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Open3DSG：带有可查询对象和开放式关系的点云的开放式vocabulary 3D场景图
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG，这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法，而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类，并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图，并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系，并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法，不仅可以预测显式开放式唱机对象类，而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明，Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系，描述了空间，支持性，语义和比较关系。
高级信息技术（AICITSS）
本章着重于创建不同类型的查询及其不同的用法。本章的第一部分讨论了子查询，其中查询标准是查询本身，即在查询中编写查询。本章的下一部分讨论了与查询向导一起工作，并学习如何在两个表之间找到无与伦比的数据并在表中找到重复的行。我们还将学习使用Crosstab查询来从查询中创建一个汇总的结果。Crosstab查询可以作为枢轴表的表格格式。本章还介绍了查询的多个视图以及如何以枢轴表或枢轴图表的形式获取查询结果。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
XYZ 咨询公司安全审计报告
防止 SQL 注入攻击的最有效方法是对所有数据库访问使用参数化查询（也称为准备好的语句）。此方法使用两个步骤将可能被污染的数据合并到 SQL 查询中：首先，应用程序指定查询的结构，为每项用户输入留下占位符；其次，应用程序指定每个占位符的内容。由于查询的结构已在第一步中定义，因此第二步中的格式错误的数据不可能干扰查询结构。您应该查看数据库和应用程序平台的文档，以确定可用于执行参数化查询的适当 API。
在部分信息下进行分类的紧密界限
排序是理论计算机科学中的基本算法问题之一。它具有自然概括，由弗雷德曼（Fredman）于1976年引入，称为部分信息。The input consists of: - a ground set X of size n , - a partial oracle O P (where partial oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i ≺ P x j , for some fixed partial order P ), - a linear oracle O L (where linear oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i < L x j , where the linear order L extends P ) The goal is to recover the linear order使用最少数量的线性甲骨文查询在X上l。在此问题中，我们通过三个指标来测量算法复杂性：o l的线性甲骨文查询数量，部分甲骨文查询的数量和所花费的时间（识别哪个对（x i，x J）部分或线性oracle查询所需的算法指令的数量（识别哪个对（x I，x）执行）。令E（P）表示p的线性扩展数。 任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。 在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。 从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。 一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。 他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。）进行预处理P 5）时间。令E（P）表示p的线性扩展数。任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。5）时间。然后，给定o l，它们在θ（log e（p））线性甲骨文查询和o（n + log e（p））时间的x（log e（p））上的线性顺序 - 这在线性甲骨文查询的数量中是最佳的，但在所花费的时间中却没有。我们提出了第一种使用偏隔序数量甲骨文查询的第一个算法。对于任何常数C≥1，我们的算法可以使用O（n 1+ 1
独家：排除神经信息检索
排除是人类用来表达自己不想要的重要性语言技能。几乎没有关于排他性检索的研究，用户表达了他们不想成为查询结果的一部分。我们首次研究了文件检索中排除检索的情况。我们提出了Dextuir，这是一套用于排除检索的资源，包括评估基准和培训集，用于帮助检索模型理解排除查询。评估基准包括3,452个高质量的排除查询，每个查询都已手动注释。该训练集包含70,293个排除查询，每个查询都与POSSIVE文档和负面文档配对。我们进行了详细的实验和分析，获得了三个主要观察结果：（i）现有的检索模型具有不同的结构，以有效地理解排他性查询； （ii）尽管整合我们的培训数据可以改善在排除检索方面的检索模型的表现，但与人类绩效相比，仍然存在差距； （iii）一般检索模型在处理排除查询方面具有自然优势。
citrix Analytics
在自助服务搜索页面上安排电子邮件发送搜索查询，在保存搜索查询时，您还可以安排电子邮件交付以将保存的搜索查询的副本发送给您自己和其他用户。设置日期，时间和频率 - 每日，每周或每月开始发送电子邮件。您还可以安排您先前保存的搜索查询的电子邮件交付。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
在 RSVP 键盘中结合脑电图和开关输入
材料、方法和结果：RSVP 键盘中的快速序列视觉呈现分为查询，通常为 10 个字符。选择后的第一个查询中的字符是 LM 根据先前输入的字符串识别为最可能的目标的字符。字符概率在每次查询后通过贝叶斯递归更新，直到一个字符达到决策阈值。在 IP 模式下，用户会看到一个框，其中包含即将到来的查询中的字符预览。然后他们可以激活开关以确认目标已包含在内（导致包含字符的概率增加并呈现查询以收集 EEG 证据），或者如果目标未包含在内则跳过查询（导致字符概率降低）。IP 也无需开关输入即可使用。