XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNOSQL
为什么人工智能应用需要使用 NoSQL 数据库？
• 存储客户生成的半结构化和非结构化数据 • 在同一基础架构甚至同一集群中存储来自不同来源的不同类型的数据 • 存储数千或数百万客户和物联网设备生成的数据 • 与由 AI 和大型语言模型 (LLM) 提供支持的外部数据系统集成
M.Sc.计算机科学M.Sc.计算机科学
空间和时间数据库：时间数据库：时间数据库的概述-TSQL2，TSQL2，空间数据库 - 空间数据类型 - 空间关系 - 空间数据结构 - 空间访问方法 - 空间访问方法 - 空间DB DB实现：分布式数据库，体系结构和设计：集中式数据库与非集中数据库，均质和异质DDBM，功能和体系结构，分布式数据库设计，DDBMS中的查询处理。Basics Introduction to NoSQL : Characteristics of NoSQL, NoSQL Storage types, Advantages and Drawbacks, NoSQL Products Interfacing and interacting with NoSQL: Storing Data In and Accessing Data from MongoDB, Redis, HBase and Apache Cassandra, Language Bindings for NoSQL Data Stores Understanding the storage architecture: Working with Column Oriented Databases, HBase Distributed Storage Architecture, Document商店内部。案例研究
课程提纲，从2024年到2025年
PL/SQL简介，PL/SQL语言的基本原理，光标 - 简化和显式过程 - 引入，创建，修改，执行和删除过程，功能和软件包，数据库触发器，触发器类型。参考：1。C.J.日期。2。B.C.的数据库管理系统Desai。 3。 Korth数据库概念。 4。 DBMS的简化方法 - Kalyani Publishers 5。 oracle - 开发人员 - 伊万·贝罗斯（Ivan Bayross）的2000年。 6。 数据库系统概念和Oracle（SQL/PLSQ） - AP Publishers。 7。 NOSQL简介（电子书），NOSQL研讨会2012 @ tut，Arto SalminenDesai。3。Korth数据库概念。 4。 DBMS的简化方法 - Kalyani Publishers 5。 oracle - 开发人员 - 伊万·贝罗斯（Ivan Bayross）的2000年。 6。 数据库系统概念和Oracle（SQL/PLSQ） - AP Publishers。 7。 NOSQL简介（电子书），NOSQL研讨会2012 @ tut，Arto SalminenKorth数据库概念。4。DBMS的简化方法 - Kalyani Publishers 5。oracle - 开发人员 - 伊万·贝罗斯（Ivan Bayross）的2000年。6。数据库系统概念和Oracle（SQL/PLSQ） - AP Publishers。7。NOSQL简介（电子书），NOSQL研讨会2012 @ tut，Arto Salminen
计算机应用学士（BCA）课程大纲...
NoSQL 数据库 数字信号处理 自然语言处理 时间序列分析 人工神经网络 人工神经网络 实用大数据分析实验室 嵌入式 C 与 Adruino 实验室 云部署和管理实验室 NoSQL 数据库实验室 数字信号处理实验室 自然语言处理实验室
Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
IBM 大型机装配的 AI/ML 现代化
具有复杂的持久性功能 - 现代关系和 NoSQL 数据库系统支持复杂的持久性功能，包括事务、原子性、可靠性、一致性、备份/恢复、查询等功能，这些功能在旧的单片系统中是不具备的。
人工智能与数据科学 - 印度孟买理工学院
• 数据库管理系统和 SQL/NoSQL • 大数据技术和工具 • 云计算和资源 • 编程和 Python 基础知识 • 通过示例介绍 ML（回归、聚类和分类） • 解释 ML 结果 - 指标介绍 • 数据管道简介 • 数据采购、探索、可视化和预处理 • 特征创建和编码方法（图像、文本、音频/视频） • 处理各种大小和规模数据的工具和技术 • 模型部署和管理简介
针对文本到SQL的基于大型语言模型的大型生成AI的调查：基准，应用程序，用例和挑战
摘要 - Text到SQL系统通过将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL），从而促进与数据库的平稳互动，从而弥合非技术用户与复杂数据库管理系统之间的差距。本调查提供了对AI驱动的文本到SQL系统演变的全面概述，突出了其基础组件，大语言模型（LLM）体系结构的进步以及蜘蛛，WikisQL和COSQL等数据集的关键作用。我们研究了医疗保健，教育和金融等领域中文本到SQL的应用，并强调了它们改善数据可访问性的变革潜力。此外，我们还分析了持续的挑战，包括域的概括，查询优化，对多转交谈的支持以及针对NOSQL数据库量身定制的数据集和动态现实世界情景的有限可用数据集。为了应对这些挑战，我们概述了未来的研究方向，例如扩展文本到SQL功能以支持NOSQL数据库，设计用于动态多转变交互的数据集，并为现实世界中的可伸缩性和鲁棒性优化系统。通过调查当前的进步并确定关键差距，本文旨在指导基于LLM的文本到SQL系统中的下一代研究和应用。索引术语 - LLM，文本到SQL，自然语言处理，人工智能，AI Gen，基准测试，数据集，模式链接，SQL生成。
2024年11月B.Sc.学位考试（CBCS
27-11-2024 WEDNESDAY FN V 22SCCAI5 EMBEDDED SYSTEMS AND IOT 28-11-2024 THURSDAY FN V 22SCCAI6 OPEN SOURCE SOFTWARE 29-11-2024 FRIDAY FN V 22SCCAI7 ROBOTICS 02-12-2024 MONDAY FN V 22SMBEAI1A VIRTUAL REALITY AND AUGMENTED REALITY 02-12-2024 MONDAY FN V 22SMBEAI1B FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORKS 03-12-2024 TUESDAY FN V 22SSBEAI1 MOBILE APPLICATION DEVELOPMENT 04-12-2024 WEDNESDAY FN III 22SCCAI3 RDBMS AND NoSQL 05-12-2024 THURSDAY FN I 22SCCAI1 / PROGRAMMING IN C AND DATA STRUCTURES 22SCCCA1 / 22SCCCS1 / 22SCCCYS1 / 22SCCIT1 / 22SCCSD1 / 22SCCDS1 27-11-2024星期三AN IV 22SCCAI4人工智能06-12-2024 FN II 22SCCAI2 / PYTHON 22SCCCA3 / < / div>