XiaoMi-AI文件搜索系统
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Defictfinder Web服务，Wiki和数据库
近年来，发现了许多新型的反杂种防御机制。为了促进与反出现防御系统有关的机械，生态和进化方面的探索，我们于2021年发布了防御能力（Tesson等，2022）。de-Fensefinder是一项生物信息学计划，旨在系统地识别已知的反出发防御机制。Definestfinder v1.0.0的初始发布包括60个系统。在过去的三年中，纳入矿体的反义系统的数量已增长到152。越来越多的已知系统使进入该领域的挑战是一种挑剔，并使对反杂种系统的检测很难解释。此外，基于序列的结构的快速发展是新颖的分析可能性，应易于获得。为了克服这些Challenges，我们提供了防御系统上的资源枢纽，包括：1）具有Web服务搜索功能的防御能力的更新版本，2）在系统上的社区策划知识库库，以及3）预先计算的数据库，其中包括对Alphaffold产生的REDESEQ基因组和结构预测进行的注释。这些页面可以自由访问用户，作为他们更好地了解给定系统的旅程的起点。我们预计，这些资源将促进对抗系统研究中生物信息学的使用，并将为研究反戏系统的研究人员提供服务。此资源可在以下网址获得：https：// Defense -finfiffer.mdmlab.fr。
模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
总结发生了严重事故时，必须预测，必须预测，必须预测，在高温下，必须预测，在高温下，必须预测由化学相互作用形成的复合混合物的相位平衡和热力学特性。calphad是开发热力学数据库的合适方法，以研究包含大量元素的复杂材料。这项工作将介绍新的高级计算工具：（i）B。Sundman开发的开放calphad软件（www.opencalphad.com），这是通过Gibbs Energy Minimiation进行热力学计算的开源代码； （ii）自2005年以来在CEA上开发的燃料基碱数据库，该数据库允许对复杂的rioum组成进行计算； （iii）TAF-ID（高级燃料的热力学 - 国际数据库）数据库，该数据库是一个OECD/NEA项目（www.oecd-nea.org/science/taf-id），于2013年启动，旨在开发一个在加拿大国家，北方国家和纽约市之间的国际协作框架的核燃料材料的热力学数据库。
量子计算机和数据库之间的协同作用
有多个不同的计算范例，是基于CPU的常规计算。如今，最令人兴奋的计算范式是量子范围。它基于量子力学[1]，尽管现代量子计算软件[2，3]几乎不知道量子物理学。量子计算机的硬件不同。最常见的硬件实现是超级传导（IBM，Google，Rigetti），光子（Xanadu），被困的离子（Ionq，Honeywell），Adiabatic（D-Wave）和Silicon Spin Qubits（Intel，HRL）。Amazon Braket，IBM Quantum，Xanadu和D-Wave Leap提供了对云中Quantum计算机和模拟器的访问。各种各样的硬件类型表明，这些类型尚未成为标准品，而Quantum硬件公司之间的竞争仍在进行中。未来将显示哪种量子计算硬件类型将成为主导。量子计算机不会接管经典的计算。相反，它们将是计算单元，例如GPU处理器或超级计算机，以及经典的计算机和数据库。我们可以向他们发送特定且计算复杂的问题。因此，混合方法将是实用量子计算的最现实选择。
为什么人工智能应用需要使用 NoSQL 数据库？
• 存储客户生成的半结构化和非结构化数据 • 在同一基础架构甚至同一集群中存储来自不同来源的不同类型的数据 • 存储数千或数百万客户和物联网设备生成的数据 • 与由 AI 和大型语言模型 (LLM) 提供支持的外部数据系统集成
利用人工智能数据库减少欺诈 - 富士通
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数据库的量子计算：概述与挑战
几十年来，量子计算领域自诞生以来取得了显著的进步。众多研究人员不仅提出了展示量子计算能力的量子算法，还构建了量子计算机的原型，使其走进我们的现实。量子计算的这些显著进步为新应用打开了大门，其中之一就是量子数据库。研究人员正试图利用量子计算带来的范式彻底改变数据库管理系统的各个方面。在本文中，我们从两个角度展望了量子计算与数据库之间的协同作用：量子计算支持技术和量子计算启发技术。基于这种分类，我们详细概述了该领域的研究成果，旨在展示该领域的概况并绘制未来发展方向的路线图。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
通路/基因组数据库的管理员指南...
请尽可能减少摘要中的信息与 PGDB 其他部分的信息之间的冗余。当有专门的结构化字段用于存储信息（例如酶动力学、辅因子或抑制剂）时，数据应输入到这些字段中，而不是摘要中。请记住，与专用字段不同，摘要字段中的信息仅供人类阅读，软件无法理解。例如，如果一种酶被钙抑制，请不要在摘要中写“该酶被钙抑制”。而是将此信息输入抑制剂字段。实际上，可能无法完全消除冗余，因为管理员希望在摘要中写入的一些重要生物学信息将与其他 PGDB 数据冗余。当管理员确实选择将冗余信息放入摘要中时，这些信息应该是重要的，摘要应该尝试提供结构化数据库字段中存在的信息以外的其他信息。
IEA排放因素数据库 - NET
国家）？.................................................................................................................................. 7
对当前病毒数据库的全面审查
摘要：病毒是丰富而多样的实体，在公共卫生，生态和农业中具有重要作用。病毒的识别和监测依赖于对其基因组组织，序列和复制策略的理解。尽管测序方法的技术进步，但我们目前对病毒多样性的理解仍然不完整，这突出了探索未发现病毒的需求。病毒数据库在提供序列，注释和其他元数据以及研究病毒的分析工具方面起着至关重要的作用。但是，在过去的五年中，还没有对病毒数据库进行全面综述。这项研究旨在通过识别24个活动病毒数据库来填补这一差距，并包括对其内容，功能和遵守公平原则的广泛评估。在这项研究中，我们彻底评估了五个数据库目录的搜索功能，这些数据库目录是拥有各种数据库并提供必需元数据的全面存储库。此外，我们对不同类型的错误，包括分类法，名称，缺失信息，序列，序列取向和嵌合序列进行了全面审查，目的是授权用户有效应对这些挑战。我们希望该评论能够帮助用户选择合适的病毒数据库和其他资源，并帮助数据库中的数据库中的数据库，并提高其对公平原则的遵守。此处列出的数据库代表了当前的病毒知识，并将帮助用户根据内容，功能和范围找到感兴趣的数据库。使用病毒数据库是对病毒的生物学，进化和传播的新见解，以及制定新的策略来管理病毒爆发并保留全球健康的一部分。