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类别：办公室和计算机，设备和用品； Computer and related services;Office machinery, equipment and supplies except computers;Word-processing machines;Photocopying and printing equipment;Post-office equipment;Calculating and accounting machines;Typewriters;Parts and accessories of typewriters and calculating machines;Various office equipment and supplies;Computer equipment and supplies;Data-processing machines;Digital cartography equipment;Computer hardware;Software;Computer systems;Servers;Hardware consultancy services;Hardware选择咨询服务；硬件灾难恢复咨询服务；计算机站点计划咨询服务；计算机硬件接受测试咨询服务；计算机审核咨询和硬件咨询服务；软件编程和咨询服务；包装软件产品的编程服务；系统和技术咨询服务；技术咨询服务；技术开发服务；系统分析和编程服务；系统维护服务；系统服务；软件服务；数据 - 数据应用程序；数据列表；数据列车服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；数据维护服务；服务；计算机相关的管理服务；计算机支持和咨询服务；计算机网络服务；计算机升级服务；计算机审核服务；计算机测试服务；计算机备份服务；计算机目录转换服务；计算机相关的专业服务计划招标/建议发布日期：
IBM i 的总体经济影响™
数据库集成到操作系统后，管理员可以通过重组和表大小来管理数据库。管理员实际上与开发人员合作制定数据维护策略。在其他系统方面，您似乎正在单独购买许可证。在那些许可证到处都是、您需要为此付费的环境中，它开始变得难以控制和难以管理。在我们公司，我们没有 DBA，因此管理员管理数据库。— IT 工程主管、制造业和零售业。
以数据为中心的人工智能：前景与挑战
• 评估数据和数据维护：与训练数据开发相比，这两项研究较少。它们很重要，需要更多的研究工作。• 跨任务技术：我们如何同时优化 DCAI 中的多个任务？• 数据模型协同设计：我们能否通过迭代设计数据和模型来实现更好的性能？• 数据偏差：我们如何消除数据中的偏差？• 数据基准：我们如何开发数据基准来对数据质量进行基准测试？现有的基准仅关注特定的 DCAI 任务，而不是整个 DCAI。
欧洲空中导航安全组织地形和障碍物数据手册
数据产品标识 ................................................................................................ 129 7.1.4 数据内容和结构 .............................................................................................. 130 7.1.5 参考系统 .............................................................................................................. 133 7.1.6 数据质量要求 ...................................................................................................... 134 7.1.7 数据采集要求 ...................................................................................................... 136 7.1.8 数据产品交付 ...................................................................................................... 136 7.1.9 数据维护 ...................................................................................................... 138 7.1.10 元数据 ............................................................................................................. 139 7.1.11 7.2 数据收集 ............................................................................................................. 139 简介 ............................................................................................................................. 139 7.2.1 可用技术 ............................................................................................................. 139 7.2.2 数据处理 ............................................................................................................. 141 7.2.3 地形数据收集技术 ................................................................................ 145 7.2.4 观测数据收集技术
交通运输中的人工智能
威斯康星州交通部 (WisDOT) 致力于探索和实施新兴技术，以最好地提供安全可靠的交通系统。该部门目前正在研究是否以及如何利用人工智能 (AI) 来进一步实现 WisDOT 的战略目标。该项目将确定 AI 在同行州交通部门中的当前“实践状态”。为了确定 AI 如何能够最好地支持 WisDOT 实现提供安全可靠的交通系统的使命，WisDOT 正在寻求了解 AI 对交通系统维护和使用的影响。该项目应描述数据维护和安全的潜在好处和可能的风险。
向 Sales-Cloud 顾问免费提问
在实施特定工具或功能（如数据清理应用）之前，最佳做法是首先制定数据管理计划以及数据质量仪表板。这种方法将帮助 Universal Containers 定义数据准确性、完整性和一致性的标准。精心制定的数据管理计划允许销售运营团队概述数据维护、清理和定期审计的程序。此外，创建数据质量仪表板将提供对关键数据指标的可见性，使团队能够主动跟踪和解决问题。这种结构化方法为持续的数据质量改进奠定了基础，并通过减少效率低下和保持高数据完整性来支持用户采用
以数据为中心的人工智能：前景与挑战
近来，数据在构建 AI 系统中的作用因新兴的以数据为中心的 AI (DCAI) 概念而显著放大，该概念主张从模型改进转向确保数据质量和可靠性。尽管我们的社区一直在不同方面投入精力来增强数据，但它们通常是针对特定任务的孤立举措。为了促进社区的集体倡议并推动 DCAI，我们绘制了一幅大图景，并将三个一般任务结合在一起：训练数据开发、推理数据开发和数据维护。我们对代表性 DCAI 任务进行了顶层讨论并分享了观点。最后，我们列出了开放的挑战。更多资源汇总在 https://github.com/daochenzha/data-centric-AI
第 7 章 – 挣值管理 - NAVSEA
7.5 EVM 概述 7-11 7.5.1 基本 EVM 描述 7-11 7.5.2 挣值管理系统的组件和流程 7-12 7.5.2.1 工作说明书 (SOW) 7-12 7.5.2.2 工作分解结构 (WBS) 7-12 7.5.2.3 承包商项目组织 7-12 7.5.2.4 项目进度表 7-13 7.5.2.5 预算分配和资源规划 7-14 7.5.2.5.1 建立控制帐户 (CA) 和控制帐户预算 7-15 7.5.2.5.2 绩效衡量基准 (PMB) 7-15 7.5.2.5.3 综合基准评审 (IBR) 7-16 7.5.2.5.3.1 IBR 政策和指导 7-17 7.5.2.6 会计考虑 7-17 7.5.2.7 挣值技术 7-18 7.5.2.7.1 工作量水平活动的规划和控制 7-19 7.5.2.8 绩效衡量与分析 7-19 7.5.2.8.1 重大差异 7-19 7.5.2.8.1.1 进度差异 (SV) 7-20 7.5.2.8.1.2 成本差异 (CV) 7-20 7.5.2.9 完成时估计 (EAC) 7-21 7.5.2.10 修订和数据维护 7-22 7.5.2.10.1 客户指示的变更 7-22 7.5.2.10.2 可追溯到以前的预算 7-22 7.5.2.10.3 控制内部PMB 的变更 7-22 7.5.2.10.4 超出目标基线 (OTB) 和超出目标进度 (OTS) 7-23
第 7 章 – 挣值管理 - NAVSEA
7.5 EVM 概述 7-11 7.5.1 基本 EVM 描述 7-11 7.5.2 挣值管理系统的组件和流程 7-12 7.5.2.1 工作说明书 (SOW) 7-12 7.5.2.2 工作分解结构 (WBS) 7-12 7.5.2.3 承包商项目组织 7-12 7.5.2.4 项目进度表 7-13 7.5.2.5 预算分配和资源规划 7-14 7.5.2.5.1 建立控制帐户 (CA) 和控制帐户预算 7-15 7.5.2.5.2 绩效衡量基准 (PMB) 7-15 7.5.2.5.3 综合基准评审 (IBR) 7-16 7.5.2.5.3.1 IBR 政策和指导 7-17 7.5.2.6 会计考虑 7-17 7.5.2.7 挣值技术 7-18 7.5.2.7.1 工作量水平活动的规划和控制 7-19 7.5.2.8 绩效衡量与分析 7-19 7.5.2.8.1 重大差异 7-19 7.5.2.8.1.1 进度差异 (SV) 7-20 7.5.2.8.1.2 成本差异 (CV) 7-20 7.5.2.9 完成时估计 (EAC) 7-21 7.5.2.10 修订和数据维护 7-22 7.5.2.10.1 客户指示的变更 7-22 7.5.2.10.2 可追溯到以前的预算 7-22 7.5.2.10.3 控制内部PMB 的变更 7-22 7.5.2.10.4 超出目标基线 (OTB) 和超出目标进度 (OTS) 7-23
第 7 章 – 挣值管理 - NAVSEA
7.5 EVM 概述 7-11 7.5.1 基本 EVM 描述 7-11 7.5.2 挣值管理系统的组件和流程 7-12 7.5.2.1 工作说明书 (SOW) 7-12 7.5.2.2 工作分解结构 (WBS) 7-12 7.5.2.3 承包商项目组织 7-12 7.5.2.4 项目进度表 7-13 7.5.2.5 预算分配和资源计划 7-14 7.5.2.5.1 建立控制帐户 (CA) 和控制帐户预算 7-15 7.5.2.5.2 绩效衡量基准 (PMB) 7-15 7.5.2.5.3 综合基准评审 (IBR) 7-16 7.5.2.5.3.1 IBR 政策和指导 7-17 7.5.2.6 会计考虑 7-17 7.5.2.7 挣值技术 7-18 7.5.2.7.1 工作量水平活动的规划和控制 7-19 7.5.2.8 绩效衡量与分析 7-19 7.5.2.8.1 重大差异 7-19 7.5.2.8.1.1 进度差异 (SV) 7-20 7.5.2.8.1.2 成本差异 (CV) 7-20 7.5.2.9 完成时估计 (EAC) 7-21 7.5.2.10 修订和数据维护 7-22 7.5.2.10.1 客户指示的变更 7-22 7.5.2.10.2 可追溯到以前的预算 7-22 7.5.2.10.3 控制内部PMB 的变更 7-22 7.5.2.10.4 超过目标基线 (OTB) 和超过目标进度 (OTS) 7-23