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人工智能如何加速机器学习开发
Kumo 是智能数据科学领域的领导者，因为它利用图形结构的力量提供性能最高的模型和最准确的预测——直至实体级别。这是通过自动将关系数据转换为图形并使用图形神经网络 (GNN)（一种为图形设计的 AI 模型）从数据中的关系中学习来实现的。Kumo 可以使用低代码、类似 SQL 的查询快速构建高度准确的模型，这些模型可以跟上业务问题的步伐，这些查询可以预测细分、生命周期价值、行为等内容，从而改善个性化和推荐。
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工艺改进。本研究的具体研究贡献包括：(1) 确定与开关电容电路相关的 MOS 器件可靠性问题，(2) 引入一种新的自举技术，用于在低压电源上操作 MOS 传输门，而不会显著缩短器件寿命，(3) 开发低压运算放大器设计技术。利用这些设计技术，可以实现开关电容电路所需的构建模块，从而能够在低压电源上创建采样、滤波和数据转换电路。作为演示，介绍了实验性 1.5 V、10 位、14.3MS/s、CMOS 流水线模数转换器的设计和特性。
增长全球化学公司的数字研发战略追求实验室卓越用例
由于通过收购加入公司的多个不同的研发部门，整个实验室信息学领域都高度分散，具有太多不同的系统和数据孤岛。因此，该公司致力于向越来越多样化的化学市场传递创新的高价值产品，这是由于需要从新收购的公司吸收人员，流程和技术以及对透明和产品管理人员的需求升级而变得复杂。此外，该公司正在努力将数据转换为组织知识。增加的研发复杂性对公司的敏捷性和盈利能力产生了负面影响。利用所有可用知识和保护知识产权是公司的其他驱动力：
OHDSI AI：OHDSI研究文献的生成AI驱动知识翻译和 在... 的全球联邦健康数据网络状态 现实世界证据的生成AI 在IQVIA健康数据转换上加速OMOP转换
1新加坡科学技术与研究机构生物信息学研究所2新加坡临床科学研究所，科学技术与研究机构，新加坡3见Swee Hock公共卫生学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡4号研究所，新加坡，新加坡5 Yong linoologice linoologice linoologice lin Ondicore，National of National of Scipore新加坡国立大学，新加坡国立大学7妇产科和人类潜在翻译研究计划，Yong Loo-Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡8号，赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学，芬兰大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学，芬兰大学9型民俗研究中心的赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔辛基大学赫尔斯基研究中心，芬兰研究中心的研究中心，并告知了一名纽约市的研究中心。利益相关者，跨学科的合作努力旨在通过创造和传播现实世界证据1。健康证据需要以卫生专业人员，患者以及公共或私人卫生经理清楚理解的方式进行传达和传播。在2023年OHDSI APAC研讨会上，知识翻译是与证据消费者（患者和消费者，临床医生，研究人员，监管机构和政策制定者）的圆桌讨论中出现的关键主题2。生成人工智能（AI）可能是向人群和/或健康经理传达科学健康证据的有效策略。方法科学，技术与研究机构（A*Star）通过开放的交互式数据保险库平台（图1）开创了健康研究，用于假设构建和数据驱动的发现3。数据保险库中的OMOP数据目录4,5启用了开放科学系统中知识发现和管理的数据库级别特征。心血管数据库中的OHDSI AI 6被配置为回答OHDSI和新加坡心血管研究的研究文献中的问题（图2）。
朝着气候临界点的预警系统
COVID-19的大流行证明，即使我们处理传染病的丰富经验，高影响力的低样子事件仍然可能带来毁灭性和不平等的社会和经济后果。人类没有对高可能的气候事件的生活经验，甚至我们对其影响的最佳预测也可能低估了。因此，至关重要的是，我们将对小费系统的理解加深，以减少其可能性的不确定性，并最大程度地提高我们为其影响做准备的时间。人工智能（AI）的进步有望对我们检测到小费系统的动态和时间尺度的能力进行重大改进，但是如果观察结果的耦合，将数据转换为可行的知识将有挑战性。
支持 AUTOSAR Classic
作为 Connext® 产品套件的开发者，RTI 拥有全球规模最大的专注于 DDS 的工程和专业服务团队。全新 RTI Connext® AUTOSAR Classic 集成工具包现已面向 Connext Drive 用户推出，作为 Connext® Micro 和 Connext® Cert 的补充产品。该工具包提供了一个代码生成工具，支持跨标准格式（OMG® IDL、OMG DDS-XML 和 AUTOSAR ARXML）自动转换数据类型定义，并生成支持 C 代码，用于在运行时环境 (RTE) 和 DDS 通信框架之间进行数据转换和数据编组。
第 4 章：数据转换器工艺技术
图 4.2：1953 年推出的 K2-W 运算放大器（Dan Sheingold 供图） 脉冲编码调制 (PCM) 是早期数据转换器开发的第一个主要驱动力，Alec Hartley Reeves 被普遍认为是 1937 年 PCM 的发明者。（参考文献 7）。在他的专利中，他描述了一种真空管“计数”ADC 和 DAC（参见本书第 3 章）。20 世纪 40 年代，贝尔实验室继续开发数据转换器，不仅用于 PCM 系统开发，还用于战时加密系统。20 世纪 40 年代末和 50 年代初数字计算机的发展激发了人们对数据分析、数字过程控制等的兴趣，并产生了对数据转换器的更多商业兴趣。 1953 年，数据转换领域的先驱 Bernard M. Gordon 在马萨诸塞州康科德的地下室创立了一家名为 Epsco Engineering（现为 Analogic, Inc.）的公司。Gordon 之前曾参与 UNIVAC 计算机的研发，并看到了商业数据转换器的需求。1954 年，Epsco 推出了一款 11 位、50 kSPS 真空管 SAR ADC，称为 DATRAC。该转换器（如图 4.3 所示）通常被认为是此类设备的第一个商业产品。DATRAC 采用 19" × 26" × 15" 外壳，功耗为几百瓦，售价约为 8000.00 美元。虽然真空管 DATRAC 在当时确实令人印象深刻，但固态设备在 20 世纪 50 年代开始出现，最终彻底改变了整个数据转换领域
大数据预处理、技术、集成、转换、规范化、清理、离散化和分箱 | IGI Global
“释放大数据的力量：用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节，探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术，解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性，介绍了高级数据清理、集成和转换技术，并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源，使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。