XiaoMi-AI文件搜索系统
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查询指标和技术
作为第十四届年度临床完整性周的一部分，ACDIS与CDI专业人士进行了一系列有关各种紧急行业主题的看法。Lynette A. Byerly，BSN，RN，CCD，CCS，CDIS审计师/科罗拉多大学Health的审计师/教育师和Mariclare Hoffmann，RN，RN，BSN，CCD，CCDS，CDI的总监，COROLADO HEALTY的CDI，CORORADO HEALTH的CDI，回答了这些问题。Byerly是ACDIS进一步教育委员会的成员，也是ACDIS Colorado Local Chapter的共同领导者。有关委员会或问答的问题，请联系ACDIS编辑Jess Fluegel（jess.fluegel@hcpro。com）。
基于量子的 SQL 查询执行是否可行？
最近，量子计算能力有了显著提升，目前已有 1000 多个量子比特机器投入部署，而发展路线图承诺到 2033 年量子比特将超过 100,000 个。为了利用这种潜在的能力，我们需要同时研究在这些平台上托管关系数据库引擎。从积极的一面来看，人们对引擎内各种基于优化的组件进行了量子计算的有希望的探索，包括连接顺序和索引配置选择。然而，在量子平台上托管 SQL 查询执行仍处于新兴研究阶段。在本文中，我们概述了在这一努力中可能出现的各种挑战，涵盖了从数据加载到概率结果的各个方面。我们还讨论了解决其中一些障碍的潜在机制。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
用库存意识的抹布来制作完美查询（...
摘要赞助的搜索在电子商务收入生成中起着至关重要的作用，广告商从战略上竞标了关键字，以通过相关的搜索查询吸引用户的注意力。但是，确定给定查询的相关关键字的过程提出了重大挑战，因为巨大而不断发展的关键字景观，模棱两可的意图和主题多样性。本文重点介绍了获得大量广告收入和用户参与度的机会，其中很大一部分的查询无法检索任何赞助的广告。为了利用此机会，我们介绍了基于库存意识的抹布生成AI模型（Invawr-rag），该模型集成了高级语义检索和实时库存数据。该模型结合了动态生成且历史上成功的查询，以与可用的库存和广告活动保持一致，同时多样化重写的查询以增强相关性和用户参与度。初步结果表明，填充率和平衡相关性指标的显着增加了68％，这表明广告收入增加了强大的潜力。Invawr-rag模型设置了动态查询优化的新标准，可在沃尔玛的数字平台上显着改善广告相关性，广告客户ROI和用户体验。
gensql：用于查询数据库表的生成模型
本文介绍了GensQL，这是一种用于查询数据库表的概率生成模型的概率编程系统。通过仅使用几个用于查询概率模型的关键基础来增强SQL，GENSQL可以简明地实现复杂的贝叶斯推理工作。gensql的查询计划器基于一个统一的程序化接口，用于与表格数据的概率模型进行交互，这使得使用以各种概率编程语言编写的模型，这些模型是针对特定工作量身定制的。概率模型可以通过概率程序合成，手工设计或两者的组合自动学习。gensql是使用新型类型系统和典型语义进行正式化的，这使我们能够建立证据，以确切地表征其健全性保证。我们在两项现实世界中评估了我们的系统，这是虚拟湿实验室的临床试验中的异常检测和有条件的合成数据生成 - 并表明GENSQL更准确地捕获了与普通基线相比的数据的复杂性。我们还表明，与几种替代方案相比，GENSQL中的声明语法更简洁，更容易出错。最后，gensql提供了1。7-6。8x加速度与最接近的竞争对手在代表性基准集合中相比，并在与手写代码相当的时间内运行，部分原因是其可重复使用的优化和代码专业化。
利用生成AI来构建，修改和查询MBSE模型
创建一个由以下部分组成的自行车的SYSML V2文本模型：框架，连接到框架的车把，连接到框架的座椅，连接到框架的前轴，连接到框架的后车架，前轮连接到前车轮，后车轮连接到后车轮，后车轮连接到后车轮连接，框架连接，框架连接，框架连接，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架连接，框架连接，框架，传动系统连接到框架和后轮。
Bigquery向多云的Lakehouse迈向的演变
BigQuery的云原始分类架构使Google Cloud可以发展系统，以满足分析和AI/ML工作负载频谱的几种客户需求。围绕数据湖和企业数据仓库工作负载统一的BigQuery中心的关键要求。此操作结合：（1）需要核心数据管理基本，例如安全性，治理，常见的运行时元数据，性能加速，酸性交易，由企业数据仓库提供，以及（2）以（2）将开源格式和分析性生态系统的灵活性以及诸如新的Work//a Ii ai II ai II II的灵活性以及（2）利用（2）。此外，由于云客户正在选择默认情况下选择多云足迹，因此有很大的要求支持BigQuery。本文描述了Biglake，这是BigQuery向多云的Lakehouse朝着以新颖方式满足这些客户需求的发展。我们描述了该领域的三个主要创新。我们首先呈现Biglake桌，制作开源桌子格式（例如Apache Parquet，Iceberg）一流的公民，在这些格式上为BigQuery和其他开源分析引擎提供了精细的治理执法和性能加速。接下来，我们介绍了Biglake对象表的设计和实施，这些表使BigQuery可以集成AI/ML，以通过非结构化数据推导和处理。最后，我们提出了Omni，这是一个在非GCP云上部署BigQuery的平台，重点是我们为提供企业Lakehouse产品提供的基础架构和运营创新，而不管托管数据的云提供商如何。
Open3DSG：带有可查询对象和开放式关系的点云的开放式vocabulary 3D场景图
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG，这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法，而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类，并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图，并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系，并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法，不仅可以预测显式开放式唱机对象类，而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明，Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系，描述了空间，支持性，语义和比较关系。
Pharmasug 2024 -Paper DV- 283探索FDA医疗查询（FMQ）在可视化不良事件数据中的应用
不良事件（AE）监测是临床试验的重要组成部分。通常需要研究人员在整个临床试验的整个阶段进行监测AE，以识别和减轻与研究产品或正在研究的研究产品相关的潜在风险或不良影响。此外，监视AE可以帮助确定特定不利事件发生的模式或趋势，从而实现明智的决策和适当的干预措施。
基于GAN的表格数据生成器，用于在近似查询处理中构造概要：挑战和解决方案
摘要：在数据驱动的系统中，数据探索对于做出实时决策至关重要。但是，大数据存储在很难检索的大量数据库中。近似查询处理（AQP）是一种基于数据摘要（摘要）的汇总查询的近似答案的技术，该数据密切复制了实际数据的行为；当对查询的大概答案在实际执行时间的一小部分中可以接受时，这可能很有用。本研究探讨了生成对抗网络（GAN）的新利用，用于生成可以在AQP中用于概要构建中的表格数据。我们彻底研究了概要构建过程带来的独特挑战，包括维持数据分配特征，处理有限的连续和分类数据以及保持语义关系，然后我们介绍了克服这些挑战的表格GAN结构的进步。此外，我们提出并验证一套用于评估GAN生成概要的可靠性的统计指标。我们的发现表明，先进的GAN变化具有产生高保真概述的有前途的能力，有可能改变AQP在数据驱动系统中的效率和有效性。