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最终版昆士兰电力模型报告副本
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OCA天的展示GraphQl API
curl "http://myodoo.com/graphql" \ -d " query={allRoutes {edges {node {geom}}}} " \ -H "Accept: application/json" \ -H " API-Key: xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx " OCA/Server-auth
具有限制用户贡献的私人SQL
摘要：差异隐私（DP）提供了正式的保证，即数据库查询的输出不会揭示有关数据库中存在的任何个人的太多信息。尽管在科学效果中提出了许多差异性算法，但只有少数几个不同的私人查询引擎实现了少数几个端到端。至关重要的是，现有系统假定每个人最多都与一个数据库记录相关，这在实践中是不现实的。，我们提出了一种通用且可扩展的方法，即使个人都可以与任意的许多行相关联，在数据库上执行不同的私有聚合。我们将此方法表示为关系代数中的操作员，并将其在SQL引擎中实现。为了验证该系统，我们测试了行业基准上典型查询的实用性，并通过我们使用的随机测试框架来验证其正确性。我们强调了在实践中部署这样的系统时所学到的承诺和陷阱，并将其核心组件作为开源软件。
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。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
QL-EVE-DC-005 | GMOMETHODS -EUR GMFF
矩阵类型：DNA协调器：JRC-IHCP验证类型CRL / INHOUSE分析类型类型：定性目的：识别说明：EURL GMFF测试了常规父母康乃馨线（负面对照样品）和GM系27531的基因组DNA样品的方法（正对照样本）。使用靶向花青素合酶康乃馨基因（ANS）和GM系27531的双链PCR进行了重复进行测试。通过琼脂糖凝胶电泳分离放大的PCR产物，并在紫外线下可视化。分别通过SPEI和TAQI酶的限制消化进一步证实了它们。通过更改PCR反应分量来测试该方法的鲁棒性。通过使用GM双链系统扩增检测限（LOD），每个反应具有25或5 gm拷贝数的两个不同的GM级别。每次稀释测试了60次重复。
GraphQl核3文档
请注意，解析器函数将当前对象作为第一个参数。对于根部查询类型上的字段通常不使用，但是在执行查询时也可以定义根对象。作为第二个参数，他们获得了一个包含执行信息的对象，如GraphQlresolveInfo类所定义。此对象还具有上下文属性，该属性可用于为每个解析器提供上下文信息，例如当前登录的用户或数据库会话。在我们的简单示例中，我们不验证用户并使用静态数据而不是数据库，因此我们在这里不使用它。除了这两个参数外，解决方案函数还可以使用相同的名称获取模式中的字段定义（名称未从GraphQl命名约定转换为Python命名约定）。
自然语言处理与 SQL 的一些缩写
摘要：本文介绍了一种将自然语言处理 (NLP) 缩写转换为 SQL 的方法。SQL 是一种领域特定语言，用于存储、操作和检索关系数据库中的数据，但任何不了解 SQL 的普通人都无法从数据库中检索数据。为了解决这个问题，我们提出了一种将 NLP 转换为 SQL 的模型，但在这个系统中，用户也可以使用缩写从数据库中检索数据。那些精通 SQL 语言的人可以从数据库中访问信息，但非技术用户无法从数据库中检索数据。这个系统可以在任何地方使用，因为数据库无处不在。如果我们想从数据库中获取一些数据，这个系统非常有用。在这个系统中，用户还可以使用语音输入查询。关键词：NLP（自然语言处理）、NLTK（自然语言工具包）、AI（人工智能）、语音转文本。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。