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三方协议数据库，访问机制和程序
AMSE安全与环境助理经理BEP建筑紧急计划CPCCO Central Plateau Cleanup Company，LLC DOE美国能源生态部华盛顿州生态部EDA EDA EDA EDA EDA环境仪表板应用EPA美国环境保护局HAB HANFORS HAB HANFORS HANFOITIT HMAPS Hanford Online Interactive Maps HMIS Hanford Mission Integration Solutions, LLC HMS Hanford Meteorological Station HWIS Hanford Well Information System IAMIT Interagency Management Integration Team IDMS Integrated Document Management System ISSM Information System Security Manager ISSO Information System Security Officer LACS Logical Access Control System N/A not applicable NWP Ecology Nuclear Waste Program Manager (NWP Program Manager) PC personal computer PIN personal identification number RCRA Resource Conservation and Recovery Act SPC Security Point of Contact SWITS Solid Waste Information and Tracking System SWOC Solid Waste Operations Complex TCD Tank Characterization Database TPA Hanford Federal Facility Agreement and Consent Order (Tri-Party Agreement) TSD treatment, storage, and disposal TWINS Tank Waste Information Network System URL uniform resource locator VDI Virtual Desktop Interface VHCAR Visitor Hanford Computer Access Request VL Virtual Library WIDS Waste Information Data System WRPS Washington River Protection Solutions，LLCAMSE安全与环境助理经理BEP建筑紧急计划CPCCO Central Plateau Cleanup Company，LLC DOE美国能源生态部华盛顿州生态部EDA EDA EDA EDA EDA环境仪表板应用EPA美国环境保护局HAB HANFORS HAB HANFORS HANFOITIT HMAPS Hanford Online Interactive Maps HMIS Hanford Mission Integration Solutions, LLC HMS Hanford Meteorological Station HWIS Hanford Well Information System IAMIT Interagency Management Integration Team IDMS Integrated Document Management System ISSM Information System Security Manager ISSO Information System Security Officer LACS Logical Access Control System N/A not applicable NWP Ecology Nuclear Waste Program Manager (NWP Program Manager) PC personal computer PIN personal identification number RCRA Resource Conservation and Recovery Act SPC Security Point of Contact SWITS Solid Waste Information and Tracking System SWOC Solid Waste Operations Complex TCD Tank Characterization Database TPA Hanford Federal Facility Agreement and Consent Order (Tri-Party Agreement) TSD treatment, storage, and disposal TWINS Tank Waste Information Network System URL uniform resource locator VDI Virtual Desktop Interface VHCAR Visitor Hanford Computer Access Request VL Virtual Library WIDS Waste Information Data System WRPS Washington River Protection Solutions，LLC
生物数据库（I002642）
1。生物数据库管理1.1。关系数据模型1.2。数据归一化1.3。结构化查询语言1.4。BioSQL/Chado：生物学数据模型1.5。面向对象的数据库1.6。生物数据库1.7。生物数据库集成1.8。ditribed注释系统（DAS）1.9。层次和基于框架的系统（XML，Daml+Oil）2。异质数据库集成2.1。（应用）集成框架2.2。分析方法：将大型数据库耦合到统计2.3。使用LWP，机器人和蜘蛛2.4的非关系数据集成。文本挖掘
模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
总结发生了严重事故时，必须预测，必须预测，必须预测，在高温下，必须预测，在高温下，必须预测由化学相互作用形成的复合混合物的相位平衡和热力学特性。calphad是开发热力学数据库的合适方法，以研究包含大量元素的复杂材料。这项工作将介绍新的高级计算工具：（i）B。Sundman开发的开放calphad软件（www.opencalphad.com），这是通过Gibbs Energy Minimiation进行热力学计算的开源代码； （ii）自2005年以来在CEA上开发的燃料基碱数据库，该数据库允许对复杂的rioum组成进行计算； （iii）TAF-ID（高级燃料的热力学 - 国际数据库）数据库，该数据库是一个OECD/NEA项目（www.oecd-nea.org/science/taf-id），于2013年启动，旨在开发一个在加拿大国家，北方国家和纽约市之间的国际协作框架的核燃料材料的热力学数据库。
法医信息数据库战略委员会政策...
FIND 战略委员会负责制定政策，规定如何访问和使用根据 PACE 权力进行的采样活动或志愿者采样活动所得的数据。战略委员会的全部职责在《法医信息数据库战略委员会修订治理规则》中详细说明。法医信息数据库服务 (FINDS)（内政部的一部分）被定义为代表 NPCC 领导的处理者。根据战略委员会治理规则的定义，FINDS 负责 NDNAD 和 IDENT1 9 上保存的数据以及任何与失踪人员、弱势群体或污染消除有关的数据库或集合的完整性和保护。如果权力下放的政府部门实施了加强警察国家计算机 (PNC) 访问批准，以维护 IDENT1 保留的被捕者记录，则数据完整性和保护的责任将转移到权力下放的政府部门，FINDS 将保持监控作用（详见 FINDS-S-128“FINDS 数据保证战略”）。出于数据保护目的，在内政部 10 承担的处理者角色中，为提供 FIND 数据库服务，仅采取控制者确定的行动。当交付模式（开展活动的方式和方法）因适应新收集或数据功能等而发生变化时，作为决策者的控制者将通过确保发布处理指令（包括但不限于本政策中包含的信息）来履行该角色。内政部处理者必须与战略委员会合作，以确保有足够的信息使控制者能够履行这一职责，标准形式是将议程项目纳入战略委员会季度会议。作为维护这些数据完整性的一部分，内政部处理者有责任向 ICO 报告可报告的隐私泄露事件，其中泄露的来源具体与托管数据库的 IT 系统有关。法医科学监管员由内政大臣任命，负责制定和遵守向英国刑事司法系统提供法医科学服务的国家质量标准，包括但不限于与国家 DNA 和指纹数据库相关的服务。信息专员办公室 (ICO) 维护公共利益的信息权利，促进公共机构的开放和个人数据的隐私。信息专员将帮助确保战略委员会充分重视《2018 年数据保护法》和其他隐私立法的要求，以确保法医信息数据库赢得所有社区的信任。根据《2018 年数据保护法》第 3 部分，ICO 是此类处理的监管机构。生物识别和监控摄像头专员独立于政府。他们的职责是审查警方对 DNA 样本、DNA 档案和指纹的保留和使用情况，并监督与国家数据库中 DNA 和指纹记录的长期保留有关的案件工作：
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。
Defictfinder Web服务，Wiki和数据库
近年来，发现了许多新型的反杂种防御机制。为了促进与反出现防御系统有关的机械，生态和进化方面的探索，我们于2021年发布了防御能力（Tesson等，2022）。de-Fensefinder是一项生物信息学计划，旨在系统地识别已知的反出发防御机制。Definestfinder v1.0.0的初始发布包括60个系统。在过去的三年中，纳入矿体的反义系统的数量已增长到152。越来越多的已知系统使进入该领域的挑战是一种挑剔，并使对反杂种系统的检测很难解释。此外，基于序列的结构的快速发展是新颖的分析可能性，应易于获得。为了克服这些Challenges，我们提供了防御系统上的资源枢纽，包括：1）具有Web服务搜索功能的防御能力的更新版本，2）在系统上的社区策划知识库库，以及3）预先计算的数据库，其中包括对Alphaffold产生的REDESEQ基因组和结构预测进行的注释。这些页面可以自由访问用户，作为他们更好地了解给定系统的旅程的起点。我们预计，这些资源将促进对抗系统研究中生物信息学的使用，并将为研究反戏系统的研究人员提供服务。此资源可在以下网址获得：https：// Defense -finfiffer.mdmlab.fr。
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。
数据库的机器学习：基础，范式和开放问题
该教程深入研究了数据库的机器学习新兴领域（ML4DB），突出了其最近的进步以及阻碍其整合到工业级数据库管理系统中的挑战。我们系统地探讨了三个关键主题：ML4DB中基础的探索及其对不同应用的潜力，ML4DB中的两个范式，即，使用Ma-Chine学习作为替代品与传统数据库组件的增强，以及诸如实现模型效率和解决数据变化之类的关键开放挑战。通过深入分析，包括对主要数据基础会议的最新作品的调查，该教程封装了ML4DB的当前状态，并为其未来开发和在实践数据库环境中的更广泛采用绘制了路线图。
绿色技术数据库分布式账本（区块链）
描述 本报告讨论了气候变化的具体影响和脆弱性，并确定了有助于减少这些脆弱性所需的技术。然后，报告介绍了现有技术的例子，这些技术将满足六个部门的需求：农业、沿海资源、人类健康、交通运输、水资源和灾害风险管理。文件包括有关每种技术的有效性、成本、效益和障碍、实施可行性等信息。本文按部门组织。每个部门章节都根据已发表的文献讨论了亚行主要区域（东亚、东南亚、南亚、中亚和西亚以及太平洋）的影响、脆弱性、技术需求和技术示例。数据库领域 气候变化适应技术分为 6 个类别（a）农业；（b）沿海资源；（c）人类健康；（d）交通运输；（e）水资源；（f）灾害风险管理。
MIP：科学与医学的高级数据处理和分析从关系数据库提供深度学习模型
在关系数据上提供深度学习（DL）模型已成为各种商业和科学领域的关键要求，最近引发了人们日益增长的兴趣。在这篇有远见的论文中，我们开始对代表体系结构进行全面探索以满足要求。我们突出显示了三个关键范式：最新的以DL中心体系结构将DL计算卸载到专用的DL框架上。以UDF为中心的体系结构将一个或多个张量计算封装到关系数据库管理系统（RDBMS）中的用户定义功能（UDFS）中。潜在的以关系为中心的体系结构旨在通过关系运算符代表大规模的张量计算。虽然这些体系结构中的每一个都在特定的使用方案中表现出了希望，但我们确定了这些体系结构的无缝集成和这些体系结构之间的中间地面的紧迫要求。我们深入研究了阻碍整合并探索创新策略以关闭它们的差距。我们提出了一种建立新型RDBM的途径，以实现一类广泛的数据密集型DL推理应用程序。