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研究数据管理机构策略
根据RDM政策的第一支柱，RDM-IS-WG的任务是为Carleton University制定和实施RDM机构战略（RDM-IS）。通过RDM-IS，我们寻求授权Carleton研究人员（教职员工，研究生和本科生以及博士后研究员），并提供有关现有工具，基础架构和服务的信息，以实施有效和负责任的RDM，并满足当前和未来的RDM容量，挑战，挑战，机会和机会。这包括但不限于研究计算和开发云（由研究计算服务（RCS）维护），共享文件，访问加拿大数字研究联盟（联盟），数据管理计划和图书馆专业知识的资源。这样做，RDM-IS将促进一种负责任的RDM实践文化，同时发展能够支持研究人员采用这些方法的能力。该文档将通过大学网站上的专用研究数据管理（RDM）页面访问。它将成为多个利益相关者的宝贵资源，包括图书馆的RDM团队，该团队由图书馆员，图书馆员工，档案管理员和系统开发人员组成。此外，教职员工和中央研究办公室将广泛使用本文档，尤其是研究促进者，合同专家，一线支持人员（包括计算机和实验室员工）以及管理层。此外，信息技术服务（ITS）同事在制定和审查服务和政策时会提到它。范围该策略还将告知研究数据管理政策制定，该政策将在以后进行。
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。
Babel的实验室：突出社区的综合材料数据管理需求
自动化实验方法正在迅速从研究对象本身过渡到作为材料研究中不可或缺的工具。货架硬件的可用性可用性，数据饥饿的机器学习方法传播到材料科学上的传播以及加速材料创新速度以满足气候变化的不断变化的需求，都有助于我们实验室中自动实验方法的采用。1 - 3令人眼花the乱的近期研究具有贡献工具，使该范式shi可以，包括新的开放硬件平台，4种优化和实验计划方法，5和5种以及在不同实验室共享过程的方法。6 - 8这种新发现的生成大量实验数据的能力随着新的机器学习和数据科学方法构建数据，9,10本身将其变成了一流的研究产品。11然而，在收集，组织，存储和共享此数据的系统上已经花费了很少的效果。作为一个研究社区，我们在很大程度上应用了现有的数据管理方法和文化，这些方法和文化围绕手动实验开发到自动化工作。这是针对初始演示项目并涉足ELD的工作，但是随着ELD的成熟并继续以自动化平台的形式生产有价值的数据，我们需要采用更好的数据管理实践。我们目前正在遵循的数据管理路径使我们想起了J. L. Borges在同名中想象的“ Babel库”
研究数据管理计划 (rdmp) 模板
考虑数据的敏感性（例如商业数据、尚未公开的个人数据等）。在适当的情况下，联系负责数据的人员（角色包括：数据所有者、数据保管人和数据管理员）。就将使用什么以及如何访问、使用、保密和确保安全达成一致。
机构研究数据管理策略
在2018年秋季成立了一个以实践为重点的RDM咨询小组，由全大学关键领域的代表组成，特别是包括艾伯塔大学图书馆（研究与创新）副主席（研究与创新）（VPRI）的办公室（UAL）（UAL）（UAL）（UAL），信息服务和技术，信息服务与技术（IST），研究伦理和管理服务小组，研究及其毕业，夫妇研究（FG），夫妇研究（FG）（FG）（FG）（夫妇研究），博士后协会（PDA）和研究生协会（GSA）。RDM咨询小组制定了一系列指导原则 - 艾伯塔大学研究数据管理的战略原则声明 - 这些原则有助于指导A的机构RDM策略的U发展，包括与共同责任和包容性和包容性，本地数据安全性，研究数据安全性，法律，法律，自私，自私和自私以及教育和教育和教育和教育和教育和教育和教育和自私的责任，土著数据的共同责任和成分相关的组成部分。
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。
回顾现代牙科实践中的人工智能辅助 CBCT 数据管理：优势、局限性和创新
摘要：在未来十年内，人工智能 (AI) 将从根本上改变现代牙科实践的工作流程。本文回顾了在人工智能的支持下牙科助理在 CBCT 数据管理中的创新和新角色。它在 3D 数据管理中的应用为牙科助理带来了新的角色。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 技术与口内 3D 扫描和 3D 面部扫描一起，是现代数字牙科实践中常用的 3D 诊断技术。本文概述了在牙科实践中的标准医疗诊断工作流程中实施 AI 对半自动分割的潜在好处。它讨论了 AI 工具是否可以帮助医疗保健专业人员提高其可靠性、有效性和实用性，并解决了可能发生的潜在限制和错误。本文得出结论，当前的 AI 解决方案可以改善包括 CBCT 数据管理在内的当前数字工作流程。自动 CBCT 分割是当前的趋势和创新之一。它可以帮助专业人员在较短的时间内获得准确的 3D 图像，从而提高整个过程的效率。CBCT 的分割是治疗计划的有用工具，也是以易于理解的方式向患者传达问题的有用工具。本文强调，由于许多研究中样本量不足和报告不完整，存在较高的偏差风险。它建议通过 AI 支持的 cbct 数据管理来提高牙科工作流程的效率和准确性