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革新数据管理：Teradata和Snowflake Technologies的关键创新
本文强调了Teradata在预测分析，实时决策能力和性能优化方面的进步，同时展示了Snowflake在自动缩放，安全数据共享和实时分析方面的创新。对这些平台的比较分析揭示了它们各自的优势，劣势和理想的用例情景，为组织提供了现代数据工程复杂景观的组织提供了宝贵的见解。本文还深入研究了新兴行业的趋势，预测的市场转变以及专业人士在这个迅速发展的领域中保持知情的策略。通过将技术进步与实际含义综合，本文是数据工程专业人员，研究人员和决策者的关键资源，他们试图利用大数据分析和基于云的数据仓库解决方案中最新的创新。
人工智能工具正在革新威胁检测
12研究学者，3研究指南NAVSAHYADRI机构小组，工程学院NavSahyadri机构小组，印度浦那工程学院，工程学院摘要：本探索论文的目的是检查AI对AI对Cybersecurity策略的影响，通过分析当前的设计，以及即将到来的障碍，并进行了进步，并进行了挑战，并进行了挑战。印度企业在使用AI-AI-Adrounders Cybersecurity结果时会违背众多障碍。类似于勒索软件，网络钓鱼和恶意软件攻击的网络陷阱的快速扩散使网络安全在印度成为至关重要的问题，在印度，就原始网络攻击而言，该问题在第11个百科全书中排名第11。仍然，其他国家当局缺乏专业能力，莫西和协作，是有效抑制这些陷阱的重要对冲。同样，由于标准AI模型在决策过程中不断保证半透明性，因此可分解的AI（XAI）在网络安全方面至关重要，这使得在特定行为背后的逻辑变得很精致。同样，携带足够的批准图像库来培训AI模型，以在线污染AI模型，从而突出了使用AI接口来进行网络安全目的的困难。通过增强的专业能力，技能发展和XAI实施解决这些挑战对于印度协会有效地增强其网络安全防御能力至关重要。关键词 - 人工智能，威胁检测，网络安全，机器学习，自动化系统
Eni甲烷报告2024
rom在罗马的万神殿到纽约的摩天大楼，在每个人造环境中都发现了混凝土。它是使用最广泛的建筑材料，使令人印象深刻的建筑从上古到今天。混凝土仍然是我们经济和生活方式的支柱之一。在“ de Architectura”中，Vitruvius通过使用Pozzolana（Pulvis Puteolana）的建筑科学开创了科学，这是在Pozzuoli开采的火山灰，成为古代的最佳粘合剂，也是Cormecement of corment of corment of corment。水泥的产生（混凝土中的主要成分）产生了约8％的全球CO 2排放。如果是一个国家，水泥将仅次于中国和美国的温室气体排放。几乎不可能完全脱碳其生产。作为能量tran-
分析磷酸盐溶解和固氮
许可证：尼日利亚开放期刊的这项工作是根据创意共享归因许可证4.0国际许可证的许可和发布的，该许可证允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要本文得到适当的引用。版权所有：作者完全保留了本已发表文章的版权。开放访问：作者批准本文在开放访问（OA）模型中永久在线。QA：本文与“ COPE（出版道德委员会）和PIE（出版完整性与道德）一致。
Herzmedizin 2025传统与转型
我们的国会是解决所有这些发展的理想场所。我们的目的是向您介绍最新的科学发现和技术创新，并为我们当时的紧迫问题找到实际答案。哪些技术取得了最佳和最长的持久结果？我们应该如何处理和操作日益复杂的病例？当资源紧张时，我们如何保证最好的患者护理？需要哪些新的协作模型？我们如何激发年轻的才能进入我们的领域，然后以最好的方式支持他们？我们有意识地选择了开放格式，这些格式将促进交换和讨论。在互动研讨会和讨论小组中，我们希望详细说明解决方案并共同发展新的观点。只有通过密集的跨学科对话和协作，我们才能积极塑造心脏医学的未来。
利用量子计算彻底改变气候模型
当今时代最紧迫的挑战之一是气候变化，它对全球经济和人类福祉有着广泛影响。为了帮助控制或适应严格的约束，必须对气候动态有更深入的了解和更强大的预测能力。然而，传统的气候模型仍然面临着巨大的计算挑战。数十年来，多个环境成分在广阔的地理和时间尺度上的相互作用甚至会消耗我们一些最大的计算机资源。更复杂的是，高分辨率模型可以提供更好的预测，但代价是显著提高计算能力，而主流计算机设计无法有效地提取这些计算能力。尽管如此，传统的气候模型仍面临着严峻的计算挑战。在广阔的地理和时间尺度上，众多环境成分之间的相互作用非常复杂，很难模拟，这需要巨大的计算机能力。高分辨率模型加剧了这些挑战，它们可以产生更准确的预测，但也需要如此多的处理能力，以至于它们经常超出传统计算机架构的限制。QML 将促进对气候数据分析的研究，进一步深入了解气候系统动力学并提高模型保真度。这种整合背后的原理是，将量子算法和机器学习结合到气候学中，将能够释放出许多与气候变化和气候调整有关的理解和预测能力。现在正值人们呼吁更充分的气候预测，以协助政策决策和适应，而现在正是这一时机。它证明了量子计算如何能够改进科学，并更直接地支持旨在减轻气候影响同时确保可持续性的战略。仍需克服一些主要问题：特别是量子算法的可扩展性、强大的纠错机制以及与现有气候建模框架的集成。这样做——应对这些挑战，推进这些量子计算技术——将是实现更可靠、更可操作的气候预测的前进方向。[1,2,3]
优化城市停车：综合停车场的商业模式
智慧城市中城市化进程的加快和车辆数量的激增要求高效管理公共停车位。本文介绍了一种通过聚合业务模型进行停车位管理的创新方法。我们的模型有助于将各种地块注册并用作公共停车位，满足市政公司、社会团体、私人土地所有者和政府机构等土地所有者的需求。拟议的系统涉及一个系统化的过程，土地所有者在我们的门户网站上注册他们的土地，然后由我们的专家进行全面的调查和可行性研究。在获得积极评价后，将建立合同协议并开发必要的基础设施。然后将注册的停车位集成到我们的系统中，允许车主通过用户友好的移动应用程序访问和使用这些停车位。这种聚合器模型的实施有望显著提高城市停车效率，为智慧城市不断变化的需求提供可扩展且适应性强的解决方案。本文讨论了所提模型的方法、系统架构、实施细节以及对城市基础设施和交通管理的潜在影响。
优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
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摘要：古代印度医学体系阿育吠陀认识到Prakriti的概念，指的是个人独特的生理和心理构成。评估Prakriti是阿育吠陀的个性化医疗保健的基础，可帮助诊断，治疗和预防保健。然而，传统的prakriti评估方法通常是主观的，并且依赖于专家解释。近年来，技术的进步，尤其是聊天机器人的出现，为客观且可访问的Prakriti评估提供了新的机会。本研究论文探讨了聊天机器人的整合，以评估阿育吠陀中的个体prakriti，旨在提高个性化医疗服务的准确性，可及性和可及性。通过对Prakriti评估方法的历史观点，现代理解和先前的研究以及对聊天机器人在医疗保健中的作用以及所涉及的道德考虑的作用的研究，本文阐明了聊天机器人支持的Prakriti评估的潜力，以彻底改变医疗保健。案例研究和示例表明，使用聊天机器人进行Prakriti评估的可行性和有效性，而未来的方向和挑战突出了进一步研究和实施的途径。最终，本文有助于持续的关于利用技术的论述，以保护和推进阿育吠陀的个性化医学原则。关键字：阿育吠陀，普拉克里蒂评估，聊天机器人，个性化医疗保健，人工智能，机器学习，道德注意事项，电子健康记录，未来方向，医疗保健技术。