XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDatabase
制造业的甲骨文
此订阅模型包括Oracle数据库Enterprise Edition的所有功能，以及所有Oracle Database Enterprise Manager Packs和所有Oracle数据库企业版选项。这些行业领先的功能包括数据库内存，真实的应用程序群集（Oracle RAC），自动存储管理（ASM），主动数据保护，分区，高级压缩，高级安全，标签安全性，数据库库，实际应用程序库，实际应用测试，OLAP，高级分析，高级分析以及空间和空间和图形。也包括在自主数据库专用的PAAS订阅中，是Oracle Multenant，可以使高固结密度，快速配置和克隆。此订阅模型非常适合没有现有Oracle数据库许可证的客户，寻求使用Oracle数据库功能以外的客户以及具有可变工作负载的客户可以通过仅支付其使用的费用来降低成本。
exadata cloud上的自主数据库@custome x11m
此订阅模型包括Oracle数据库Enterprise Edition的所有功能，以及所有Oracle Database Enterprise Manager Packs和所有Oracle数据库企业版选项。这些行业领先的功能包括数据库内存，真实的应用程序群集（Oracle RAC），自动存储管理（ASM），主动数据保护，分区，高级压缩，高级安全，标签安全性，数据库库，实际应用程序库，实际应用测试，OLAP，高级分析，高级分析以及空间和空间和图形。也包括在自主数据库专用的PAAS订阅中，是Oracle Multenant，可以使高固结密度，快速配置和克隆。此订阅模型非常适合没有现有Oracle数据库许可证的客户，寻求使用Oracle数据库功能以外的客户以及具有可变工作负载的客户可以通过仅支付其使用的费用来降低成本。
集成可访问性标准政策和多年计划
数据库服务在exadata cloud@cultuers Infrastructure上运行的虚拟机（VM）群集中安全运行。可以提供多个VM簇，以通过更大的合并来增加价值。他们通过单独的访问规则和网络配置以及可自定义的计算，内存和存储资源为不同的数据库工作负载提供隔离的操作环境。每个VM群集都可以运行自主数据库或EXADATA数据库服务，该数据允许在同一基础架构上与Exadata数据库服务一起部署自主数据库，从而消除了为这些服务部署单独的系统的需求。vm群集可以跨越基础架构中的数据库服务器的一个子集，其中一个数据库服务器最小值，以更好地使资源与工作负载要求更好地对齐。VM簇通过云控制平面提供。
HCDT 2.0：一个高度可信的药物靶点数据库...
在药物治疗过程中，药物通过靶向基因、RNA 和通路影响细胞的作用和反应，药物-靶标相互作用对于阐明药物作用机制和促进药物研发至关重要。目前，存在许多药物-靶标相关数据库，但它们在结构和功能上相互独立，缺乏一致性。在 HCDT 1.0 中，我们收集了高度可信的药物与靶基因相互作用。在此基础上，我们开发了 HCDT 2.0，这是一个更新版本，它整合了药物-基因数据，并扩展到包括涉及药物-RNA 和药物-通路的相互作用。它涉及 20 个药物相关数据库，使用一致的标识符对药物、RNA、基因和通路名称进行标准化，以确保数据的一致性。在 HCDT 2.0 中，共识别出 1,304,370 个高可信度药物-靶标相互作用，其中包括 678,564 种药物与 7,297 个基因之间的 1,244,791 个相互作用、316 种药物与 6,430 个 RNA 之间的 11,770 个相互作用以及 6,290 种药物与 3,143 个通路之间的 47,809 个药物-通路相互作用。它将在预测药物疗效和不良反应、开发新型治疗策略和促进药物再利用方面发挥重要作用。
Oracle 数据库机 X11-S / X11-L 数据表
Oracle 数据库设备是一种 Oracle 集成系统，它通过简化各种规模的组织对数据库解决方案的部署、管理和支持来节省时间和金钱。它针对全球最受欢迎的数据库 Oracle 数据库进行了优化，集成了软件、计算、存储和网络资源，为各种定制和打包的在线事务处理 (OLTP)、内存数据库、分析和数据仓库以及人工智能 (AI) 应用程序提供数据库服务。所有硬件和软件组件均由 Oracle 设计和支持，为客户提供可靠、安全的系统，并内置自动化和最佳实践。除了在部署数据库解决方案时加快价值实现时间外，Oracle 数据库设备还提供灵活的 Oracle 数据库许可选项，并降低与维护和支持相关的运营费用。
国家执法责任数据库，2018–2023
1 nLead还跟踪与官方职责以及尊重和奖励有关的民事判决。截至2024年9月20日，Nleaw中没有民事判断的记录。荣誉和奖励被排除在本报告中的分析之外。如果有军官不当行为实例，则仅收取赞扬和奖励。这并不代表联邦执法人员获得的所有赞美和奖励。参见方法论。2年反映了发生不当行为的一年。只有被视为最终和裁决的事件才提交给NLead。事件在提交给NLEAD之前不需要耗尽所有上诉。后来的几年中可能存在官员不当行为的事件，这些事件尚未得到充分裁决，因此尚未将其作为记录。
mick：与...
癌症仍然是全球健康挑战，其发病率和死亡率很高。在2020年，癌症造成了近1000万人死亡，这使其成为全球第二大死亡原因。但是，化学抗性的出现成为成功治疗患者的主要障碍。人类肠道微生物在通过其代谢物调节药物疗效中的作用而被认可，最终导致化学抗性。目前可用的数据库仅限于有关肠道微生物组与药物之间相互作用的知识。然而，尚未报道包含人类肠道微生物基因序列的数据库及其对化学疗法对癌症患者疗效的影响。为了应对这一挑战，我们提出了微生物化学抗性知识库（MICK），这是一种与化学耐药性癌症相关的综合数据库分类微生物基因序列。mick包含160万个与化学抗性和药物代谢相关的29种基因类型的序列，并从最近的文献和序列数据库中手动策划。数据库支持有效的数据检索和分析，为序列搜索和下载功能提供用户友好的Web界面。Mick旨在通过作为研究人员的宝贵资源来促进癌症中化学抗性的理解和缓解
重新思考MIMD-SIMD相互作用，用于内存内数据库引擎中的分析查询处理
利用并行性是在内存数据库引擎中执行低延迟的游戏的名称。最突出的是，现代通用CPU继续主导计算单元的领域，它通过两个面向数据的平行范式提供了高度计算的能力：MIMD和SIMD。不幸的是，由于两个平行范式都表现出不同的编程模型和内存访问模式，因此以组合方式利用这两种模型都是具有挑战性的。但是，CPU上SIMD的最新硬件进步放宽了对SIMD友好内存访问模式的限制。与纯线性访问模式的最新技术相比，替代访问模式的可用性和性能已显着提高。正如我们将在本文中所展示的那样，这些进步为统一的并行化方法铺平了道路，该方法以联合方式利用MIMD和SIMD，为有效的分析查询处理提供了一种新颖而有希望的方式。
关于关系数据库和大语言模型的混合查询
数据库传统上查询在封闭世界中运行，对超出数据库中存储的数据之外的问题的问题没有提供任何答案。使用SQL的混合查询通过将关系数据库与大型语言模型（LLMS）集成在一起以回答超越数据库问题，从而提供了替代方案。在本文中，我们介绍了第一个跨域基准，天鹅，其中包含120个超越数据库问题的问题。为了利用最新的语言模型来解决天鹅中的这些复杂问题，我们提出了两个解决方案：一个基于模式扩展，另一个基于用户定义的功能。我们还讨论优化机会和潜在的未来方向。我们的评估表明，使用GPT-4 Turbo几乎没有提示，可以实现高达40.0％的执行准确性，而数据事实可达到48.2％。这些结果突出了混合查询的潜力和挑战。我们认为，我们的工作将激发进一步的研究，以创建更有效，更准确的数据系统，这些数据系统无缝整合关系数据库和大型语言模型，以解决超越数据库问题。