XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用 Oracle Database 23ai 的 AI 矢量搜索和 Exadata X10M 增强 AI 应用程序开发
Exadata 的架构通过横向扩展配置、出色的内存带宽和智能存储解决方案支持 AI 向量搜索用例。这些功能增强了 AI 应用程序的性能和可扩展性。Exadata 的纵向扩展/横向扩展功能以及每插槽 96 个处理器核心的 AMD EPYC 处理器的使用支持复杂的 AI 操作和无缝可扩展性，使其成为企业 AI 应用程序的理想平台。Exadata X10M 平台具有极高的可扩展性，能够支持数千个 AMD EPYC 处理器核心和 PB 级存储，这意味着随着对利用其私有业务数据的数据密集型 GenAI 应用程序的需求不断增长，开发人员和 IT 组织都不必担心遇到性能障碍。
ESA ANZBMS临床与研究奖学金数据库ESA临床与研究奖学金数据库ESA临床与研究奖学金数据库
- Endocrinology Research Fellow, Western Health - PhD Candidate, The Alfred / Monash University - Endocrinology registrar, Geelong Endocrinology and Diabetes - Diabetes and Women's Health Fellow, Monash Health - Diabetes and Clinical Nutrition Registrar, Monash Health - Casey Diabetes and Endocrinology Registrar, Casey Hospital and Monash Health - Victorian Heart Hospital (VHH) Diabetes维多利亚心脏医院 - 吉朗大学医院的内分泌学研究员和内分泌学注册官 - 哈德逊医学研究所和莫纳什健康研究所雄科学临床研究员 - 博士学位 - 候选人 - 莫纳什健康 /莫纳什·哈德森（Monash Health） /哈德森医学研究所内分泌高血压 - 哈德森医学研究所 - 东部临床研究院 /梅尔布尔·迪亚比特（Melb hillo Health） - 梅尔布尔·伊普尔（Melb）伊斯特恩·伊斯特（Estern）ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESTER -ESTER -ENDIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESERTIR-博士候选人 - 跨性别健康，奥斯汀健康 /墨尔本大学QLD < / div < / div>
从天然材料数据库中基于药物的虚拟筛选，作为呈alosteric抑制剂突变体T790M/C797 EGFR，用于发现癌症药物
2 Halu Oleo大学食品科学技术系摘要肺癌是一种起源于气道或支气管上皮的主要恶性肿瘤。 癌症的发生的特征是细胞生长不正常，无限和损害正常组织细胞。 在抑制肺癌生长的受体之一是EGFR。 这项研究的目的是确定天然材料化合物作为肺癌药物的酸性抑制剂突变体T790M/C797 EGFR的活性。 这项研究是一项描述性研究计算的描述性研究，是使用配体软件的基于结构性的药物生态学建模方法，使用药物使用Autodock工具软件使用Autodock tocal进行了虚拟筛选和分子张力，该软件具有基于目标参数的根，基于目标参数的根，该词根的根部的根部的根的根的根的根，该根的根的根是根的根的根的根，根的根的根的根的根的根的根的根的根的根的根是>根的根的根的根的根的根的根 EGFR受体代码为5D41，而比较配体为57N。 研究的结果获得了药物模型的验证，即AUC值100％= 0.61，由2个水或h键供体的1个特征组成。 针对椰子数据库的基于药物的筛查可产生270,001个命中化合物。 分子拉伸的结果表明，化合物CNP0179931（3-（4-氯苯基）-n-- [（（ochahydro-1H- Quinolizin-1-基）甲基）-1H-Pyrazole-5-5-辅助酰胺具有结合的能量值（ΔG） -1H-pyrazole-5-羧酰胺（2,91 nm，可以得出结论，与天然配体相比，CNP0179931化合物具有更好的结合亲和力值，而基于氢键，Van derawal和Hydropophic Bonds的相似性，可以看到相互作用分析。2 Halu Oleo大学食品科学技术系摘要肺癌是一种起源于气道或支气管上皮的主要恶性肿瘤。癌症的发生的特征是细胞生长不正常，无限和损害正常组织细胞。在抑制肺癌生长的受体之一是EGFR。这项研究的目的是确定天然材料化合物作为肺癌药物的酸性抑制剂突变体T790M/C797 EGFR的活性。这项研究是一项描述性研究计算的描述性研究，是使用配体软件的基于结构性的药物生态学建模方法，使用药物使用Autodock工具软件使用Autodock tocal进行了虚拟筛选和分子张力，该软件具有基于目标参数的根，基于目标参数的根，该词根的根部的根部的根的根的根的根，该根的根的根是根的根的根的根，根的根的根的根的根的根的根的根的根的根的根是EGFR受体代码为5D41，而比较配体为57N。研究的结果获得了药物模型的验证，即AUC值100％= 0.61，由2个水或h键供体的1个特征组成。针对椰子数据库的基于药物的筛查可产生270,001个命中化合物。分子拉伸的结果表明，化合物CNP0179931（3-（4-氯苯基）-n-- [（（ochahydro-1H- Quinolizin-1-基）甲基）-1H-Pyrazole-5-5-辅助酰胺具有结合的能量值（ΔG） -1H-pyrazole-5-羧酰胺（2,91 nm，可以得出结论，与天然配体相比，CNP0179931化合物具有更好的结合亲和力值，而基于氢键，Van derawal和Hydropophic Bonds的相似性，可以看到相互作用分析。关键词：肺癌，EGFR，虚拟筛查，分子取
gensql：用于查询数据库表的生成模型
本文介绍了GensQL，这是一种用于查询数据库表的概率生成模型的概率编程系统。通过仅使用几个用于查询概率模型的关键基础来增强SQL，GENSQL可以简明地实现复杂的贝叶斯推理工作。gensql的查询计划器基于一个统一的程序化接口，用于与表格数据的概率模型进行交互，这使得使用以各种概率编程语言编写的模型，这些模型是针对特定工作量身定制的。概率模型可以通过概率程序合成，手工设计或两者的组合自动学习。gensql是使用新型类型系统和典型语义进行正式化的，这使我们能够建立证据，以确切地表征其健全性保证。我们在两项现实世界中评估了我们的系统，这是虚拟湿实验室的临床试验中的异常检测和有条件的合成数据生成 - 并表明GENSQL更准确地捕获了与普通基线相比的数据的复杂性。我们还表明，与几种替代方案相比，GENSQL中的声明语法更简洁，更容易出错。最后，gensql提供了1。7-6。8x加速度与最接近的竞争对手在代表性基准集合中相比，并在与手写代码相当的时间内运行，部分原因是其可重复使用的优化和代码专业化。
洞悉全球大气排放数据库中全球，国家和国家次国温室气体排放的空间分布
摘要。为了减轻温室气体（GHG）和空气污染物排放的影响，了解在哪里发生排放量是最重要的。在现实世界中，大气污染物是由点来源的各种人类活动产生的（例如发电厂和工业设施），也来自分散来源（例如住宅活动和农业）。但是，由于跟踪所有这些排放源是实际上不可能的，因此通常使用领域的国家级统计数据来编制排放清单，然后使用空间信息在网格电池级别进行缩小。在这项工作中，我们开发了高空间分辨率代理，以降低由全球大气研究（EDGAR）排放数据库提供的所有世界国家的国家排放总数。，特别是在本文中，我们提供了最新的Edgar V8.0温室气体，该温室气体可在不同级别的空间粒度上提供随时可用的排放数据，该数据从一致开发的GHG发射数据库中获得。这是通过改进和发展高分辨率空间代理来实现的，这些空间代理可以更精确地分配排放在全球上。这项工作的主要新颖性是分析对欧洲特征以及美国，中国，印度和其他高级发射国家的国家温室气体排放的潜力。这些数据不仅满足大气建模者的需求，而且还可以告知在缓解气候变化领域工作的决策者。例如，欧洲的NUTS 2级别的Edgar Ghg排放量（统计级别的领土单位的命名法）在欧洲层面有助于制定欧盟的凝聚力策略，从而确定每个地区在实现碳中立性目标方面的进步，并为最高发射阶层提供洞察力。可以在https://doi.org/10.2905/b54d8149-2864-4fb9-96b9-96b9-5fd3a020c224上访问数据https://doi.org/10.2905/d67eeda8-c03e-4421-95d0- 0adc460b9658用于亚国家数据集（Crippa等，2023b）。
最近的工具，数据库和人工智能的参与
摘要：近年来，生物信息学已经演变成一个关键的主题和一个与许多方法和学科相互联系的良好的研究领域。生物信息学的能力及其解决挑战性生物学问题并促进研究和发展的方法。生物信息学中使用了各种工具和数据库。AI是计算系统的能力，可以进行与智力生物以及计算机系统模仿人类智能过程相关的各种活动。具有人工智能的生物信息学应用程序具有沿逻辑结论的方向注释数据的能力。通过将AI和生物信息学分子动力学模拟，分子对接研究，生物序列注释，计算药物设计和基因预测可以有效地分解。具有人工智能（AI）的结构生物信息学工具是有效的ap-
开发英国y染色体参考数据库
单元格，将使用特定的Y-chromosoms分析系统进行测试。将使用采样套件随附的条形码来识别您的Y-chromosom体配置文件。没有您的姓名或出生日期之类的个人信息。您将无法通过DNA配置文件来识别。您的匿名DNA配置文件将是用于开发英国Y-chromosome参考数据库的数千个，也将与全球Y-Chromosome Haplotype参考数据库（YHRD）共享。
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配置指南
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美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
引用：Jonathan RT Lakey 等，“新型 BrainView qEEG 判别数据库的构建与验证”。Acta Scientific Neurology 7.6 (202
引用：Jonathan RT Lakey 等人。“新型 BrainView qEEG 判别数据库的构建与验证”。Acta Scientific Neurology 7.6 (2024): 25-51。
数据库的量子计算：概述与挑战
几十年来，量子计算领域自诞生以来取得了显著的进步。众多研究人员不仅提出了展示量子计算能力的量子算法，还构建了量子计算机的原型，使其走进我们的现实。量子计算的这些显著进步为新应用打开了大门，其中之一就是量子数据库。研究人员正试图利用量子计算带来的范式彻底改变数据库管理系统的各个方面。在本文中，我们从两个角度展望了量子计算与数据库之间的协同作用：量子计算支持技术和量子计算启发技术。基于这种分类，我们详细概述了该领域的研究成果，旨在展示该领域的概况并绘制未来发展方向的路线图。