XiaoMi-AI文件搜索系统
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查询和交易计划的优化
研究主要集中在量子计算[103]上。其中一些研究是通过应用量子退火进行查询优化[101,124]、多查询优化[133]和事务调度[15]来提高数据库性能。[124,133]中的研究表明运行时间提高了 10 3 倍。第三项研究[15]表明，随着问题规模的增加，量子退火的运行时间保持不变，而经典模拟退火的运行时间则迅速增加。此外，预计未来几年量子计算机的容量将迅速增加，并且几年后将出现比云端量子计算机延迟更低的现场量子计算机（见第 2 节）。有了这些有希望的结果，显然有必要研究解决数据库问题的可能的量子加速方法。在本文中，我们旨在通过展示各种量子方法如何通过查询优化和事务调度问题的参数进行扩展，并提出开发这些方法并将其集成到数据库系统中所面临的挑战，为此类研究提供指导。本文的其余部分安排如下。第 2 节重点介绍量子计算技术的现状及其预计的未来时间表。第 3 节详细介绍了两个感兴趣的 DBMS 问题。在第 4 节中，我们介绍了可用于加速数据库问题的各种量子方法及其量子位和电路深度要求。第 5 节通过讨论开放的挑战提出了未来研究的新方向。最后，第 6 节总结了我们的研究结果。
loger：一种学习的优化器，用于生成高效且强大的查询执行计划
基于深度强化学习（DRL）的查询优化最近已成为热门研究主题。尽管取得了令人鼓舞的进展，但DRL优化者仍然面临着强有力地制定有效计划的巨大挑战，这是因为连接订单和操作员选择的巨大搜索空间以及将其作为反馈信号的高度变化的执行延迟。在本文中，我们提出了Loger，这是一个赢得的效果，以使能力和r ubust计划有效，旨在生产有效的加入订单和运营商。Loger首先利用图形变压器来捕获表和谓词之间的关系。然后，搜索空间进行了重组，Loger学会了限制特定的操作员，而不是直接选择每个连接的操作员，同时利用DBMS内置的优化器在修复下选择物理操作员。这种策略利用专家知识来提高计划生成的鲁棒性，同时提供足够的计划搜索灵活性。此外，Loger介绍了𝜖 -beam搜索，该搜索可在进行指导探索时保留多个搜索路径，以保留有希望的计划。最后，Loger引入了损失功能，并通过奖励加权引入损失功能，从而通过减少差的操作员造成的波动，并记录转换以压缩奖励范围，从而进一步提高性能。我们对加入订单基准（JOB），TPC-DS和堆栈溢出进行实验，并证明Loger可以比现有学习的查询优化器更好地实现性能，而与PostgreSQL相比，工作速度为2.07倍。
人工智能用于现代电网和清洁能源经济的机会
ABPDU 先进生物燃料和生物产品工艺开发部 ADMS 先进配送管理系统 AI 人工智能 AMBER 用于生物能源研究的人工智能和机器学习 AMMTO DOE 先进材料和制造技术办公室 ARPA-E 高级研究计划局 - 能源 BER 生物和环境研究计划 BETO DOE 生物能源技术办公室 BIL 两党基础设施法 BTO DOE 建筑技术办公室 CCS 碳捕获和储存 CEQ 白宫环境质量委员会 CESER DOE 网络安全、能源安全和应急响应办公室 CESMII 清洁能源智能制造创新研究所 CMM 关键矿物和材料 CMRA 气候恢复力和适应性测绘 CPUC 加州公用事业委员会 DBMS 数据库管理系统 DCEP 数据中心能源从业者 DER 分布式能源资源 DLR 动态线路评级 DOE 能源部 ECOS 环境保护在线系统 EIS 环境影响声明 EMS 应急管理系统 EO 行政命令 EPA 环境保护署 ESA 濒危物种法案 EV 电动汽车 EVSE 电动汽车供应设备 FECM DOE 化石燃料办公室能源与碳管理 FERC 美国联邦能源管理委员会 FOA 资助机会公告 GDO DOE 电网部署办公室 GEB 电网互动式高效建筑 GET 电网增强技术 GHG 温室气体 GIS 地理信息系统 GW 吉瓦 HITL 人机协同
MRV 全部成本提案摘要
首字母缩略词和缩写 AFO：助理林业官员 ANSAB：亚洲可持续农业和生物资源网络 BAU：一切照旧基线 BZCFUG：缓冲区社区森林用户组 CBFM：基于社区的森林管理 CBFMUG：基于社区的森林管理用户组 CCB：国家能力建设 CF：社区森林 CFI：连续森林资源清查 CFOP：社区森林运营计划 CFUG：社区森林用户组 CoFM：协作森林管理 COP：缔约方大会 CSO：民间社会组织 DBH：胸高直径 DBMS：数据库管理系统 DDC：区发展委员会 DFO：区林业办公室/官员 DFRS：林业研究与调查部 DOF：林业部 ESMF：环境和社会管理框架 ESS：环境、社会和保障体系（ESS） FAO：联合国粮食及农业组织 FAO FP 粮农组织林业文件 FCPF：森林碳伙伴关系基金 DSCO：区土壤保护官员 FECOFUN：联盟社区森林使用者尼泊尔 FGD：焦点小组讨论 FMU：森林管理单位 FRA：尼泊尔森林资源评估项目 GHG：温室气体排放 GIS：地理信息系统 GLCN：粮农组织/联合国环境规划署全球土地覆盖网络 GPG：国际气候变化专门委员会：良好实践指导 GPS：地理定位系统 ICIMOD：国际山地综合发展中心 IPs：土著人民 IPCC：政府间气候变化专门委员会 LCCS：土地覆盖分类系统 LhFUGs：租赁森林用户组 M 和 MRV：测量和监测、报告和核查 MIS：管理信息系统
2025年3月13日https://doi.org/10.22214/ ...
I.引言近年来，由于许多变化，时装界遭受了压力。除了气候变化，不断增长的世界人口以及相关的资源稀缺之外，为解决所有这些问题寻找解决方案的政治压力越来越大[1]。全球纺织工业仅在最近几十年的跨行业数字化浪潮中被部分捕获，并且落后于政治和社会期望，因为它造成了5％的全球碳排放量[2]。在整个价值链中引入数字业务模型（DBM）是克服这些障碍的关键，并为纺织业的可持续和经济转型提供了机会[3] [4]。数字业务模型（DBM）的定义根据观察者的变化。在本文的背景下，DBM定义为使用数字技术，尤其是AI的业务模型来提高公司的生产，组织或管理的效率和盈利能力[5]。在许多大公司中，已经广泛使用ChatGpt和其他AI应用程序，用于行政活动，类似的重复任务强调了使用这些技术的当前趋势，这些技术必须由公司理解和管理。与依靠手动流程的传统业务模型不同，由人工智能驱动的过程会集成机器学习，数据分析和自动化以提高运营效率。因此，它们需要更高水平的数字专业知识。此外，随着AI的使用进展，新的业务部门将出现。[6]应用程序（包括AI或其他现代数字解决方案）的应用在纺织行业尚未像其他分支机构一样广泛[7]。但是，随着其商业世界的变化速度，公司被迫开发和利用新技术的发展[8]。因此，最近，较大的纺织公司已经实施了几个AI驱动的DBM，以跟上现代市场的需求。应用程序包括基于AI或个性化数字内容的时装设计，可帮助品牌预测并满足新需求，而无需大量人类的投入[7]。Zara等时尚公司正在使用AI来识别和排序客户数据，并根据客户喜好（例如样式，颜色或材料类型）创建独特的产品或至少新的服装[9]。特别是，图像识别用于根据社交媒体的图像来预测时尚趋势。该模型分析了知名影响者的职位，并结合了由此产生的反应，可以推断出所描绘的趋势是否在将来很重要[10] [11]。考虑到DBM的这些特征和可能性，AI驱动的商业模型可以应对组织的挑战。从自动重复任务并通过数据见解改善决策到创建新产品和服务[10]。根据麦肯锡[12]的报告，AI应用程序可能会在2030年产生13万亿美元的附加值。鉴于这样的规模，每个公司都必须掌握AI驱动的业务模型的主题。此模拟基于以下假设：AI将彻底改变现有的价值创建过程并使它们更有效。该报告将其与蒸汽发动机的发明进行了比较，蒸汽机的发明从头开始改变了复杂的手动运输过程。该报告将此开发与互联网的全球可用性进行了比较，该报告构成了当今科技公司（例如亚马逊和字母）的基础。该估计还考虑了负面影响，例如由于AI的全面实施，数字基础设施的高投资成本以及工作损失。
博士苏莱雅·贾宾
在国际同行评审期刊、会议论文集和书籍章节中发表了 65 多篇研究文章，其中包括 15 多篇 SCIE/Scopus 索引高影响力期刊论文。 成功指导了 8 名博士生，目前有 5 名全日制学生就读。 印度专利“基于移动生物特征签名的身份验证系统”于 2023 年 4 月 19 日授予（提交日期为 2017 年 2 月 23 日）。 2023 年和 2024 年出版了两本书，书名：机器学习 I (2023) 和机器学习 II (2024)，Wiley India 出版商。 ACM 专业会员资格（2024 年 1 月-续），以感谢审阅 ACM 期刊的研究论文（会员编号：5167921）。 自 2024 年 11 月起担任知名期刊《计算机科学前沿》和《牙科医学前沿》的客座副主编 多个专业机构的成员，包括亚太生物信息学交互与网络协会（APbians）的终身会员，自 2018 年 7 月起为第 3 名成员，ACM-SIGCSE 一年期会员资格（2011 年 11 月至 2012 年 11 月）和印度技术教育协会 (ISTE) 的终身会员自 2005 年起，除了许多会议和期刊审查委员会外 教授研究生课程的理论论文：数字图像处理（DIP）、数据挖掘和仓储、机器学习和软计算、人工智能、深度学习、高级 DBMS、离散数学、编译器设计和系统编程等。 DIP 和 AI 实验室、使用 MATLAB 2023a 的机器学习、Prolog、Java、J2EE、C、C ++ 等编程。 2006、2007、2012 年 DBT-BIF 研讨会，ACBB 2015、NWTB-2017、NWTB-2018（6 次研讨会）。 活动负责人：组织部门年度校友聚会活动“里程碑”，2017、2018、2019、2021、2023 年；就业相关的网络谈话活动“HR Conclave 2020”（在线模式）等。 获得 IEC JMI 的伦理许可，可为两个正在进行的非资助合作项目收集涉及人类受试者的数据。 自 2024 年 11 月起担任知名期刊《计算机科学前沿》和《牙科医学前沿》的客座副主编。
人工智能在城市规划中的前景
摘要 在过去的几十年中，城市规划考虑了各种先进的分析方法，采用程度有高有低。地理信息系统 (GIS) 可能是最引人注目的，其他系统，例如数据库管理系统 (DBMS)、决策支持系统 (DSS)、规划支持系统 (PSS) 和专家系统 (ES)，其认可度和接受度也参差不齐 (Kontokosta, CE (2021)。城市信息学在规划科学与实践中的应用。规划教育与研究杂志，41 (4)，382 – 395。doi:10.1177/0739456X18793716；Yigitcanlar, T.、Desouza, KC、Butler, L. 和 Roozkhosh, F. (2020)。人工智能 (AI) 在建设更智慧城市中的贡献和风险：从文献系统综述中获得的见解。能源，13 (6)，1473)。信息技术在城市规划领域的进步非常缓慢，最近在“智慧城市”技术方面取得了进展，同时却在消费品和服务等其他领域掀起了革命。百度、亚马逊、Net Fix、谷歌等许多公司都在利用这些技术来洞察消费者的行为和特征，并改善供应链和物流。鉴于数据可用性大幅增加、处理速度加快以及规划相关应用程序的普及和发展，现在是城市规划者考虑应用人工智能相关技术的绝佳时机。过去几年，城市规划学者对这些主题的研究有所增加，但几乎没有证据表明这些研究成果能够被专业规划人员所采用（Batty, M. (2018). 人工智能与智慧城市。环境与规划 B：城市分析与城市科学，45（1），3 – 6；Batty, M. (2021). 数字时代的规划教育。环境与规划 B：城市分析与城市科学，48（2），207 – 211）。另一些人则鼓励规划者利用数据的普遍性和计算技术的进步来增强信息资源的再分配正义和边缘化社区决策的程序正义（Boeing, G., Besbris, M., Schachter, A., & Kuk, J. (2020). 大数据时代的住房搜索：更智能的城市还是同样的旧盲点？住房政策辩论，31 (1), 112 – 126; Goodspeed, R. (2015). 智慧城市：超越城市控制论来解决棘手问题。剑桥区域、经济与社会杂志，8 (1), 79 – 92）。本文重点介绍了最近文献中的发现
BIANCA FEDERICI 的简历 - 热那亚
以及用于土地管理和网络地理数据使用的地理门户网站。她的科学训练始于水力学学科，她的学位和博士论文专注于河流形态动力学问题。然后，她将注意力转向监测河流环境，并解决了测量领土的问题以及对观测数据进行统计处理的数学方法。因此，研究重点是研究一种实验方法，该方法可以应用于河床的短期和长期监测，从而可以对有限面积的区域进行快速且廉价的调查。特别是，解决了实现 DTM（数字地形模型）的插值问题和插值参数的相对校准分析，通过使用 GIS 档案和分析工具根据测量活动本身分析的信息调整调查。因此，研究活动转向使用 GNSS 技术进行调查，该技术特别适合在紧急情况下进行环境监测，以支持永久站。特别是，设计了一个永久性 GNSS 站，用于持续的地球动力学监测，特别关注与安装天线的岩石纪念碑有关的技术和科学方面。同时，还开展了一项研究，以建立遍布利古里亚的永久卫星定位站网络。为此，计划了两次实时 GPS (RTK) 测量活动，参考伦巴第和皮埃蒙特的区域网络，以评估 RTK 测量对被测点位置的影响，参考网络本身的空间布局。此外，利用 GIS 和 DBMS 工具在空间分布数据管理和分析方面的潜力，解决了一些土地管理方面的问题，实施了适当的 GIS 程序，用于研究不透水环境中的领土可达性，制作河流洪水和海啸风险倾向图，评估降雨引发的山体滑坡的敏感性，评估真实的卫星可见性，即自动确定从数字表面模型 (DSM) 获得的障碍物，作为规划 GNSS 调查（包括静态和移动车辆）的支持工具，用于分析物流区域的防撞风险，评估 GNSS 对预测强烈气象事件的贡献，以及用于潜在近海养鱼场的 DSS 系统。目前的研究方向是：对大面积复杂地形区域的强降雨进行定位，有助于预测预警状态；建立综合模型，用于低成本监测降雨引发的山体滑坡；利用卫星技术对平均海平面研究做出贡献；在物流港区对移动车辆进行精确、低成本的定位，并结合实时防撞算法；在紧急情况下使用无人机进行摄影测量，并对移动车辆进行激光扫描，从而实现 3D 测量。
为可持续燃料的未来提供动力
成为计算机科学和工程学是一个四年的本科学位，侧重于计算硬件和软件的设计，构建，操作和维护。该计划探讨了现代计算机科学与相关技术之间的相互作用，将数学和设计原理开发到现代计算系统中。课程包括数字电子设备，算法分析设计，微处理器，操作系统，编程语言，计算机网络，DBMS，系统软件，加密和网络安全，移动通信，临时网络，绩效评估等等。要符合该计划的资格，学生必须在科学流中通过10+2，至少具有50％或同等的CGPA。一些机构也可以进行入学考试。该课程分为八个学期，涵盖了诸如计算技术，数字原理和系统设计，计算机架构，数据库管理系统，操作系统，软件工程，数据通信和计算机网络，微处理器和微控制器等的主题。####是计算机科学与工程学期-VII-IX **选修课：**1。.net＆c＃编程2。临时和传感器网络3。数据库上的高级主题4。生物信息学技术5。网络取证6。计算智能7。云计算和服务8。数据库调整9。数字图像处理10。数据仓库和数据挖掘11。电子学习技术12.免费和开源软件14。工程伦理与人类价值观13。游戏计算和游戏编程15。图理论与组合学**实践：**1。计算机图形和多媒体实验室2。移动应用程序开发实验室3。软件开发实验室**学期-VIII-IX：** 1。选修课：人类计算机相互作用2。信息检索和管理3。中间件技术4。纳米计算和自然语言处理5。网络分析和管理6。分布式系统的原理，嵌入式和实时系统7。加密和网络安全原则8。语义网9。软件代理和软件质量和测试10。面向服务的体系结构**项目工作：** **课程适合性：**该课程适合具有良好沟通技巧，分析思维，决策能力，团队合作经验以及口头和书面思想的能力的人。**就业领域：**1。政府部门2。大学与大学3。农业部门4。航空航天和防御5。金融服务6。医疗保健部门7。制造公司8。零售部门9。电信公司**工作类型：**1。建筑师2。助理教授3。BSM技术顾问4。计算机视觉算法科学家5。计算机科学家 /计算机科学老师6。< / div>大型机网络系统支持7。软件工程师8。员工测试开发工程师工程学学士学位（BE）计算机科学计划的重点是开发计算机硬件和软件。这是工程课程的一部分，对于对计算机科学和相关领域感兴趣的学生，有广泛的工作机会。符合条件，有抱负的人必须以科学背景完成高中教育，并清除了入学考试。没有年龄限制或入学的特定标准。可以通过在大学/学院网站上提交表格来在线或离线完成申请过程。选择过程涉及在基于科学或其他学科的入学考试中得分良好，以及公认的董事会的10+2分。学生可以参加印度计算机科学课程的各种入学考试，这对于确保入学至关重要。一些顶尖的大学提供具有专业化的计算机科学研究生学位。根据所提供的大学/大学设施和设施，课程费用为25,000至5 LPA（每年十万）。在计算机科学课程中概述了昌迪加尔大学Pilani的计算机科学课程，工程技术学院提供了一个结构化的课程，使学生能够掌握在不同领域中掌握计算机科学知识至关重要的各种主题。该课程提供了计算机系统，软件公司和科学的实践知识。有抱负的候选人应在考试前进行彻底准备，以最大程度地减少最后一刻的压力。关键主题： - 操作系统 - 计算机系统和编程 - 机械工程 - 物理，化学，数学 - CAD通信工程毕业生的需求很高，网络安全，网络开发，科学，游戏，游戏和编程。攻读计算机科学学位可以在印度和国外的顶级私人和公共组织中带来利润丰厚的就业机会，提供了2至14 LPA的薪水[来源：Payscale]。完成课程后，毕业生有资格在各个部门担任初级职位。该领域具有出色的范围和巨大的工作机会。在计算机科学中涉及技术和网络的持续升级。一些潜在的职业道路包括数据科学家，助理教授，软件顾问，计算机工程师，IT官等。为了在这一领域表现出色，有抱负的人应具有解决问题的技能，技术专长和应用创造力。强大的人际交往能力，例如网络，领导和解决冲突也至关重要。其他基本能力包括计算机和技术知识，数学技能，数据分析，软件开发和技术写作。