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印度浦那。摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 在广泛的数据库管理系统 (DBMS) 中的集成，以增强数据处理、检索和决策。随着数据量继续呈指数级增长，传统的数据库管理技术难以保持效率和准确性。我们提出了一个框架，利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理 - 自动对数据进行分类，优化查询性能，并增强数据完整性。我们的方法允许通过实施人工智能驱动的算法从用户交互和模式中进行自适应学习。允许实时调整和预测分析。案例研究表明数据可访问性、用户体验和运营效率有显着改善。研究结果表明，人工智能增强型 DBMS 不仅简化了数据管理任务，而且还使组织能够从其数据资产中获得更深入的见解，最终推动明智的决策并促进创新。提出了未来的研究方向，以进一步探索人工智能在数据库管理中的可扩展性和安全性影响。关键词：- 人工智能 (AI)、数据库管理系统 (DBMS)、机器学习、深度学习、自然语言处理 (NLP)、实时数据处理、数据安全、自适应学习、数据库优化、数据库管理自动化。
使用人工智能进行广泛的数据库管理
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