XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNOSQL
Fairscape：生物医学研究的不断发展的AI RERKINESS
计算软件）∧输入 computation 输出每个组件包括采用schema.org vocabulary的其他相关描述性元数据。用户可以扩展与Ro-Crates关联的元数据。FairScape-CLI使用无摩擦数据框架10为与其引用数据集关联的表格和HDF5文件生成JSON模式定义。使用无摩擦的验证确保数据集符合其提供的模式。每个Ro-Crate组件都会收到一个本地唯一的密钥。数据可以直接包装，也可以简单地使用URI引用。一旦打包了Ro-Crate，就可以将其直接上传到服务器，在该服务器中，本地密钥可以解析可解析的ARK持久ID。Fairscape还支持基于电子，React和JavaScript的GUI客户端。该工具可以通过Ro-Crate初始化和组件上传来行驶。在每个步骤中，它都会显示一个表格来收集所需的元数据，并在应用程序侧面显示了所得的JSON-LD元数据。填写所有必需的表格后，用户可以查看其创建的Ro-Crate及其内容，将其包装到ZIP文件中，然后将其上传到Fairscape实例。也在Python中的Fairscape Server接收，目录，索引和存储上传的Ro-Crate Zip软件包，提取和注册其组件和相关的元数据，并存储这些信息。服务器API使用FastAPI框架并提供REST API访问。元数据在mongo nosql数据库中进行管理。OpenLDAP存储用户凭据，权限和加密令牌。所有数字对象，从zip文件到参考另一个存储库中未包含的任何包含的数据集或软件，都在符合S3符合的数据库（例如，在此处讨论的情况下，Minio）或具有S3 API的任何基于云的对象存储中进行管理。服务器利用REDIS内存中缓存作为消息代理，将信息和命令从API传递到内部工作过程中以执行。多用户和组许可使用OpenLDAP（一个开源授权系统）处理。存储在Fairscape中的对象可以直接将其推向Dataverse Academic存储库系统的任何实例，前提是用户先前已在其Fairscape帐户中存储并存储了数据词令牌。
基于Leap Motion 的虚拟农作物人机交互系统设计
图 4 系统总体架构 Fig.4 General framework of system 2.2 Amazon 云计算平台技术介绍 在云计算被提出之前，开发者需要按照需求购买存 储设备和计算设备等硬件设施，但是往往由于计算的不 准确性会造成资源的浪费。云计算的基本概念最初是由 Google 公司提出的。使用云计算平台用户不需要购买任 何硬件设施，因为云计算平台直接提供易交付和易扩展 的 IT 服务，如虚拟服务器、远程数据库以及大容量存储 服务。 本文通过制作服务器的 Docker 文件，将服务器部署 于 Amazon 云端。下面就以 AWS [23] （ Amazon Web Services ，亚马逊云服务）的虚拟服务器（ Amazon EC2 ）、 可扩展的云存储（ Amazon S3 ）和云端动态数据库 （ Dynamo DB ） 3 种云平台技术做简要介绍。 Amazon EC2 的 Web 服务接口简单，可以轻松获取 和配置容量。使用该服务，可以完全控制计算资源，并 可以在成熟的 Amazon 计算环境中运行。 Amazon EC2 将 获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟， 当计算要求发生变化时，可以快速扩展计算容量。 Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可 通过它随时在 Web 上存储和检索任意大小的数据。使用 Amazon S3 ，用户只需按实际使用的存储量付费，没有最 低费用和准备成本。 DynamoDB 是一种快速、全面受管的 NoSQL 数据库 服务，它能让用户以简单并且经济有效的方式存储和检 索任何数据量，同时服务于任何程度的请求流量。所有 数据条目均存储在固态硬盘（ solid state drives ， SSD ）中， 具有极高的可用性和耐久性。 2.3 农作物的测量和虚拟模型的生成 虚拟农作物建模对象包括水稻和番茄。为了获取水 稻建模所需的相关参数，于 2015 年和 2016 年在浙江杭 州中国水稻研究所进行了相关试验。选取时期为拔节期
课程描述机器学习和大数据SSD：...
知识和理解学生必须了解主要的机器学习（ML）算法，并且必须证明根据问题本身的要求选择最合适的ML算法以解决特定问题的能力。学生还必须知道用于正确评估ML算法的性能的技术。学生必须了解主要的大数据框架，以获取，模型，共享，分析，分析和可视化大量信息。学生还必须证明他/她能够选择最合适的框架来处理不同的任务。应用知识和理解学生必须证明能够通过使用机器学习技术来解决实际问题。学生还必须证明他/她可以正确评估基于机器学习的系统的性能。学生必须证明能够通过不同的大数据框架来管理，建模和分析大量数据，以处理不同的任务，还可以评估设计架构的性能。课程内容/教学大纲数据挖掘和机器学习。知识表示：树木，规则，集群。（0.5 CFU）基本机器学习方法：统计建模，线性模型，基于实例的学习，聚类。（0.75 CFU）绩效评估：交叉验证，成本敏感分类，ROC曲线。（0.5 CFU）高级机器学习：决策树，支持向量机，MLP（0.75 CFU）数据转换：属性选择，PCA（0.25 CFU）。深度学习：深网的培训和绩效评估，卷积神经网络。（0.75 CFU）大数据库系统简介。大数据的数据模型。NOSQL数据库：键值 - 列 - 族，图数据库系统。（1.5 CFU）大数据系统简介。大数据系统的定义。Hadoop生态系统。纱。猪。蜂巢。Giraph。 火花。 （2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。 （1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。 aws。 SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。 - 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准Giraph。火花。（2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。（1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。aws。SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。- 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准- 第4版。/ Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div>霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。考试/评估标准
MSC（COMPSC）2024-25
MSC（COMPSC）2024-25提供的课程列表（以下列表未完成）Comp7103。数据挖掘（6个学分）数据挖掘是从大量数据中自动发现统计有趣且可能有用的模式。该课程的目标是研究当今用于数据挖掘和在线分析处理的主要方法。主题包括数据挖掘体系结构；数据预处理；采矿协会规则；分类;聚类；在线分析处理（OLAP）；数据挖掘系统和语言；高级数据挖掘（Web，空间和时间数据）。comp7104。高级数据库系统（6个学分）该课程将研究数据库系统中的一些高级主题和技术，重点关注数据库系统设计和算法的各个方面，以及用于结构化数据的大数据处理。传统主题包括查询优化，物理数据库设计，事务管理，崩溃恢复，并行数据库。该课程还将调查选定领域的一些最新发展，例如NOSQL数据库和基于SQL的关系（结构化）数据的大数据管理系统。comp7106。大数据管理（6个学分）该课程将研究大数据中的一些高级主题和技术。它还将调查大数据管理和可扩展数据科学的特定领域的最新发展和进展。主题包括但不限于：大数据库管理技术，空间数据管理和空间网络，数据质量和不确定数据库，TOP-K查询，图形和文本数据库以及数据分析。comp7107。comp7108。复杂数据类型的管理（6个学分）课程研究不是简单标量的数据类型的管理和分析。这种复杂的数据类型包括空间数据，多维数据，时间序列数据，时间和时空数据，稀疏的多维矢量，设置值数据，字符串和序列，同质和异构图形，知识基础图，知识基础图，地理文字和地理 - 地理和地理数据。对于每种数据类型，我们将学习流行的查询和分析任务，以及用于主内存和磁盘的存储和索引方法。网络数据分析（6个学分）在数据时代，许多现实世界应用程序最能以网络表示。这种观点至关重要，因为分析这些网络可以发现有价值的见解，提取有趣的信息并做出明智的决定。现代技术已大大提高了我们访问大量数据，简化和降低存储成本的能力。了解数据的重要性对于应对各种挑战，例如交通拥堵，金融网络欺诈检测以及在社交网络中的错误信息的传播，仅举几例。因此，开发可以解决这些挑战的高级工具的必要性越来越多，并且进一步了解数据的重要性比以往任何时候都更加必要。这些技术的示例可以是机器学习技术（例如，使用GNN对不同的问题进行建模）和自然语言处理（NLP）技术（文本预处理和情感分析）。
模块概述生命科学的MSC FHNW（从2024年秋季学期开始）
及其局限性；数据预测；开发CNN，长/短期记忆，LLM，Alphafold Muttenz人机的互动和偏差缓解算法的透明度和偏置性决策，交互式机器学习，数据质量和对算法中算法中的算法中的算法和影响，开发了CNN，长/短期记忆，LLM，Alphafold Muttenz人机相互作用和偏置缓解透明度以及对Prundtenz AI中的算法和影响，开发的开发SS算法。通过网络分析的化学结构和生物分子的数据挖掘； Cmuttenz环境技术环境风险评估SS环境取样，对命运的命运，对命运，效果和风险评估，混合物，混合物，风险交流的成本和可持续生产SS决策框架的成本和收益水处理，资源效率muttenz补救作为对污染地点的管理，修复的生物地球化学基础，，化学修复技术，生物修复，Muttenz水和废水处理SS基本原理，凝结，凝结，絮凝，絮凝，阵线过滤，含水量的降水，降水量，降水量，降水量，降水量，降水量，降水量，较分，微量，微量，微量，微量，微量，ic量（价值…）作为物质流和恢复，分离和转换技术，恢复实例，资源恢复案例研究固体废物管理SS环境法，监管驱动因素，过程技术，行业MUTTENZ的案例研究