XiaoMi-AI文件搜索系统
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探索基于人工智能的聊天机器人的潜力来生成联合SPARQL查询通过生物信息学知识图
生物数据库中的大量数据泛滥提供了医疗保健和生命科学领域的各种信息。这些数据库为研究人员，科学家和工作专业人员提供了加速发现，开发新的假设并确定新型模式的机会[1]。另一方面，这些数据库需要实现复杂的存储和检索系统来从这些大数据库中检索信息。这成为研究人员和科学家的挑战[2]。作为RDF知识图发布的大多数生物数据库都依赖于SPARQL（SPARQL协议和RDF查询语言）等复杂的查询语言[3]来从数据库中检索信息。没有技术知识或有限的技术知识，研究人员和域用户无法编写准确且可靠的SPARQL查询，这可能会成为利用这些数据库的全部潜力的瓶颈[3] [1]。SPARQL是一种查询语言，可以使用户从数据库中查询信息[4] [3]。许多生物数据库利用RDF（资源描述框架）数据模型，其中RDF表示信息为适用于蛋白质功能（例如蛋白质功能，基因相互作用）的复杂生物学关系的互连三元组（受试者，谓词，对象）[2] [2] [4]。RDF数据可通过SPARQL端点提供，而SPARQL查询语言是专门设计用于查询RDF数据的，可以有效
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
标准化的Meddra查询（SMQ）
• Acid base balance abnormal • Acidosis • Anion gap abnormal • Anion gap increased • Blood alkalinisation therapy • Blood bicarbonate abnormal • Blood bicarbonate decreased • Blood gases abnormal • Blood lactic acid abnormal • Blood pH abnormal • Blood pH decreased • Carbon dioxide combining power abnormal • Carbon dioxide combining power decreased • Coma酸性•Kussmaul呼吸•代谢性酸中毒•PCO2异常•PCO2降低•尿液乳酸增加|
标准化Meddra查询的入门指南（...
SMQ是出于公认的Meddra用户社区的需求，以帮助识别和检索安全数据。原始的Meddra特殊搜索类别（SSC）是出于类似目的而用于类似目的的，但是经过数年的使用，生物制药社区（监管机构和行业）得出结论，这些工具没有充分满足需求。在响应中，MEDDRA维护和支持服务组织（MSSO）于2002年初开始开发MEDDRA分析组（MAGS）。mags被定义为从MEDDRA层次结构的任何级别（通常是LLT）以及与MAG名称定义的医疗状况或感兴趣的领域相关的任何级别的术语集合，包括符号，症状，症状，身体发现，实验室和其他物理学测试数据以及与医疗状况相关的情况或与医疗状况相关的领域。
使用同构加密
摘要 - 在各种现实世界情景中与隐私相关问题的解决方案是众人瞩目的焦点。但是，每个计划支持的有限类型的操作类型都是应用程序的主要缺点。尽管他基于学习 - 错误（LWE）问题的计划提供了有效的查找表（LUT）评估，但与基于RING LWE（RLWE）问题的HE计划相比，它们在算术操作和低通量方面具有不利影响。如果HE包含算术操作或其计算宽度很大，则在包含LUT的电路上的使用受到了限制。在本文中，我们提出了使用基于RLWE的HE方案在LUTS上进行批处理查询的同构算法。要查找加密查询中大小n的加密luts，我们的算法使用o（log n）同构比较和o（n）乘以。对于未加密的LUTS，我们的算法使用O（log n）比较，O（√n）Ciphertext乘法和O（n）标量乘法。我们提供基于CKKS计划的概念验证实施（ASIACRYPT 2017）。加密的摊销运行时间（分别未加密的）大小512的LUS为0。041（分别0。025）秒。我们的实施约2。4-6。0 x的吞吐量高于当前基于LWE的方案的实现，其在LUT的结构上具有更大的灵活性。
人工智能/机器学习分析投标前质询会议详情
会议链接：欢迎您通过 Lifesize 呼叫 Lotus。加入会议：https://call.lifesizecloud.com/9163163 密码：9977# 点击通过手机呼叫（仅限音频）印度：+91 22 71279563,, 9163163#,,9977# 印度：+91 80 71279432,, 9163163#,,9977# 印度：+91 11 71279495,, 9163163#,,9977# 通过电话呼叫（仅限音频）印度：+91 22 71279563 印度：+91 80 71279432 印度：+91 11 71279495 会议分机：9163163# 密码：9977#
竞标竞标者和银行的响应要求（RP）的预价查询 /请求，以进行信息安全和网络安全
请告知，提交商业竞标/报价的时间表已延长了三个工作日（星期五25-08-2023（星期五）下午6:00之前至30-08-2023（星期三）下午6:00之前）。，银行必须在要求提案中指定的地址（星期三）下午6:00之前收到报价。行情必须由银行以指定的地址收到，不迟于上述报价 /商业出价的最后日期。NHB在适当截止日期后收到的任何出价，以提交NHB规定的出价，将被拒绝并未打开。
查询和交易计划的优化
研究主要集中在量子计算[103]上。其中一些研究是通过应用量子退火进行查询优化[101,124]、多查询优化[133]和事务调度[15]来提高数据库性能。[124,133]中的研究表明运行时间提高了 10 3 倍。第三项研究[15]表明，随着问题规模的增加，量子退火的运行时间保持不变，而经典模拟退火的运行时间则迅速增加。此外，预计未来几年量子计算机的容量将迅速增加，并且几年后将出现比云端量子计算机延迟更低的现场量子计算机（见第 2 节）。有了这些有希望的结果，显然有必要研究解决数据库问题的可能的量子加速方法。在本文中，我们旨在通过展示各种量子方法如何通过查询优化和事务调度问题的参数进行扩展，并提出开发这些方法并将其集成到数据库系统中所面临的挑战，为此类研究提供指导。本文的其余部分安排如下。第 2 节重点介绍量子计算技术的现状及其预计的未来时间表。第 3 节详细介绍了两个感兴趣的 DBMS 问题。在第 4 节中，我们介绍了可用于加速数据库问题的各种量子方法及其量子位和电路深度要求。第 5 节通过讨论开放的挑战提出了未来研究的新方向。最后，第 6 节总结了我们的研究结果。
人工智能聊天机器人：提高内罗毕大学计算机与信息学系处理学生查询的效率
摘要 人工智能聊天机器人正日益取代人类聊天服务代理，因为机器人能够通过自然语言和人工智能 (AI) 技术与人类交流。研究发现，大学需要提供由人工智能驱动的有效、高效的数字平台，以支持整体虚拟学习 (Alharthi、Spichkova 和 Hamilton，2019)。COVID-19 大流行扰乱了面对面的学习，大多数机构现在已经采用了混合或纯在线学习。在新生以虚拟方式入学的情况下，学生的问询有所增加，传统的人工支持渠道变得无效。这项研究旨在开发一种对话式人工智能聊天机器人，以提高内罗毕大学计算与信息学系 (DCI) 处理学生问询的效率。这项开发研究采用了瀑布式软件开发方法。数据来源是内罗毕大学网站上的内容和 DCI 学生。使用内容分析和结构化访谈来获取数据。自然语言处理 (NLP) 和 LSTM 模型用于构建 AI 聊天机器人 (称为 UniBot)。BLUE 评估方法用于评估 UniBot 在提供准确响应方面的有效性。研究确定聊天机器人的响应与 BLUE 得分为 0.75 几乎完美匹配。还采用了定量方法来评估模型的效率，方法是让 20 名目标学生使用聊天机器人 3 周，并通过问卷给出反馈。从学生的回答中获得的平均分数为 4.10，标准差为 0.59，这意味着 UniBot 实现了提高处理学生查询效率的目标。特别是，与 UniBot 互动的学生表示，该机器人易于使用，可以非常快速地检索所需信息。但是，聊天机器人无法回答它未接触过的主题的问题，并且会留下未回答的问题。在这种情况下，建议聊天机器人提供相关链接或人脉。
卫星机载数据立方体查询处理
雅各布大学，校园环路 12，28759 不来梅，德国，{d.misev，p.baumann}@jacobs-university.de A BSTRACT 数据立方体是分析和可视化时空数据产品的公认基石。通过从特定于提供商的组织中抽象出无数文件，可以提高用户友好度。数据立方体查询语言还建立了可操作的数据立方体，使用户能够“随时”进行任何查询，而无需编写任何代码。然而，通常数据立方体部署的目标是大规模数据中心环境，以适应大数据和大规模并行处理能力，从而实现良好的性能。在本文中，我们反过来报告了一项降尺度实验。在 ORBiDANSE 项目中，数据立方体引擎 rasdaman 已移植到立方体卫星 ESA OPS-SAT 上，并在太空中运行。实际上，卫星因此成为一种数据立方体服务，提供 OGC 网络覆盖处理 (WCPS) 地理数据立方体分析语言的基于标准的查询功能。我们相信，这将为机载临时处理和过滤地球大气大数据铺平道路，从而在更短的时间内将其发布给更大的受众。 论文类型和关键词 简短交流：数据立方体、立方体卫星、卫星、阵列数据库、rasdaman、SQL/MDA 1 引言 获取大量地球观测卫星图像从未如此便宜，这有助于监测和了解我们的星球及其随时间的演变。同时，这也带来了许多挑战 [19]。