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大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
XTRACKER人工智能和大数据UCITS ETF 1C（...
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长江的巨大数字双胞胎如何阻止...
Hina的杨氏河是欧亚大陆最长，是地球上第三长的河流，从藏族高原流向东中国海超过6,000公里。 它的盆地覆盖了中国几乎五分之一的土地区域，并拥有数亿人的遗嘱。 自1950年代以来，已经建立了长江及其支流的52,000多个水库，以减轻洪水，产生水力，稳定水供应并保护生态学。 在管理这个庞大的盆地方面面临许多挑战，以支持可持续发展水源并保护生态学的某种偶然目标。 该地区的人口增长，发展和城市化不断增加对水的需求，同时降低了水污染和对生物多样性的压力。 虽然长江盆地的Hina的杨氏河是欧亚大陆最长，是地球上第三长的河流，从藏族高原流向东中国海超过6,000公里。它的盆地覆盖了中国几乎五分之一的土地区域，并拥有数亿人的遗嘱。自1950年代以来，已经建立了长江及其支流的52,000多个水库，以减轻洪水，产生水力，稳定水供应并保护生态学。在管理这个庞大的盆地方面面临许多挑战，以支持可持续发展水源并保护生态学的某种偶然目标。该地区的人口增长，发展和城市化不断增加对水的需求，同时降低了水污染和对生物多样性的压力。虽然长江盆地的
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
探索动物毒素研究中的大数据资源
Giulia Zancolli，洛桑大学生态与进化系，瑞士洛桑1015。电子邮件：giulia.zancli@gmail.com; Agostinho Antunes，CIIMAR/CIMAR，海洋与环境研究跨学科中心，Porto de Leix其他Porto de LeixThes Cruise Terminal，AV。 诺顿·德·马托斯将军，S/N，4450-208 Porto，葡萄牙。 电子邮件：aantunes@ciimar.up.pt†第一名合着者。电子邮件：giulia.zancli@gmail.com; Agostinho Antunes，CIIMAR/CIMAR，海洋与环境研究跨学科中心，Porto de Leix其他Porto de LeixThes Cruise Terminal，AV。诺顿·德·马托斯将军，S/N，4450-208 Porto，葡萄牙。电子邮件：aantunes@ciimar.up.pt†第一名合着者。电子邮件：aantunes@ciimar.up.pt†第一名合着者。
dijck，大数据
荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹大学的何塞·范·迪克（JoséVanDijck）。j.van.dijck@uva.nl摘要元数据和数据已成为公民为其通信服务和安全费用的常规货币，这是一个依赖大多数人的舒适区的权衡。本文解构了数据缺陷的意识形态基础。数据缺陷源于有问题的本体论和认识论主张。作为更大的社交媒体逻辑的一部分，它显示了广泛的世俗信念的特征。数据主义称为这一信念，这是如此成功，因为大批人（天真或不知不觉地）将他们的个人信息信奉给公司平台。信任的概念变得更加问题，因为人们的信仰扩展到其他公共机构（例如处理其（元）数据的学术研究和执法）。在适应这种意识形态的政府，商业和学术界的互锁使我们希望更加批判地研究整个结缔组织的生态系统。介绍当2013年6月10日的爱德华·斯诺登（Edward Snowden）使自己被称为“举报N.S.A.”的举报人。对新闻媒体进行例行监视的实践，详细描述了“压迫的建筑”，这使他和许多其他N.S.A.合同能够拦截Facebook，Google，Apple和其他科技公司记录的30亿个电话和互动的元数据。在录像采访中，这位前中央情报局 - 分析师说，他不再能够忍受他代表情报界进行的广泛隐私入侵和法律违规行为。他还想使人们意识到许多代理商都可以完全访问各种交流数据，从而引发公众辩论。斯诺登的披露不仅仅是对逐渐接受个人信息的“共享”的公民的唤醒呼吁，从婚姻状况到感冒，从饮食习惯到最喜欢的音乐，视野社交网站或应用程序是新规范（Van Dijck 2013a）。平台所有者通常与第三方共享用户的汇总元数据，以换取自定义营销以换取免费服务。直到斯诺登泄漏之前，许多人可能还没有意识到，企业社交网络（愿意或勉强）与情报机构相结合。当巴拉克·奥巴马（Barack Obama）捍卫其政府的大规模监视政策时，他说，“没有满足感，只有元数据”，他补充说，公民不能指望百分之一百的安全性和百分之一百的隐私权，没有不便。总统的解释与社交媒体公司的论点相呼应，即用户必须放弃部分隐私，以换取免费的便利平台服务。换句话说，元数据似乎已成为
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
加拿大数据中心开发的法律格局
就实体结构化而言，将电力从一个实体分配到另一个实体通常与监管要求相反，因为这种要求仅将分配仅限于许可公用事业。有时可以通过仔细考虑必要的监管批准以及实体结构，数据中心的物理位置以及与当地公用事业的早期咨询来导航此限制。就位置而言，将电力从一个位置分配到另一个位置通常与分配的相同限制相反。重要的是要考虑所涉及的土地包裹，是否有必要越过公共道路津贴以及是否可以设计发电设施来反映这些问题。现场发电可能完全不受监管的批准，或者可能需要特定的新型监管批准，在这种情况下所需的批准取决于项目的设计和该项目所在的管辖权。如果需要这种新颖的监管部门批准，则它们可能是监管机构的全新基础，或者监管机构可能已经对需要解决的现场发电的既定但相反。
应用集成区块链和大数据技术来提高供应链的可追溯性和纺织领域的信息共享
如今，纺织业正在构成其东西。一方面，客户可以在个性化移动应用程序上提供多样化的产品，并立即交付和回报。另一方面，由于纺织工艺中的自动化和计算机化的增加，生产比以往任何时候都更有效率。但是，当前的供应链管理系统仍然遇到了几个严重的问题，例如篡改产品，可追溯性差，延迟以及缺乏实时信息共享。今天，一种称为区块链的新技术，这是分散信息技术的开创性创新，它可以解决上述挑战，因为其重要特征（例如分散，透明度和不变性）。在这个方向上，本文提出了一个基于区块链的纺织供应链可追溯性的新框架，该框架可以为所有具有透明度和信息共享的供应链成员提供信息平台。为纺织业创建一个可追溯且透明的供应链，将帮助客户对他们购买的产品及其支持的公司做出明智的选择。对于纺织供应链中的利益相关者，具有可追溯性和实时信息共享可以建立更好的关系，提高效率，并降低产品召回，伪造和不道德的劳动的风险和成本。但是，由于区块链技术仍处于早期阶段，因此它具有一些固有的缺陷，当我们面对现实世界中的质量数据时，可伸缩性成为主要而紧迫的缺陷。因此，我们提出了一种新方法，该方法包括两种是区块链和大数据的技术之间的集成，以大规模填充分散的系统。回答的主要研究问题之一是，如何利用和应用大数据授权的区块链如何通过全球供应链更准确地管理可追溯性和信息共享。在这项研究中，我们研究了可追溯性系统概念和信息共享的必要性，然后介绍区块链整合的大数据框架及其开发过程。最后，评估了该命题的绩效，并提出了可以通过进一步研究来解决这种可追溯性系统的挑战。
课程描述机器学习和大数据SSD：...
知识和理解学生必须了解主要的机器学习（ML）算法，并且必须证明根据问题本身的要求选择最合适的ML算法以解决特定问题的能力。学生还必须知道用于正确评估ML算法的性能的技术。学生必须了解主要的大数据框架，以获取，模型，共享，分析，分析和可视化大量信息。学生还必须证明他/她能够选择最合适的框架来处理不同的任务。应用知识和理解学生必须证明能够通过使用机器学习技术来解决实际问题。学生还必须证明他/她可以正确评估基于机器学习的系统的性能。学生必须证明能够通过不同的大数据框架来管理，建模和分析大量数据，以处理不同的任务，还可以评估设计架构的性能。课程内容/教学大纲数据挖掘和机器学习。知识表示：树木，规则，集群。（0.5 CFU）基本机器学习方法：统计建模，线性模型，基于实例的学习，聚类。（0.75 CFU）绩效评估：交叉验证，成本敏感分类，ROC曲线。（0.5 CFU）高级机器学习：决策树，支持向量机，MLP（0.75 CFU）数据转换：属性选择，PCA（0.25 CFU）。深度学习：深网的培训和绩效评估，卷积神经网络。（0.75 CFU）大数据库系统简介。大数据的数据模型。NOSQL数据库：键值 - 列 - 族，图数据库系统。（1.5 CFU）大数据系统简介。大数据系统的定义。Hadoop生态系统。纱。猪。蜂巢。Giraph。 火花。 （2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。 （1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。 aws。 SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。 - 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准Giraph。火花。（2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。（1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。aws。SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。- 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准- 第4版。/ Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div>霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。考试/评估标准