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电动公交车充电站的高电压要求
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XYZ 咨询公司安全审计报告
防止 SQL 注入攻击的最有效方法是对所有数据库访问使用参数化查询（也称为准备好的语句）。此方法使用两个步骤将可能被污染的数据合并到 SQL 查询中：首先，应用程序指定查询的结构，为每项用户输入留下占位符；其次，应用程序指定每个占位符的内容。由于查询的结构已在第一步中定义，因此第二步中的格式错误的数据不可能干扰查询结构。您应该查看数据库和应用程序平台的文档，以确定可用于执行参数化查询的适当 API。
CSIR - 中央电化学研究所
有关资格、接受或拒绝申请、选择方式、取消部分或全部选择过程等。在这方面，不接受任何信函/临时查询。职位的填补完全由 CSIR-CECRI 主任 Karaikudi 根据候选人的适合性自行决定，如果由于不适合/候选人数量不足而导致某些职位未填补，则不会提出聘用要求。如有任何关于项目人员聘用的问题，请在办公时间（上午 09:00 至下午 05:30）拨打办公室电话 04565 - 241219/218，或发送电子邮件至 recruit@cecri.res.in。除上述办公室电话号码/电子邮件 ID 外，不接受其他电话/邮件。
认知负荷对言语产生和感知的影响
17 .1 语料库管理 ......................。。156 17 。2 注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157 17 .3 数据可视化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。160 17 。4 查询和索引。。。。。.................161 17 .5 统计分析与可扩展性 .....。。。。。。。。。。。。162
认知负荷对语音产生和感知的影响
17 .1 语料库管理 ......................。。156 17 。2 注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157 17 .3 数据可视化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。160 17 。4 查询和索引。。。。。.................161 17 .5 统计分析与可扩展性 .....。。。。。。。。。。。。162
History-Detr：利用历史信息和运动学优化查询初始化策略
最近的 3D 物体检测器利用多帧数据（包括过去和未来的数据）来提高性能。然而，他们采用的时间数据融合方法尚未充分挖掘其提高性能的潜力。现有的工作利用多帧数据，这些数据仅根据自我运动融合特定特征，并且由于巨大的计算和内存成本而无法直接应用于长序列。我们发现目前的方法不能有效地利用历史信息，包括历史预测和物体运动。基于我们的研究，我们提出了一种由历史查询和原始查询组成的新型混合查询公式。历史查询包括从历史预测和特征中获得的推断位置和内容查询，这些查询考虑了当前场景中所有物体的运动。此外，我们的方法可以简单地应用于其他类似 DETR 的模型中，以提高性能，而不会引入巨大的计算和内存成本。结果，我们的 History-DETR 在推理时间增加可忽略不计的情况下实现了显着的改进（+1.1% NDS）。
独家：排除神经信息检索
排除是人类用来表达自己不想要的重要性语言技能。几乎没有关于排他性检索的研究，用户表达了他们不想成为查询结果的一部分。我们首次研究了文件检索中排除检索的情况。我们提出了Dextuir，这是一套用于排除检索的资源，包括评估基准和培训集，用于帮助检索模型理解排除查询。评估基准包括3,452个高质量的排除查询，每个查询都已手动注释。该训练集包含70,293个排除查询，每个查询都与POSSIVE文档和负面文档配对。我们进行了详细的实验和分析，获得了三个主要观察结果：（i）现有的检索模型具有不同的结构，以有效地理解排他性查询； （ii）尽管整合我们的培训数据可以改善在排除检索方面的检索模型的表现，但与人类绩效相比，仍然存在差距； （iii）一般检索模型在处理排除查询方面具有自然优势。
MAPCOMP：一个基于安全视图的协作分析框架，用于JOIN-GROUP-AGGRECATION
摘要 - 本文介绍了MapComp，这是一个基于视图的新型框架，以促进合作分析的结合组 - 聚集（JGA）查询。通过特殊精心制作的物质视图和组合协议的新颖设计，MAPCOMP删除了重复的加入工作负载，并加快了随后的GA，从而提高了JGA查询执行的效率。为了支持连续的数据更新，我们实现的视图提供了独立的有效载荷功能，并带来了显着提高视图的效率，并使用免费的MPC开销来刷新。此功能还允许GA的进一步加速，我们在其中设计了多个优于先验工作的新颖协议。值得注意的是，我们的工作代表了使用实质性视图加快安全协作JGA查询的第一个努力。我们的实验在我们的视图操作和GA协议方面有了很大的改进，达到了零刷新时间和1140。分别比基线快5×。此外，我们的实验证明了MAPCOMP的重要优势，达到2189。9倍效率的提高与执行查询八次时基于非视图的基线相比。
基于检索 -
文本到SQL通过使非专家将其自然语言（NL）问题转换为结构化查询语言（SQL）查询来简化数据库交互。随着大语言模型（LLM）的进步，内在学习（ICL）已成为构建文本到SQL系统的流行选择。现实世界，行业规模的数据库通常包括表和数百列的桌子，并使整个模式将整个模式作为LLM的上下文不可估量昂贵。此要求访问正确的数据库和表集。最近提出了基于增强的增强剂（RAG）方法，用于检索给定查询的数据库和表的相关子集。但是，我们观察到，现有的合成查询生成方法可以产生主要简单的查询，这些查询可能无法充分代表复杂的现实世界查询，因此对生成的SQL的质量产生负面影响。为了解决这个问题，我们提出了一种基于创新的内在强化学习（ICRL）的框架，该框架通过增强模型生成了实践者在推理期间可能构成的复杂查询的能力来完善问题的生成过程。与现有方法相反，我们的框架与多样化和复杂的合成SQL查询产生。我们通过多个实验与公共标准数据集中的代表性最先进模型进行了比较，揭示了我们的方法的有效性，并观察到性能和可伸缩性的实质性提高。与用于识别模式的最新模型相比，数据库/表检索任务中的回忆提高了15-20％，而SQL生成的执行精度高达2％。