例句
1.经过主办单位严格筛选，他终于在众多佼佼者中脱颖而出。
2.她们经过多年的杂交试验，筛选出了优质高产的西瓜新品种。
1. 指作物或树木选种的方法。用筛孔大小和形状不同的种子筛，筛除种子中夹带的杂物（泥块、草子等）、秕粒和小粒种子以选出粒大饱满的种子。亦比喻精心挑选。
引
1. 不少疗效显著的中西医结合的疗法和药品，就是经过多次试验，从数百个单方验方中筛选出来的。
《解放军报》1974.3.12
2. 一个有抱负的作者，应当从生活矿藏中筛选属于“我”的东西，使“这一个”在作品中闪闪发光。
《十月》1981年第3期
筛选是一个广泛应用于多个领域的概念，其基本含义是从大量息、数据或对象中挑选出符合特定标准或目的的部分。在不同的领域，筛选的具体应用和方法可能有所不同。
信息筛选：在信息洪流中，筛选是一种必要的技能，用于从大量信息中挑选出符合一定标准的信息，以节省时间和提高效率。这种筛选过程需要明确的标准或目的，否则可能导致重要信息的遗漏或错误信息的接受。
招聘筛选：在招聘过程中，筛选是指根据特定标准挑选符合要求的候选人，并决定是否进行面试的过程。这包括评估申请者的技能、教育水平、就业历史以及是否遵循了职位广告中的指示等。
健康筛查：在医学领，筛选是指通过实施特定措施或测试来识别潜在健康问题的过程，目的是帮助医疗专业人员做出更准确的诊断和治疗决策。然而，筛选也存在一些缺点，如可侵犯隐私、成本高昂以及可能导致过度诊断。
工业筛选：在工业中，筛选是一种将材料按粒度大小进分级的方法，通常用于从大量材料中分离出特定大小的颗粒。这种筛选过程可以利用筛子将物料中小于筛孔的细粒物料透过筛面，而于筛孔的粗粒物料滞留在筛面上。
数据筛选：在数据分析和信息管理中，筛选是一种用于数据检索的方式，通过设置条件缩小数据结果范围，以便快速找到满足特定条件的信息。例如，在Excel中，可以通过条件筛选来隐藏不满足条件的数据。
学术和教育筛选：在学术资格筛选中，雇主可能更关注候选人的整体学术资质而非具体教育内容，这被称为“筛选假设”。这种筛选过程解释了教育水平与收入之间的部分相关性。
筛选在不同领域有着广泛的应用，其核心在于通过设定标准或条件来优化资源利用和决策过程。然而，在实施筛选时，也需要注意其局限性和潜在的风险，以确保筛选结果的有效性和准确性。
在信息管理中，筛选最佳实践和方法是确保高效、准确处理信息的关键。以下是一些基于我搜索到的资料总结出的最实践和方法：
选择专业经典书籍和权威平台作为信息源头，控制信息输入，提高学习效率。
建立信息中转站：
使用在线多平台同步工具（如印象笔记、网易云笔记）集中重要信息，并定期整理和分类。
每日或每周批量清理：
定期整理和分类信息，避免积累成垃圾堆，提高工作效率。
定义优质信息：
优质信息应具备准确性、时效性和真实性，同时帮助做出更好的决策，提供知识技能和解决问题的思路。
寻找优质信息流：
主动搜索和筛选信息比被动接受更为重要。利RSS、公众号、知乎、B站等渠道寻找优质信息。
培养优秀的信息习惯：
设置时间限制、稍后再看等方法，减少不感兴趣的内容接收，专注于优质信息。
持续优化信息管理：
随着新知识、工具和方法的出现，需要不断调整和优化筛选流程。
提高信息识别能力：
快速区分有用信息和无用信息，避免信息噪音干扰。
优化信息排序算法：
根据信息价值对海量信息进行排序，突出关键信息。
实现个性化推荐：
根据户偏好和行为历史，推送最符合需求的信息。
数据筛选技巧：
使用单条件筛选、双条件选、精准匹配或模糊匹配等高级筛选功能，提高办公效率。
来源筛选与内容筛选：
选择可靠的、权威的信息来源，避免盲目接收未经证实的信息；对信息内容进行评估，筛选出有价值的信息。
关键词筛选与标签筛选：
利用关键词进行信息检索，快速找到相关信息；对信进行分类和标签化处理，方便快速检索和利用。
自动化筛选：
利用自动化工具和算法进信息筛选，提高筛选的效率和准确性。
自主选择+密切关联：
通过“主选择”+“密切关联”的原则，从海量信息中筛选出有价值且真正相关的信息。
行业高手+优质信息库+关键词：
对于经感兴趣的领域，可通过该领域的高手获知优质信息库和关键词，定位到更有价值的信息。
建立信息选机制：
先确定信息来源，再决定是否接收，以识别虚假信息，保持思维的高层次。
主动的随机浏览：
在招聘筛选过程中，平衡公平性和效率是一个复杂但至关重要的任务。以下是一些策略和方法，可以帮助企业在招聘过程中实现这一目标：
一致性评估：AI能够根据预定义的标准提供一致的评估，确保所有候选人都按照相同的标准进行评估，从而减少无意识偏见。
制定包容性的职位描述和要求：
确保职位描述准确反映职责、技能和资格要求，以吸引合适的候选人并过滤不合适的申请者。
实施盲原则：
在决策过程中隐藏候选人的姓名、年龄、性别等信息，通过匿名化简历格式或软件随机化候选人查看顺序来实现。
建立明确的筛选和评估标准：
制定科学合理的面试标准，包括明确每个评估维度的权重和具体评分标准，并对面试官的评分结果进行审核。
优化面试流程：
提供公平和平等的面试机会，对所有候选人一视同仁，提供相同的问题和回时间。
培训面试官和决策者：
培训面试官，倡导公正、客观、合理的面试态度，并设计绕候选人能力、经验、性格等方面的面试题目。
利用数据分析与优化：
收集和分析大量数据，为企业提供深入洞察，优化招聘策略。
建立良好的候选人沟通机制：
健康筛查的最新技术和方法涵盖了多个领域，包括人工智能、可穿戴设备、远程医疗、基因检测、数字病理学、3D打印、床旁检测以及5G技术等。这些技术的应用不仅提高了诊断的准确性，还为患者提供了更全面的医疗服务。
人工智能（AI） ：AI在健康筛查中的应用非常广泛，能够分析大量数据，识别人类难以察觉的模式，如医学影像中的异常，以及患者病史和验室结果中的风险因素。
可穿戴设备：如健身追踪器和智能手表，可以测心率、血压等生命体征，并追踪运动和睡眠模式，为健康筛查提供重要信息。
远程医疗（Telemedicine） ：允许医疗提供者远程与患者沟通，适用于偏或服务不足地区的患者，提供虚拟咨询、远程监控和后续护理。
数字病理学：通过远程分析组织样本使用专业软件处理数字图像，有助于更准确的诊断，减少侵入性检查需求。
3D打印：创建器官或身体位的三维模型，用于诊断或手术规划，减少手术并发症风险，同时定制医疗设备，改善患者生活质量。
床旁检测（Point-of-Care Testing） ：在患者床边进行诊断测试，提供更快结果，即时护理患者，适用于多种疾病诊断。
基因组检测：分析患者DNA，识别与定疾病相关的遗传变异，提供个性化护理，指导治疗决策。
此外，精准健康筛查利用基因组学、大数据和工智能等技术，在疾病早期阶段检测疾病和健康状况，允许及时干预并制定个性化治疗计划。这种筛查方式通过在症状出现前识别潜在的健康风险，提高疗成治功率，减少了并发症，并降低了医疗成本。
5G技术也在健康筛查中发挥重要作用，例如5G云上亚健康智能查机器人可以在短时间内检查出身体多个系统的多项指标，为忙碌的现代人提供便捷的健康评估。
工业筛选技术的最新进展主要集中在以下几个方面：
智能化与自动化：近年来，筛选机技术朝着智能化和自动化的方向发展。通过采用先进的振动筛分技术、智能传感技术及自动控制系统，显著高了筛分效率与精度，减少了对人工干预的需求。例如，浙江匠选科技有限公司开发的视觉检测筛选机结合了高分辨率摄像头和图像处理法，能够实时检测和筛选产品，自动识别不合格品，提高生产效率和产品质量。
模块化设计：模块化设计使得设备更易维与升级，增强了灵活性。这种设计不仅缩短了生产周期，还提高了生产效率。
环保与可持续性：随着全球对可持续发展的重视，节能减耗、降低噪音及废弃物排放的环保型筛选机受到市场的青睐。例如，徐州恒昌筛网制造有限公司的新利通过高效能电机和运动控制原理，显著提升了筛选效率，并且有助于降低生产成本，推动行业的可持续发展。
新材料与新技术的应用：新型筛板材料的研发是关键突破之一，采用高强度、高耐磨的复合材料，显著提高了筛板的耐用性和使用寿命。此外，华莽技的石英砂旋转筛选装置采用独特的旋转筛选机制，显著提升了筛选效果和工作效率。
视觉检测技术：全帝科技研发的空中系列超速人工智能视觉筛选设备利用CCD相机和计算机算法实现产品在空中掉落过程中的视觉筛选，大幅提高了检测精度和效率。
定制化解决方案：定制化解决方案的提供使筛选机能更好地适应不同物料特性和生产流程，满足市场多元化需求。
这些创新共同推动了工业筛选技术的进步，为各行业带来了更高质量的筛分结果，同时减少了对环境的影响。
数据筛选在大数据分析中的应用案例非常广泛，盖了多个领域和行业。以下是一些具体的应用案例：
电商平台：通过用户行为分析和推荐系统提高销售额。例如，电商平台可以利用数据筛选技术从海量用户行为数据中提取有价值的信息，如购买历史、浏览记录等，从而进行精准的用户画像和个性化推荐。
金融机构：通过风险管理和欺诈检测提高安全性。金融机构可以使用数据筛选技术对交易数据进行实时监控，识别异常交易模式，以预防欺诈行为并降低风险。
医疗机构：通过患者数据分析和个性化治疗提高治疗效果。医疗机构可以通过数据筛选技术从患者的医疗记录中提取关键信息，帮助医生制定更有效的治疗方案。
销售分析：在销售数据分析中，数据筛选技术可以帮助企业提取特定时间段或地区的销售数据，用于生成季度财务报告或进行市场趋势分析。
市场调查分析：通过数据筛选技术，企业可以从大量的市场调查数据中提取出有价值的信息，如消费者偏好、市场趋势等，从而为市场策略提供支持。
运营数据分析：在运营数据分析中，数据筛选技术可以帮助企业优化运营流程，提高效率。例如，通过筛选出低效的运营环节，企业可以采取措施进行改进。
生物信息学：在生物信息学领域，数据筛选技术用于处理基因组数据，如使用SnpEff工具对VCF文件进行数据过滤和分析，以挑选出感兴趣的突变位点。