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RDBMS 中表的量子存储设计
新兴的量子计算利用量子现象有望显著提高特定任务的运行速度，这引起了越来越多研究人员将量子计算纳入其研究领域的兴趣。考虑到目前的数据库系统在传统计算机上存储和处理大型数据集时遇到困难，我们可以尝试使用量子计算机来处理大数据，从而显著减少存储需求并提高各种数据库操作和分析的速度。然而，为了在量子计算机上支持 RDBMS 的关系表，关系数据需要以量子兼容的格式表示。在本文中，我们提出了两种存储方法，量子列导向存储 (QCOS) 和量子行导向存储 (QROS)，专门用于在通用量子计算机上存储关系表。我们对这两种存储方法中量子比特和量子门的成本进行了理论分析和模拟验证。结果表明，两种存储方法的量子比特成本都随着数据量的增加呈对数增长趋势。此外，这两种方法都保持了对 𝑀𝐶𝑇 门的线性要求。我们在 IBM 的各种真实量子机器上进行了大量实验，结果表明我们的方法可以使现有设备保存数据集。
确保 RDBMS 中的 AI 数据访问控制
访问控制是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中数据安全的一个关键方面，尤其是在人工智能 (AI) 应用环境中。本文全面回顾了确保 RDBMS 中 AI 数据访问控制的技术和策略。回顾涵盖了各个方面，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及针对 AI 驱动环境量身定制的动态访问控制机制。此外，本文还探讨了 AI 数据访问控制中的挑战和新兴趋势，强调了集成 AI 技术以增强 RDBMS 安全性和隐私性的重要性。通过综合现有文献和研究成果，本文旨在为在 RDBMS 环境中有效实施 AI 数据访问控制提供见解和建议。
DATALINKS：使用 DB2 管理外部数据...
在过去十年中，关系数据库管理系统 (RDBMS) 因其能够以完整性、安全性和可靠性管理传统业务数据以及灵活的数据访问功能而变得不可或缺。但直到最近，RDBMS 还不是非结构化或半结构化数据的有效管理器：文档、图像、电子邮件、演示文稿、工程图、电子表格、视频剪辑和其他业务格式。大多数这些类型的数据仍保留在 DBMS 之外的文件系统中（并且有充分的理由将它们保留在那里，如下一节所述）。但是，这些文件通常以某种方式与存储在 RDBMS 中的传统数据相关。或者文件包含结构化数据，如果将其与对文件的引用一起存储在 RDBMS 中，则可以用于搜索和分析目的。在这些情况下，提供一个整体的“内容管理”系统将很有价值，该系统集成了文件及其相关数据的管理、同步更新、备份和恢复以及 RDBMS 和文件系统中的其他功能。
毕达氏症：数据预取的神经模型
机器学习越来越多地遍布RDBMS的所有组件，因此可以通过查询工作负载和数据分布中的杠杆相关性来实例化。到目前为止，它在基数估计和查询优化方面取得了重大成功，从而导致查询执行更快。但是，在优化RDBMS缓冲区管理模块方面的努力有限。准确预测页面访问会带来许多挑战。我们克服了这些挑战，并提出了Pythia，这是一种神经预测模型，可以准确预测复杂SQL查询的非序列页面访问。然后可以使用毕曲（Pythia）的输出来预取页页面，从而提高性能。此外，我们还将毕缩影集成到Postgres的缓冲区管理模块中。在不适合时，它可以明智地执行预测和预取，并在没有时默认为现有的缓冲区管理算法。我们进行了广泛的实验和示例，即毕曲霉达到了明显的准确性，并且在DSB OLAP基准测试中查询的速度高达6倍。
MIP：科学与医学的高级数据处理和分析从关系数据库提供深度学习模型
在关系数据上提供深度学习（DL）模型已成为各种商业和科学领域的关键要求，最近引发了人们日益增长的兴趣。在这篇有远见的论文中，我们开始对代表体系结构进行全面探索以满足要求。我们突出显示了三个关键范式：最新的以DL中心体系结构将DL计算卸载到专用的DL框架上。以UDF为中心的体系结构将一个或多个张量计算封装到关系数据库管理系统（RDBMS）中的用户定义功能（UDFS）中。潜在的以关系为中心的体系结构旨在通过关系运算符代表大规模的张量计算。虽然这些体系结构中的每一个都在特定的使用方案中表现出了希望，但我们确定了这些体系结构的无缝集成和这些体系结构之间的中间地面的紧迫要求。我们深入研究了阻碍整合并探索创新策略以关闭它们的差距。我们提出了一种建立新型RDBM的途径，以实现一类广泛的数据密集型DL推理应用程序。
2024年11月B.Sc.学位考试（CBCS
27-11-2024 WEDNESDAY FN V 22SCCAI5 EMBEDDED SYSTEMS AND IOT 28-11-2024 THURSDAY FN V 22SCCAI6 OPEN SOURCE SOFTWARE 29-11-2024 FRIDAY FN V 22SCCAI7 ROBOTICS 02-12-2024 MONDAY FN V 22SMBEAI1A VIRTUAL REALITY AND AUGMENTED REALITY 02-12-2024 MONDAY FN V 22SMBEAI1B FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORKS 03-12-2024 TUESDAY FN V 22SSBEAI1 MOBILE APPLICATION DEVELOPMENT 04-12-2024 WEDNESDAY FN III 22SCCAI3 RDBMS AND NoSQL 05-12-2024 THURSDAY FN I 22SCCAI1 / PROGRAMMING IN C AND DATA STRUCTURES 22SCCCA1 / 22SCCCS1 / 22SCCCYS1 / 22SCCIT1 / 22SCCSD1 / 22SCCDS1 27-11-2024星期三AN IV 22SCCAI4人工智能06-12-2024 FN II 22SCCAI2 / PYTHON 22SCCCA3 / < / div>
单元3数据库管理系统
数据库系统已经渗透到生命的所有领域。本单元在理解数据库管理系统中提供了核心信息。从需要数据库方法开始，已经解释了三级数据库体系结构。建模概念和E-R模型在概念数据库设计中扮演的作用。经典数据模型，即分层模型，网络模型和关系模型已通过插图进行了解释。考虑到关系数据库管理系统（RDBMS）仍在广泛使用中，有关关系数据库技术的详细信息已得到详细介绍。依赖性和归一化的概念已通过示例阐明。已经提供了一种用于设计数据库的分步方法。该单元还驻留在特定应用领域的一些数据库系统上。
培训数据科学和IA 2024-2026
- 讲座1（初学者）：数据库简介·什么是数据库，为什么我们使用它们？·数据库的类型（关系，NOSQL等）·公共关系数据库管理系统（RDBMS），例如mySQL - 第2期（初学者）：SQL·基础知识·SQL语法的基础知识：选择，从哪里，何处，订购，限制 - 使用一个表格 - 数据类型和无效数据操作·简单数据操纵：插入，更新，更新，更新，删除 - 删除 - 删除 - 删除 - 3（启动）（启动）和关系。 many-to-many relationships ·Foreign keys and primary keys — Lecture 4 (beginner): creating a SQL database ·Introduction to database creation ·Database design considerations ·Normalization, denormalization and trade-offs — Lecture 5 (advanced): advanced queries ·Aggregation and grouping: SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING ·Subqueries and nested queries ·Combining queries with联合，相交，除
Athena：支持排名的学术搜索系统
学术检索系统有助于深入理解学术数据，促进学者的科研活动。尽管目前已开发了许多此类系统，但大多数系统要么支持有限实体搜索的排名，要么仅提供基本的排名指标。现有系统也主要采用关系数据库管理系统 (RDBMS) 作为存储，未能充分利用学术数据的链接特性。本研究设计并开发了一种新颖的学术检索系统 Athena。（1）它支持四种类型的学术实体检索：文章、作者、地点和所属机构，并配备五种排名指标，包括三种传统指标和两种综合重要性排名指标。（2）它还提供学术实体的分析。（3）它进一步利用图形存储来直接利用链接特性来加速复杂查询的处理。我们展示了 Athena 在学术检索、分析、图形存储和排名质量方面的优势。