XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System云中
在数据仓库公共云中使用 Impala AI 功能（预览）
Cloudera、Cloudera Altus、HUE、Impala、Cloudera Impala 和其他 Cloudera 标志是在美国和其他国家/地区注册或未注册的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。免责声明：除非与 CLOUDERA 的书面协议中明确规定，否则 CLOUDERA 不会就 CLOUDERA 技术或与此相关的支持做出或给予任何明示或暗示的陈述、保证或承诺。 CLOUDERA 不保证 CLOUDERA 产品或软件将不间断运行，不保证其没有缺陷或错误，不保证其将保护您的数据免遭丢失、损坏或不可用，不保证其将满足客户的所有业务需求。在不限制前述条款的前提下，并在适用法律允许的最大范围内，CLOUDERA 明确否认任何及所有默示保证，包括但不限于对适销性、质量、非侵权、所有权和针对特定用途的适用性的默示保证以及任何基于交易过程或贸易惯例的陈述、保证或契约。
通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
云中的道德AI：减轻机器学习模型中的风险
本研究研究了AI模型如何影响云系统伦理，并展示了公司减少这些危险的方法。AI开发人员应努力保护个人数据，同时向用户显示明确的结果并使自己对工作负责。当我们将AI系统放置在云服务器上时，我们的道德重点将转移到保护敏感信息并防止不公平输出的情况下。这项调查通过高质量研究研究了来自事件和学术来源的真实数据，以检测问题并提出有用的解决方案。该研究研究了当前的现实世界事件和业务方法，以提出在保留道德标准的同时，验证了消除风险的方法。我们的目标是建立促进AI开发的框架，并为所有需要这些系统的人提供易于安全安全使用的人工智能。我们的研究扩展了有关将AI安全部署到云设置中的当前知识。
然而，云计算在使用授权软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，
然而，云计算在使用许可软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，决定使用本地集群。但是，仅仅拥有集群是不够的，因为存在需要独立操作不同计算机的问题。因此，测试了远程控制、远程管理、虚拟网络和 telnet 等不同工具，发现性能最好的是 PsExec。与其他需要在每台计算机上安装软件或进行特殊设置的工具不同，PsExec 是一种非常轻量级的工具，可以访问网络中任何计算机的控制台。此外，它只需要在主计算机上安装一次。因此，可以远程启动任何应用程序或打开任何文件。此外，该工具的一个很大的优点是，我们可以通过用户界面交互或隐藏方式控制另一台计算机。两种方式都经过了测试，决定以隐藏的方式进行，以便其他用户可以在程序仍在运行时登录、注销并使用该计算机而不会出现问题。它通过一个简单的命令来执行，该命令指定另一台计算机的名称以及要执行的文件的路径。
SAP云中的机器学习
服务智能将您的门票分类，将其路由到最佳代理商，并提高关闭门票的准确性和时间。服务智能可以预测类别，并建议使用类似的门票，可以为您提供客户问题的潜在答案。解决方案可以预测完成的时间，扫描票务文本以识别产品和情感，并为您的初始响应推荐最合适的电子邮件模板。同时，该模型不断捕获反馈，以提高准确性，以提高准确性。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
用于云中的自适应VCPU超额标准
贝特提取的安全优化运营成本是成功产生收入的云系统和容量/资源效率的圣杯之一，是实现这一现实的关键因素。在主要云提供商的其他资源效率策略外，超额订购是一种极为普遍的实践，在该实践中，提供的虚拟资源比实际的物理能力更多，可以最大程度地减少对冗余能力的收入损失。虽然资源可以是任何类型的，包括计算，内存，电源或网络带宽，但我们重点介绍了虚拟CPU（VCPU）过度订阅的场景，因为VCPU内核主要是云服务的可计费单位，并且对业务以及用户以及用户以及用户也具有重大影响。对于无缝的云体验，虽然对提供商的成本效益，但要控制超额检查边缘的合适政策至关重要。狭窄的利润率导致利用不足的资源能力支出冗余，并且更广泛的利润率导致客户工作负载可能遭受资源争议的情况下的不足。
使用加密算法在云中的安全数据存储
云存储服务已显示出非常强大且受到良好喜爱，这对于行业的快速扩展至关重要。但是，由于故意攻击和管理层忽略，仍有许多安全事件导致大量敏感数据在云存储层泄漏。本文提出了一种云安全存储机制（CSSM），以确保云数据的保密性。为了实现加密，切开和分散存储，CSSM并入了以防止存储层的数据泄露，使用分散的存储和数据分散。此外，为了停止加密材料的泄漏，CSSM集成的秘密共享具有分层管理结构。实验发现表明，建议的机制不仅适合保护存储层的数据安全性免受泄漏的影响，而且还可以有效地存储大量的云数据，而无需大量的时间承诺。例如，使用CSSM上传或下载5G大小的文件，仅需646秒或269秒即可，这是可以接受的。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球 多样性对未来大西洋热带的影响... 北极云对Noresm2气候模型中冰的微物理过程的敏感性 无线电掩盖建模实验（Romex） 季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？ 大平流层水蒸气的长期气候影响 在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程 2022年气候状态：北极-AMS期刊 通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合 气候变化评估的新热应力指数 北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能 海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性 深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中，发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目（CMIP）的第5阶段改善。在这里，我们通过将仅大气模拟（AMIP6）与历史库型模拟（CMIP6）进行了对比，从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明，冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度（SST）的偏见改变了大气温度梯度，这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中，旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播，该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的，从而减少了潜在的热量。在夏季，中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性，导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时，耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如，北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而，在CMIP6和AMIP6中，其他偏见都显而易见（例如，夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低）与其他过程有关（例如，土地表面温度）。
优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。