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World File Search System数据建模
一种时空数据缩减与建模方法
分析和学习时空数据集是许多领域的重要过程，包括交通运输、医疗保健和气象学。特别是，环境中的传感器收集的数据使我们能够理解和模拟环境中的过程。最近，收集的时空数据量显著增加，给数据科学家带来了一些挑战。因此，需要采取措施减少需要处理的数据量，以便分析和学习时空数据集。在本文中，我们提出了 k 维时空缩减方法 (k D-STR)，以减少用于存储数据集的数据量，同时允许对缩减后的数据集进行多种类型的分析。k D-STR 使用分层分区来查找相似实例的时空区域，并对每个区域内的实例进行建模以汇总数据集。我们用 3 个表现出不同时空特征的数据集证明了 k D-STR 的通用性，并展示了一系列数据建模技术的结果。最后，我们将 k D-STR 与其他减少时空数据量的技术进行了比较。我们的结果表明，k D-STR 可以有效减少时空数据，并可以推广到具有不同属性的数据集。
Microsoft Word - 财政规则如何影响小型开放经济体的投资_WP2
摘要 本研究调查了财政规则对小型开放经济体 (SOE) 投资的影响。对来自加勒比、欧洲和拉丁美洲等不同地区的五个国家进行了比较分析。这些国有企业相似之处在于，它们实施的政策无法影响国际市场上交易的商品和服务的价格。分析期涵盖了过去二十年，从 2000 年到 2020 年，通过以面板数据建模为中心的多模态方法，我们发现与财政规则相关的财政纪律可能导致投资水平停滞。我们研究中的大多数国家由于收入高于预期，在实现财政目标方面表现优异。由于债务动态良好，公共债务处于较低水平且可持续。然而，这些国有企业尽管拥有充足的财政缓冲，但公共投资执行率却很低。因此，与财政目标和规则相关的严格程度似乎会对投资产生负面影响。我们的实证结果为设计财政规则时可以考虑的策略提供了见解，以加强财政框架，确保宏观经济债务的可持续性，同时不损害整体投资。
使用无向神经网络建模结构
神经网络是强大的函数估计器，这使其成为结构化数据建模的首选范例。然而，与其他强调问题模块性的结构化表示（例如因子图）不同，神经网络通常是从输入到输出的整体映射，具有固定的计算顺序。这一限制使它们无法捕捉不同方向的计算以及建模变量之间的交互。在本文中，我们结合因子图和神经网络的表示优势，提出了无向神经网络（UNN）：一个灵活的框架，用于指定可按任何顺序执行的计算。对于特定的选择，我们提出的模型包含并扩展了许多现有架构：前馈网络、循环网络、自注意网络、自动编码器和具有隐式层的网络。我们展示了无向神经架构（包括非结构化和结构化）在一系列任务上的有效性：树约束依赖性解析、卷积图像分类和注意序列完成。通过改变计算顺序，我们展示了如何将单个 UNN 用作分类器和原型生成器，以及如何填充输入序列的缺失部分，使其成为进一步研究的一个有前途的领域。
关于大型电子设备可靠性评估...
4.1 评估子系统可靠性 47 4.2 子系统可靠性评估示例 48 4.3 简单串联系统的可靠性评估 49 4.3.1 简单串联配置的网络模型 50 4.4 引入冗余概念 52 4.4.1 冗余技术的类型 52 4.4.2 简单并联冗余配置 53 4.5 双模并联/串联和串并联配置 56 4.6 部分冗余 57 4.7 一些复杂的冗余配置 57 4.7.1 K Out of N 网络 58 4.7.2 多数表决冗余 59 4.7.3 操作冗余 60 4.8 最佳冗余级别 60 4.9 现实世界建模技术简介62 4.9.1 将领域转换为有用的计算机表示 .62 4.9.2 受控迭代系统开发生命周期 63 4.10 数据驱动系统 64 4.11 数据建模 65 4.12 对目标系统的功能方面进行建模 67 4.13 概念建模：面向对象的方法 68 4.13.1 面向对象建模 69
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
课程安排及教学大纲
RBT 级数据库和数据库用户 - 简介、数据库方法的特点、使用 DBMS 方法的优势、数据库应用程序的历史、数据库系统应用程序、数据库系统的用途、数据视图 - 数据抽象、实例和模式。数据库系统概念和架构 - 数据模型、数据库语言 - DDL、DML、应用程序的数据库访问、事务管理、数据存储和查询、数据库用户和管理员、数据库系统结构、数据库系统的历史。使用实体 - 关系 (ER) 模型进行数据建模 - 使用高级概念数据模型进行数据库设计、示例数据库应用程序、实体类型、实体集、属性和键、关系类型、关系集、角色和结构约束、弱实体类型、优化 COMPANY 数据库的 ER 设计、ER 图、命名约定和设计问题、其他符号示例：UML 类图、高于二级的关系类型、另一个示例：UNIVERSIAL 数据库关系数据模型和关系数据库约束 - 关系模型概念、关系模型约束和关系数据库模式、更新操作、事务和处理约束违规。
图表之间的因果关系，并应用于自闭症谱系障碍中功能性大脑连通性
摘要：图形/网络已成为数据建模的强大分析方法。此外，随着传感器技术的进步，动态的时间不断发展的数据变得越来越普遍。在这种情况下，一个兴趣点是对网络内部和网络之间的信息流的更好理解。因此，我们旨在推断网络时间序列之间的Granger因果关系（G-CAUSALITY）。在这种情况下，完善的矢量自回归模型的直接应用是不可行的。因此，我们需要一个理论框架来建模时间变化图。一种可能性是考虑一个具有时变参数（假定为随机变量）的数学图模型。假设我们识别图模型参数之间的g-causality。在这种情况下，我们可以使用它来定义图之间的g-果实。在这里，我们表明，即使模型未知，光谱半径也是某些随机图模型参数的合理估计。我们说明了我们的提议的应用，以研究对照组的大脑半球与被诊断为自闭症谱系障碍（ASD）的儿童之间的关系。我们表明，ASD和对照之间的G-伴侣强度从大脑的右侧到左半球有所不同。
![arxiv：2501.02842v1 [cs.ir] 2025年1月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7e6a577afdac3ea40469e656198dccc8bf8a6987.webp)
arxiv：2501.02842v1 [cs.ir] 2025年1月6日
本章讨论了现代生成AI模型对信息访问（IA）系统的基本影响。与传统的AI相比，生成AI模型的大规模培训和出色的数据建模使它们能够产生高质量的类似人类的响应，这为IA范式的发展带来了全新的机会。在本章中，我们详细介绍并介绍了其中两个，即信息生成和信息综合。信息生成允许AI创建量身定制的内容，直接满足用户需求，从而通过立即，相关的输出来增强用户体验。信息综合利用生成AI集成和重组存在信息的能力，提供扎根的响应并减轻模型幻觉等问题，这在需要精确和外部知识的场景中特别有价值。本章深入研究了生成模型的基本方面，包括体系结构，缩放和培训，并在多模式场景中讨论了它们的应用。此外，它研究了用于检索增强的生成范式和其他用于语料库建模和理解的方法，并证明了生成AI如何增强信息访问系统。它还总结了未来研究的潜在挑战和富有成果的方向。
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数据库系统概述：模型、模式、实例。数据库系统与文件系统。数据抽象级别、数据库语言、系统架构。DBMS 分类。数据建模：实体关系 (ER) 模型、实体和实体类型、关系和关系类型、约束、弱实体类型 ER、图表。示意对象模型。数据库设计过程：需求分析、概念数据库设计、数据库模式设计。使用实体关系和语义对象模型进行数据库设计、数据库应用程序设计。关系数据模型中的术语、完整性约束、关系上的原始操作、关系代数 (RA)、关系代数运算、关系完整性、关系上的附加操作。关系实现的基础。结构化查询语言 (SQL)：SQL 中的 DML 功能、SQL 中的 DDL、SQL 中的更新、SQL 中的视图、嵌入式 SQL、按示例查询 (QBE)。并发、恢复和安全问题。阿姆斯特朗的推理规则和最小覆盖、范式。数据库系统的当前趋势：客户端-服务器数据库系统、开放数据库连接 (ODBC) 标准、知识库系统、数据仓库和数据挖掘概念、Web 数据库。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。