XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSQL
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。
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。
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。
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。
deepSQL-R1：用于高性能和
数据集示例数avg查询长度（令牌）avg nl长度（单词）蜘蛛10,181 26令牌13个单词ATIS 6,000 15令牌8个单词SQLOVA 8,000 40 40令牌18个单词
针对文本到SQL的基于大型语言模型的大型生成AI的调查：基准，应用程序，用例和挑战
摘要 - Text到SQL系统通过将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL），从而促进与数据库的平稳互动，从而弥合非技术用户与复杂数据库管理系统之间的差距。本调查提供了对AI驱动的文本到SQL系统演变的全面概述，突出了其基础组件，大语言模型（LLM）体系结构的进步以及蜘蛛，WikisQL和COSQL等数据集的关键作用。我们研究了医疗保健，教育和金融等领域中文本到SQL的应用，并强调了它们改善数据可访问性的变革潜力。此外，我们还分析了持续的挑战，包括域的概括，查询优化，对多转交谈的支持以及针对NOSQL数据库量身定制的数据集和动态现实世界情景的有限可用数据集。为了应对这些挑战，我们概述了未来的研究方向，例如扩展文本到SQL功能以支持NOSQL数据库，设计用于动态多转变交互的数据集，并为现实世界中的可伸缩性和鲁棒性优化系统。通过调查当前的进步并确定关键差距，本文旨在指导基于LLM的文本到SQL系统中的下一代研究和应用。索引术语 - LLM，文本到SQL，自然语言处理，人工智能，AI Gen，基准测试，数据集，模式链接，SQL生成。
使用Oracle Integration中的集成3
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
临床试验中用于综合临床和翻译数据管理的开源SQL数据库架构
摘要在肿瘤学中解锁个性化医学的力量，以融合临床试验数据与翻译数据的整合（即生物测试衍生的分子信息）。这种组合分析使研究人员可以为患者独特的生物构成量身定制治疗。但是，英国临床试验单元中的当前做法带来了挑战。虽然以标准化格式保存临床数据，但翻译数据是复杂的，多样的，需要专门存储。这种格式的差异为旨在有效策划，整合和分析这些数据集的研究人员带来了重大障碍。本文提出了一种新颖的解决方案：专门为学术试验单元需求而设计的开源SQL数据库架构。受到英国癌症研究的启发，由南安普敦临床试验单元的确认试验（超过150,000个临床数据点）开放数据共享和举例说明，该模式在原始数据与昂贵的安全数据环境/可信赖的研究环境之间提供了具有成本效益且实用的“中间立场”。通过充当临床和翻译数据的中心枢纽，该模式促进了无缝数据共享和分析。研究人员获得了对试验的整体观点，从而探索了临床观察与治疗反应的分子基础之间的联系。提供了用于设置数据库的详细说明。开源性质和直接设计可确保易于实施和负担能力，而强大的安全性措施可以保护敏感数据。我们进一步展示了研究人员如何利用像R这样的流行统计软件来直接查询数据库。这种方法促进了学术发现社区内的合作，最终加速了进度的个性化癌症疗法。
genedit：复合操作员和持续改进，以解决企业中的文本到sql
在大型语言模型驱动的文本到SQL的最新进步正在民主化数据访问。尽管有这些进步，但由于需要掌握特定于商业知识，处理复杂的查询并满足持续改进的期望，因此企业部署仍然具有挑战性。为了解决这些问题，我们设计和实施了Genedit：通过用户反馈改进的文本到SQL生成系统。genedit建立并维护特定于公司的知识集，采用分解SQL生成的操作员的管道，并使用反馈来更新其知识集来改善未来的SQL代。我们描述了Genedit的两个核心模块制成的结构：（i）分解的SQL生成； （ii）知识基于用户反馈设置编辑。 对于一代人来说，Genedit利用复合操作员来改善知识检索，并创建一个计划作为指导生成的经过思考的步骤。 genedit首先在初始检索阶段重新研究了相关的示例，在该阶段将原始SQL查询分解为子林，条款或子查询。 然后还检索说明和架构元素。 使用检索到的上下文信息，GenEdit然后以自然语言的逐步计划，涉及如何产生查询。 最后，Genedit使用该计划来生成SQL，最小化模型推理的需求，从而增强了复杂的SQL生成。 必要时，Genedit基于句法和语义错误将查询再生。 每个发电机都使用上述编辑来更新发电提示。我们描述了Genedit的两个核心模块制成的结构：（i）分解的SQL生成； （ii）知识基于用户反馈设置编辑。对于一代人来说，Genedit利用复合操作员来改善知识检索，并创建一个计划作为指导生成的经过思考的步骤。genedit首先在初始检索阶段重新研究了相关的示例，在该阶段将原始SQL查询分解为子林，条款或子查询。然后还检索说明和架构元素。使用检索到的上下文信息，GenEdit然后以自然语言的逐步计划，涉及如何产生查询。最后，Genedit使用该计划来生成SQL，最小化模型推理的需求，从而增强了复杂的SQL生成。必要时，Genedit基于句法和语义错误将查询再生。每个发电机都使用上述编辑来更新发电提示。知识集编辑是通过交互式副标题来推荐的，使用户可以根据需要迭代其反馈并重新生成SQL查询。提交了反馈后，它在通过回归测试并获得批准后将其合并，从而改善了子孙后代。
使用rubrik安全云的PostgreSQL数据保护
通常，您可以为每种备份类型配置频率和保留率。对于PostgreSQL，对于数据备份而言是正确的。但是，对于日志备份，SLA中唯一可配置的值是保留。这是因为PostgreSQL在完成Wal归档时控制。有关PostgreSQL如何控制Wal归档的详细信息，请参见PostgreSQL：文档：17：25.3。连续归档和时间恢复（PITR）。通过将SLA域分配给PostgreSQL群集，Rubrik将使用SELECT PG_RELOAD_CONF（）配置Archive_Command，然后使用PostgreSQL群集的重新加载config。