How to Perform Advanced SQL Queries in BigQuery
使用这些高级查询模板提高您在 BigQuery 中的 SQL 查询技能。
Query structured data from Amazon Q Business using Amazon QuickSight integration
在本文中，我们将展示 Amazon Q Business 如何与 QuickSight 集成，以使用户能够以统一的方式查询结构化和非结构化数据。通过集成，用户可以连接到 20 多个结构化数据源，例如 Amazon Redshift 和 PostgreSQL，同时通过可视化获得实时答案。Amazon Q Business 通过 QuickSight 将来自结构化源的信息与非结构化内容相结合，为用户查询提供全面的答案。
我收到了 Labour Weekend Query 的积极回复，结果发现这是一架柯蒂斯飞行器复制品，由 Chris Henry 和 Warwick Vaile 于 1977 年在剑桥制造。它从未注册过。非常感谢所有提供评论的博客读者。现在，我正在寻找另一架飞机的信息。我知道这是 Richard Brett 于 1970 年代末在 Raglan 制造的超轻型飞机，由两台 Briggs and Stratton 2 冲程发动机驱动。它也没有注册，但在 1970 年代末第一架超轻型飞机出现到 1982 年大量超轻型飞机注册期间，超轻型飞机不需要注册。博客读者能告诉我关于它的情况吗？它飞过吗？最后发生
Enhancing controlled query evaluation through epistemic policies
在数据隐私至关重要的时代，在不泄露敏感细节的情况下共享信息的挑战比以往任何时候都更加重要。在这里，我们考虑称为受控查询评估 (CQE) 的框架，这是一种创新方法，可在提供最大查询答案的同时保护机密性。我们介绍了此框架的扩展，以增强 […]
How to Query a Knowledge Graph with LLMs Using gRAG
Google、Microsoft、LinkedIn 和许多其他科技公司都在使用 Graph RAG。为什么？让我们通过从头开始构建一个来理解它。继续阅读 Towards Data Science »
A unified solution to capture, query, and visualize machine data | Viam
了解 Viam 如何在任何类型的机器之间提供无缝互操作性、标准化来自不同来源的数据并支持灵活的查询和第三方可视化。
3 Powerful SQL Queries To Work With Date-Time Data
使用它们进行有效的趋势分析并获得决策驱动洞察继续阅读 Towards Data Science »
Echobase AI Review: Query, Create & Analyze Files with AI
毫无疑问，企业需要管理大量数据。从客户互动到运营指标，每一次点击、购买和决策都会留下宝贵的信息。然而，在海量数据中获取可操作的见解就像大海捞针。我最近遇到了 Echobase AI，这是一个平台 […]Echobase AI 评论：使用 AI 查询、创建和分析文件首先出现在 Unite.AI 上。
Amazon Bedrock 的知识库是一项完全托管的服务，可帮助您实施从提取到检索和快速增强的整个检索增强生成 (RAG) 工作流，而无需构建自定义数据源集成和管理数据流，从而突破了您在 RAG 工作流中可以做的事情的界限。然而，它是 [...]
Simplified data collection and querying for smart machines | Viam
探索 Viam 的最新功能：数据查询 API。轻松收集和分析来自智能机器的数据，以鸟瞰视角了解您的船队的健康和性能。
Synthetic Query Generation using Large Language Models for Virtual Assistants
这篇论文被 SIGIR 2024 的行业轨道所接受。虚拟助手 (VA) 是重要的信息检索平台，可帮助用户通过口头命令完成各种任务。语音识别系统 (语音转文本) 使用仅对文本进行训练的查询先验来区分语音上令人困惑的替代方案。因此，生成类似于现有 VA 用法的合成查询可以极大地提高 VA 的能力 - 尤其是对于配对音频/文本数据中尚未出现的用例。在本文中，我们提供了初步探索……
Server-side Rescoring of Spoken Entity-centric Knowledge Queries for Virtual Assistants
由自动语音识别 (ASR) 提供支持的设备虚拟助手需要有效的知识整合才能完成具有挑战性的实体丰富的查询识别。在本文中，我们使用各种类别的语言模型（N-Gram 词语言模型、子词神经 LM）对服务器端重新评分口头信息域查询的建模策略进行了实证研究。我们研究了设备上和服务器端信号的组合，并通过集成各种服务器端信号，在各种以实体为中心的查询子群体中展示了 23%-35% 的显着 WER 改进……
摘要：污染物对娱乐用水、饮用水和海洋生物构成健康风险，对人群暴露造成未记录的影响。在世界许多地区，人们担心的是饮用水被污染，这将立即影响社会和经济秩序。随着创新解决方案研究的进展，部署水源监测自动化系统可以降低暴露风险。水质监测通常涉及在实验室环境中进行的样品采集和分析。这些结果通常在 18−48 小时后呈现。本报告详细介绍了原型自主查询和病原体威胁剂传感器 (AQUA PATH) 地理启用系统，该系统能够检测源水中是否存在致病菌指标，并在 30 分钟内现场报告这些值。 AQUA PATH 系统可快速收集现场数据，并报告对近岸内陆地区源水细菌负荷的评估，这与 EPA 制定的当前存在/不存在测试
Navy Statement on Status of Preliminary Inquiry
海军行动负责人迈克·吉尔日（Mike Gilday）曾向海军代理詹姆斯·麦克弗森（James McPherson）提出了建议。麦克弗森秘书正在继续与国防部长马克·埃斯珀（Mark Esper）进行讨论。没有做出最终决定。
Navy Statement on Status of Preliminary Inquiry
海军行动负责人迈克·吉尔日（Mike Gilday）曾向海军代理詹姆斯·麦克弗森（James McPherson）提出了建议。麦克弗森秘书正在继续与国防部长马克·埃斯珀（Mark Esper）进行讨论。没有做出最终决定。
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
