XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据冗余
EAGP：无线传感器网络的能源感知八卦协议
摘要。在无线传感器网络（WSN）中，通常由具有资源限制的节点组成，利用效率的流程对于增强网络寿命以及因此，在超密集和异质环境中的可持续性（例如智能城市）至关重要。特别是平衡在这种动态环境中有效传输数据所需的能量，这对降低数据冗余性的交易构成了重大挑战，这是降低数据冗余性的交易，同时实现可接受的交付率是一个基本的研究主题。通过这种方式，这项工作提出了一种新的能源感知的流行病协议，该协议使用网络能量的当前状态来通过自我调整每个节点转发行为自我调整为渴望或懒惰的局部残留电池来创建动态分布拓扑。模拟的评估证明了其在能耗，输送率和计算负担下的效率与经典八卦协议以及定向协议相比。
通过机器学习改善数据备份策略...
摘要本文研究了机器学习（ML）模型以预测数据备份需求并优化任何规模IT环境中的备份解决方案。通过利用ML驱动的预测分析，用户和公司可以提高其数据备份流程的效率和可靠性，提高性能，降低成本并最小化数据丢失。本文描述了一种利用RandomForestRegressor模型来学习系统中现有文件属性的解决方案，以预测处理文件备份的优先级，并通过跳过额外的文件避免数据冗余。它将允许加快备份过程并减少备份的大小。通过对文件和文件系统行为的元数据进行足够的培训，该解决方案将有助于使备份软件对错误，智能和动态性更具抵抗力。
通路/基因组数据库的管理员指南...
请尽可能减少摘要中的信息与 PGDB 其他部分的信息之间的冗余。当有专门的结构化字段用于存储信息（例如酶动力学、辅因子或抑制剂）时，数据应输入到这些字段中，而不是摘要中。请记住，与专用字段不同，摘要字段中的信息仅供人类阅读，软件无法理解。例如，如果一种酶被钙抑制，请不要在摘要中写“该酶被钙抑制”。而是将此信息输入抑制剂字段。实际上，可能无法完全消除冗余，因为管理员希望在摘要中写入的一些重要生物学信息将与其他 PGDB 数据冗余。当管理员确实选择将冗余信息放入摘要中时，这些信息应该是重要的，摘要应该尝试提供结构化数据库字段中存在的信息以外的其他信息。
DNA
DNA提供了完全集成的出纳员和平台系统。它通过随着这些变化的发生在数据库级别上一次，并且仅在数据库级别进行货币和非货币变化，从而消除了同步问题和数据冗余。如果您当前正在操作旧系统，DNA提供了一种现代化的方式来管理帐户，客户或会员关系，而无需单独的数据库，系统和用户屏幕来创建和管理不同类型的帐户。筹码，储蓄，期限和贷款帐户结构都具有相同的业务逻辑。由于这种共同的逻辑，DNA提高了准确性和效率，同时提供了提供支票访问或存款帐户的灵活性，该贷款以负余额为负的利息。为了快速简便地处理，DNA采用了类似于数字零售商使用的虚拟购物车。交易将依次添加到购物车中，并且可以根据需要轻松修改。为每个会话提供摘要收据，可以通过文本打印，电子邮件或发送。
基于新型数字信号处理技术的应用...
传统的电子信息工程数字信号处理技术存在数据冗余、数据利用率低等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于分布式云计算的电子信息工程数字信号处理新技术。从常规数字信号的数据采集、数据分析、数据分类、数据挖掘、有效信息存储等环节出发，通过依靠分布式云计算方法和智能梯度跟踪算法实现数字信号的高效处理，采用比例积分微分（PID）控制策略来评价数字信号处理技术中各个环节的智能程度。该方法可实现数字信号处理过程中数据采集和存储的自适应调控，实现多样化分析和智能匹配。通过分布式云计算实现对系统存储模块的快速控制，使数据库提高工作效率，降低系统在数据运算过程中的功耗成本，提高数字信号处理的效率。实验结果表明，基于分布式云计算和智能梯度跟踪算法的数字信号处理系统具有计算效率高、精度高、稳定性好的优点。© 2021 Elsevier B.V. 保留所有权利。
人工智能聊天机器人在联合生物信息学知识图谱数据探索中的潜力
每年发布的科学数据集数量激增，这表明集中式方法可能不是未来的解决方案，因为它们存在可扩展性差、维护困难和数据冗余等问题。作为这种增长的一个例子，2023 年核酸研究分子生物学数据库集合中共有 1700 多个数据库 [ 1 ]。据 Sever 等人 [ 2 ] 称，开放研究数据访问和检索的未来是联合的。然而，联合数据访问也面临着巨大的挑战。要将其引入领域专家的日常实践中，需要在技术堆栈的许多层面上进行改进，包括更好的联合查询计划和面向用户的服务。这些将在抽象出数据访问日益增长的复杂性方面发挥关键作用，从而实现联合数据集的更大规模（重新）使用。在本文中，我们认为大型语言模型和对话式人工智能 (AI) 技术（也称为 AI 聊天机器人，例如 ChatGPT）的最新进展可以在促进数据访问方面发挥作用，即使在更具挑战性的联合知识图谱情况下也是如此。我们通过来自 SIB 瑞士生物信息学研究所 1 的选定示例，深入了解对话式 AI 可以帮助研究人员从丰富的公共生物信息学数据中受益的领域。SIB 是一家卓越的联合机构，负责管理不断增长的可互操作的生物信息学知识图谱目录 2 。我们展示了一个
基于DBSCAN算法的电压暂降同源性检测
摘要：高科技制造业中使用的逆变器、交流接触器等设备对电压暂降十分敏感，电压暂降可能造成设备故障、生产中断、数据丢失、敏感设备损坏、能源供应不稳定等。一次短路故障可能触发多个电能质量监测装置记录电压暂降波形，电压暂降数据冗余问题严重影响数据应用。因此识别电压暂降源对于科学合理评估区域电网电压暂降严重程度具有重要意义。因此本文提出了一种基于DBSCAN算法的电压暂降源识别算法。通过采用合适的特征工程，选取三维聚类特征，再通过迭代方法选取合适的聚类算法参数进行聚类，最后通过6个聚类评价指标评估算法效果。利用某省电力公司提供的数据在jupyter notebook编程平台上进行实验，最终结果证明了所提算法的有效性。关键词：电压暂降 聚类 DBSCAN 电压暂降同源性检测 1.引言 电压暂降造成微电子、智能控制等精密加工行业的生产中断，给用户带来巨大的经济损失，成为投诉最多的电能质量问题[1]，[2]。一次短路故障可能触发多个电能质量监测装置记录电压暂降波形。电压暂降数据的冗余严重影响数据应用[3]，[4]，并可能导致对区域电网电压暂降严重程度的高估[5]。同时，对同一电压暂降源引起的多条数据进行重复分析会增加计算强度和复杂度。将多次电压暂降事件识别为同一电压暂降源是电能质量监测领域亟待解决的问题。识别出同一电压暂降源可以减少电网电能质量监测系统的数据冗余，避免对区域电能质量水平做出高估。它是明确区域电网电能质量水平的必要前提，对于科学合理评估区域电网电压暂降严重程度具有重要意义。电压暂降源识别就是对短时间内监测到的多个电压暂降数据进行分类，将同一电压暂降源引发的电压暂降监测数据归为一类。近年来，国内外对电压暂降源进行了大量研究，现有的研究主要包括特征提取与选择[6]、数据挖掘与机器学习算法[7]，[8], [9], 算法融合与集成 [10]。综上所述, 本文提出了一种基于 DBSCAN 算法的同源性识别方法, 并使用某省电力公司提供的 10049 条临时掉电数据进行了聚类实验。最后对聚类结果进行了 6 个聚类评价指标的评估, 证明了该方法的准确性和有效性