Có những hàm ý đáng kể: khi tiến độ không thể được đo lường chính xác do số liệu thống kê không đầy đủ hoặc sai sót, kết quả có thể là những quyết định sai lầm, nghi ngờ về khả năng đạt được mục tiêu và lãng phí đáng kể nguồn lực. Việc có được số liệu thống kê đúng phụ thuộc vào chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng để tạo ra chúng, cũng như chất lượng của các quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.

Cuốn sách này cho thấy tầm nhìn về quyền truy cập mở vào dữ liệu khoa học có thể dễ dàng đạt được hơn thông qua mô hình theo giai đoạn mà các nhà tài trợ nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách, nhà khoa học và tổ chức nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tiễn của họ. Dựa trên kinh nghiệm của riêng mình về xử lý dữ liệu, về những phát hiện ban đầu với dữ liệu khoa học mở tại CERN (Tổ chức nghiên cứu hạt nhân châu Âu) và từ các nghiên cứu điển hình về dữ liệu thử nghiệm lâm sàng được chia sẻ, tác giả cập nhật hiểu biết của chúng ta về dữ liệu nghiên cứu - dữ liệu nghiên cứu là gì; dữ liệu phát triển động như thế nào trên các lĩnh vực khoa học khác nhau và trên nhiều giai đoạn thực hành nghiên cứu; và dữ liệu có thể và thực sự nên được chia sẻ ở bất kỳ giai đoạn nào trong số đó. Kết quả là một con đường linh hoạt và thực tế để triển khai dữ liệu khoa học mở.

Mục tiêu này đạt được bằng cách sử dụng các kỹ thuật cảm biến tiên tiến và xử lý dữ liệu chuyên sâu hơn. SHM đã có những bước tiến vượt bậc trong những năm gần đây nhờ sự phát triển của các kỹ thuật cảm biến.

Cuốn sách giới thiệu các nguyên lý cơ bản của hóa học phân tích 1, tập trung vào việc đo lường, đánh giá và xử lý dữ liệu hóa học. Sách trình bày từ khái niệm cơ bản như công cụ, từ vựng chuyên ngành, đến các kỹ thuật định lượng như phân tích trọng lượng và chuẩn độ.

Phân tích này đạt được thông qua nhiều nghiên cứu điển hình, phát triển các phương pháp luận mới trong các lĩnh vực như khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tạo ra các tập dữ liệu lấy sự kiện làm trung tâm mới được tổng hợp trong Biểu đồ tri thức sự kiện mở (OEKG), một biểu đồ tri thức lấy sự kiện làm trung tâm đa ngôn ngữ chứa hơn 1 triệu sự kiện bằng 15 ngôn ngữ.

Bản đồ Tự Tổ chức Kohonen (SOM) đã được ứng dụng trong thực tế ở mọi lĩnh vực, đặc biệt là những lĩnh vực có xu hướng xử lý dữ liệu đa chiều. SOM có thể được sử dụng để phân cụm gen trong lĩnh vực y tế, nghiên cứu nội dung đa phương tiện và nội dung web, và trong ngành vận tải, v.v.

Tập sách Truy cập mở này khám phá những tiến bộ và thách thức mới nhất trong các phương pháp chuẩn hóa, quản lý mã hiệu quả và xử lý dữ liệu có thể mở rộng của các tập dữ liệu hình ảnh thần kinh. Các chương trong cuốn sách này được tổ chức thành bốn phần. Phần Một chỉ cho nhà nghiên cứu cách truy cập và tải xuống các tập dữ liệu lớn và cách tính toán ở quy mô lớn.

Cuốn sách này là một phần của Dự án LAMBDA (Học, Áp dụng, Nhân Phân tích Dữ liệu Lớn), được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu, GA số 809965. Phân tích Dữ liệu bao gồm việc áp dụng các quy trình thuật toán để rút ra thông tin chuyên sâu. Ngày nay nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép các tổ chức và công ty đưa ra quyết định tốt hơn cũng như xác minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện có. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho trí thông minh, thống kê, lý luận, khai thác dữ liệu, khám phá kiến thức và những thứ khác.

Bộ não thống trị thế giới và khả năng tính toán giống bộ não ngày càng được sử dụng nhiều trong máy tính và các thiết bị điện tử. Tính toán giống như bộ não là xử lý và giải thích dữ liệu hoặc trực tiếp đưa ra và thực hiện các hành động. Học tập là một khía cạnh rất quan trọng.

Công trình này cung cấp các phương pháp mới để xử lý dữ liệu cảm biến quán tính và cảm biến âm thanh nhằm ước tính và giám sát tình trạng đường bằng ứng dụng trên các phương tiện đóng vai trò là nền tảng cảm biến. Hơn nữa, các phương pháp được giới thiệu để kết hợp các kết quả từ nhiều phương tiện khác nhau để ước tính đáng tin cậy hơn.