔治敦期间提供给感兴趣的公司。应投标人的要求，附录将通过电子邮件发送，或从 www.cimh.edu.bb 下载。所有关于本次招标的信息咨询请联系：（Dwight Walker，采购专家），电子邮件：dwalker@cimh.edu.bb 投标人应在收到整个提案请求 (RFP) 文件后立即检查并向上述人员报告其中发现的任何错误、遗漏或歧义，并尽快且至少在截止日期前七 (7) 天报告。如有必要，并且如果时间允许，可以在截止日期之前向所有投标人发放附录。除非附录确认，否则投标人不得考虑修改提案请求的任何指示或答复。提交投标的截止日期通过电子邮件发送的提案将在 2024 年 2 月 29 日下午 3:00 (UTC) 至乔治敦 04:00 之前收到。如果未能在指定日期和时间之前将提案提交到正确的位置，则将导致取消资格。允许进行电子投标。每份提案都应注明公司的名称和地址，寄给加勒比气象和水文研究所采购专家，并明确标明：“为非加太地区内部气候服务和相关应用加勒比计划提供数据管理、增强和加强定制气候数据库功能的咨询服务”，并提交至sourcing@cimh.edu.bb。
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。
...内部数据管理的最佳实践
同样，如果不将任务相关信息混杂在一起，那么将这些信息放在一起并不能保证任务效率的提高。例如，社交媒体、信息网络和地理情报视觉数据抓取可能会产生目标或目标人群的持续快照。然而，对此类数据的分析很少能提供对对手有效性的可靠衡量标准，因为这些数据仅限于相关性或时间序列。当这种现实出现时，通常会购买更多的数据或工具——认为它们是众所周知的缺失部分，并认为如果有资金可以更广泛、更深入地挖掘，就会不遗余力。相反，这种善意的努力往往会加剧丰富但孤立的能力和成本问题，同时增加人类分析师筛选整体解决方案产生的更多信息的能力。
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）”。
数据管理的最佳实践...
人工智能 (AI) 系统已成为现实，并在许多重要方面影响着我们的生活。数据是人工智能和机器学习 (AI-ML) 模型的核心；它们是使 AI-ML 模型能够学习和发展的主要资源，从而使它们能够解决分类、预测和异常检测任务。收集、准备和管理训练和部署有效 AI-ML 模型所需的数据资产是一项挑战。重要的是，在确保 AI-ML 模型遵守数据保护法规的同时实现性能。数据使用是设计、实施和运行 AI-ML 系统时需要考虑的一个基本方面。意识到数据管理问题可以让组织和个人了解和跟踪他们的数据是如何被 AI-ML 驱动的系统收集、传输、存储、处理和利用的。任何计划实施此类系统的人都应该充分了解与数据管理相关的所有挑战，以确保一致且可持续地部署 AI-ML。
数据管理和共享计划元素1
描述将保留和共享项目的哪些科学数据，并为该决定提供理由。上述科学数据类型将根据存储库要求与协议和元数据共享，以便其他研究人员可以再现它们和/或产生新的假设。将生成的文件类型包括但不限于 *.docs， *.xls， *.pdf， *.cdx， *.mol）。具体来说，化学结构，合成工作流和分析化学将被上传为PDF文件。药物和分析化学测量将在电子表格和图表上进行处理和共享。用于组织病理学和免疫组织化学（IHC）实验，我们将保留图像和过程，并总结电子表格和图表上的数据。PET成像将作为PET/CT图像共享。C.元数据，其他相关数据和相关文档：
NCIPC数据管理计划模板
Project Type □ Surveillance □ Research □ Evaluation □ Administration □ Other – Describe: Type of data: □ Survey □ Record Review □ Observation □ Focus Group □ Other -- Describe: Is data one-time data collection or ongoing □ One time □ Baseline and Follow-up (Specify expected number of follow-up collections: __________) □ Ongoing surveillance Current project Status □ Planning, collection not started □ Collection ongoing □ Collection Complete – data cleaning □ Collection Complete – data available □ If data not yet available, Expected Data Release Date: Temporal Metadata Start Date of data collection: End Date of data collection: (if ongoing indicate NA) If Ongoing: Are there scheduled releases □ Yes □ No If Yes, anticipated date of next release: Spatial Metadata: as applicable include Country: Region: State: County: City:
通过有效的增材制造数据管理为中小型企业提供支持
大规模集成电路、中小企业和客户之间的关系复杂多样且往往狭隘，往往会阻碍轻松的工作关系。这增加了将产品推向市场所需的成本和时间，同时抑制了创新和盈利能力。