XiaoMi-AI文件搜索系统
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什么是数据挖掘？
本书从算法的角度介绍了数据挖掘中使用的主要原理和技术。对这些原理和技术的研究对于更好地理解如何将数据挖掘技术应用于各种数据至关重要。本书也是有兴趣在该领域进行研究的读者的起点。我们以有关数据的一章（第2章）开始了本书的技术讨论，该章节讨论了数据质量，数据质量，预专业技术的基本类型以及相似性和相似性的度量。尽管可以快速涵盖此材料，但它为数据分析提供了重要的基础。第3章，关于数据探索，讨论了摘要统计数据，可视化技术和在线分析处理（OLAP）。这些技术提供了快速洞悉数据集的手段。第4章和第5章封面分类。第4章通过讨论决策树分类器和对所有分类重要的几个问题提供基础：过度拟合，绩效评估和不同分类模型的比较。使用此基础，第5章介绍了许多其他重要的分类技术：基于规则的系统，最近的邻居分类器，贝叶斯分类器，人工神经网络，Sup-Port-Port-Port-Port-Port vector Machines和Ensemble Classifier，它们是Classi-
基本报告指南
档案、企业语义图、Expert.Now、Hyper.Now、HyperIntelligence、HyperMobile、HyperVision、HyperWeb、智能企业、MicroStrategy、MicroStrategy 2019、MicroStrategy 2020、MicroStrategy 2021、MicroStrategy AI、MicroStrategy Analyst Pass、MicroStrategy Architect、MicroStrategy Architect Pass、MicroStrategy Auto、MicroStrategy Cloud、MicroStrategy Cloud Intelligence、MicroStrategy Command Manager、MicroStrategy Communicator、MicroStrategy Consulting、MicroStrategy Desktop、MicroStrategy Developer、MicroStrategy Distribution Services、MicroStrategy Education、MicroStrategy Embedded Intelligence、MicroStrategy Enterprise Manager、MicroStrategy Federated Analytics、MicroStrategy Geospatial Services、MicroStrategy Identity、MicroStrategy Identity Manager、MicroStrategy Identity Server、MicroStrategy Insights、MicroStrategy Integrity Manager、MicroStrategy Intelligence Server、 MicroStrategy Library、MicroStrategy Mobile、MicroStrategy Narrowcast Server、MicroStrategy ONE、MicroStrategy Object Manager、MicroStrategy Office、MicroStrategy OLAP Services、MicroStrategy Parallel Relational In-Memory Engine (MicroStrategy PRIME)、MicroStrategy R Integration、MicroStrategy Report Services、MicroStrategy SDK、MicroStrategy System Manager、MicroStrategy Transaction Services、MicroStrategy Usher、MicroStrategy Web、MicroStrategy Workstation、MicroStrategy World、Usher 和零点击智能。
硕士论文 - Pure
本硕士论文主要研究埃因霍温机场最大的服务提供商 Viggo 内专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统，从而更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本研究推荐使用数据仓库作为替代方案，将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在这个论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，已经设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者专注于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。通过使用上述数据仓库系统将原始信息转换为有意义的图表，Viggo 可以轻松地以低成本生成有关决策的解决方案，而无需切换到新的软件系统。此外，市场上可用的 OLAP 服务器可以根据 Viggo 的要求，以某种方式利用存储信息的视图，以揭示问题或为难题提供答案。
基于人工智能的多维数据库技术
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据（非结构化数据、半结构化数据、结构化数据）的分布式存储，同时还可以将数据以超立方体的形式存储，并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息，没有考虑维度信息之间的关联性。因此，结合人工智能技术，可以实现多模态数据的关联分析，自动生成维度信息。具体而言，针对商业智能（BI）领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求，开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究，实现多领域异构数据的统一采集，高效、实时、自动标注、聚类，数据信息智能提取及语义关联，超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统，满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化，针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块，整合多源异构数据资源，实现数据关联、智能学习、推理和预测，为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
巴黎大区
我们感谢所有为编写本文档提供数据的组织和个人：2thinknow、APUR、ARCEP、ARWU、ASTech、AT。科尔尼、Atomico、法国巴黎银行房地产、Cable。 co.uk, Cap Digital, CEOWorld Magazine, Chamber of Agriculture of Ile-de-France, Choose Paris Region, Paris Ile-de-France CCI, Cité internationale universitaire de Paris, CJS, Regional Council of Ile-de-France, Cosmetic Valley, Cornell University, CRT Paris Ile-de-France, Cushman & Wakefield, Diane, ECA International, Educsol, Elsevier/Scopus, Eurostat, Expatistan, EY-ULI Index, Ficep, fDI Intelligence and the TNW (The Next Web), Finance Innovation, Financial Times, FNAK, Fortune Magazine, French Customs, Gobelins, Michelin Guide, Haropa Port, HEC, Hceres, ICCA, Ile-de-France Mobilités, Île-de-France Terre de Saveurs, Immostat, INJEP- MERES, INPI, INSEAD, INSEE, International Animation School Ranking, IRDS, JLL, KPMG, The Cost of Expats,巴黎大区研究所、Medicen、Mercer、森纪念基金会城市战略研究所、教育部、高等教育和研究部、Next Move、OLAP、ORIE、OST、OTCP（巴黎会议及旅游局）、Paris2024 媒体、巴黎机场、巴黎大区经济之都、Polymeris、普华永道、RATP、路透社、Rungis、第一太平戴维斯、施罗德、SETRA、法国国营铁路公司、大巴黎银行、Station F、Startup Blink、Systematic、联合国教科文组织、Unicem、UNIMEV、Velib Metropole、世界知识产权组织。
硕士论文 - 纯
本硕士论文重点介绍了 Viggo Eindhoven Airport（埃因霍温机场最大的服务提供商）专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统来更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本文推荐使用数据仓库作为替代方案，它将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在本论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者侧重于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。使用上述数据仓库系统，将原始信息转换为数据。
研究机器学习算法作为预测疾病严重程度的分类器的有效性
将计算科学纳入医学和生物学领域的最新趋势导致有关医学和实验信息的大量数据积累。数据挖掘在医疗保健领域的应用可以通过进行数据分析并从看似无关的大量收集数据中发现关系来早期预测患者状况及其行为。由于其使所有各方受益的能力，数据挖掘在医疗保健运营中的普及也越来越高。例如，该部门的数据挖掘应用有助于确保患者获得更实惠，更好的医疗服务，医生确定最佳实践和有效治疗，医疗保健公司对客户关系管理做出明智的决定，并发现医疗保险公司发现虐待和欺诈。尽管有这些有希望的趋势，但是，医疗保健交易产生的结果和庞大的数据量证明了大量且过于复杂，无法使用传统方法进行处理和分析。此外，从数据仓库中提取信息的常规机制并未确定所涉及的隐藏模式，因此在本研究中采用了一种新方法来对数据进行分类以预测患者的医疗状况。此外，在这项研究中，基于医学属性，使用机器学习算法作为分类器的医学属性来描述与大脑相关疾病严重程度的预测。这是通过利用从医疗数据仓库（DWE）获得的数据来实现的。简介使用提取，转换，负载（ETL）过程和在线分析处理（OLAP）方法用于特征提取，训练和测试数据。机器学习算法（例如人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM））用于生成优化的输入参数（权重和偏差），以选择最佳内核来对数据进行分类以进行进一步诊断。发现所提出的模型在鉴定疾病时提供了快速的响应时间和最小错误率。因此，建议的框架可用于预测患者的状况，并在医疗机构或组织中治疗疾病的治疗方面提供最佳决定。关键字：支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），ETL（提取，转换和负载）过程，机器学习，疾病严重性，数据仓库1。
R22 M.Tech。 CFIS Biodate M.Sc.微生物学
1。“数据库”目标的课程，以研究数据库安全性及其在实时世界中的应用程序中涉及的不同模型，以保护数据库和与之相关的信息。结果避免未经授权的数据观察，修改。确保数据机密性。证明保留了数据完整性，只有授权用户才能访问数据。标识数据库系统中的安全威胁。设计和实施安全的数据库系统。单元I介绍（数据库和信息系统，用法上下文，数据库系统概念和体系结构），信息安全概述，使用关系模型的数据库设计： - 功能依赖性：关系模型中的密钥，功能依赖性概念，基于正常键的正常键，BCNF的正常依赖性和四个正常依赖性和四个正常依赖性和四个正常依赖性和四个正常依赖性和四个依赖性依赖性和四个依赖性依赖性依赖性和四个依赖性依赖性依赖性和四个正常形式，并且涉及依赖性，其他依赖性和正常形式III单元数据库安全生命周期，数据风险评估，分析数据威胁，风险和漏洞，了解对数据库安全体系结构，数据库安全体系结构的需求，实现反馈机制，了解如何基于使用不同安全模型的反馈机制调整政策和实践。管理和查询加密数据，数据仓库中的安全性和OLAP系统单元V安全语义Web服务，地理空间数据库安全性，数据处理系统中的损害隔离和恢复，基于隐私增强位置的访问控制，有效地执行移动环境中的安全性和隐私权III单元数据库漏洞，威胁和身体安全：数据和数据库安全性与网络和周边安全性，外部和内部数据库威胁，外围安全性的缺陷，不保留组织数据的风险，典型数据库安全性，确保典型的数据库安全性，并确定了对安全性的确定性，并确定了当前的安全性，并确定了当前的安全性。 USB端口和启用USB的设备，了解数据库文件的物理位置及其副本IT INT IM IV访问关系数据库的访问控制，基于时间角色的访问控制数据库管理中的访问控制，XML数据库的访问控制模型。
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）。