XiaoMi-AI文件搜索系统
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AI驱动的申诉住宿和跟踪系统
摘要。申诉管理系统是一个基于Web的平台，旨在提高处理公共不满的效率和透明度。通过为用户，主持人和政府官员介绍基于角色的访问，该系统确保对申诉进行系统地审查，优先级和解决。用户可以提交申诉，跟踪其状态并接收有关更新的通知。主持人的任务是验证每种申诉的有效性，并在将其传递给政府官员采取行动之前将其分配给优先级。政府官员反过来有能力按优先和提交日期过滤不满，帮助他们更有效地管理和解决问题。该系统集成了用于后端逻辑的瓶，数据库管理的MySQL和自然语言处理（NLP），以将申诉分类为相关部门。它还阻止了被拒绝的申诉被重新提交并向用户提供实时通知，从而确保了有效且透明的申诉处理过程。该项目旨在提高政府部门在解决公众投诉时的问责制和响应能力。
Sorahya Eugene简历
精确医学黑客马拉松 - 美国所有人的数据工程2024年10月●与团队合作开发乳腺癌风险的预测性线性回归模型●进行了深入研究，并创建了一个全面的项目计划，以实施融资数据库2024年5月 - 2024年5月 - 2024年7月 - 2024年7月，使用MySQL分析型数据库●提供了潜在的数据库●提供了潜在的数据库，并提供了我的SSQL分析数据库●数字分类2024年2月●在MNIST数字数据上，使用Keras，Numpy和Matplotlib构建了Python图像分类模型●从4x4中心的图像中提取的特征，用于数字分类●通过阈值进行分类●通过阈值进行分类，可实现使用训练，验证和测试精确的语言和Micrountion Emoprocess和Microunty Novermunt和Mictuly Novermuntion和Microunty NOVEMERDEMENBLY NOVEMED和MICTUCTY NOVEMERAMER EMOPORED● EMU8086中的ASM-86汇编代码使用VMware●翻译和分析的汇编指令到机器代码中以监视寄存器更改●修改了与硬件交互的修改代码，包括显示输出和内存地址
带有铆钉密码的电子档案设计4加密文件安全性Sulistiyanto 1）*，Indra Satridi 2），Arif Rahman 3）1,2,3）Infor
摘要档案文档存储系统的转换开始从需要大量空间和存储设备的物理格式转变为电子或数字领域（通常称为电子档案）。这被认为是降低采购设备和存储空间的成本。随着无纸存储模式的变化，数据安全性和机密性问题变得很重要，因此可以维护文档中的信息，并且不负责任的人无法使用。一种用于确保文档以数字化的技术是使用密码学，而选择的算法是rivest Cipher 4。选择了RC4（Rivest芯片4）算法，因为文件加密中的执行速度比其他算法更快。本文旨在将RC4算法实施到电子存档（E-Archieve）应用程序中。应用程序开发方法使用5个阶段的瀑布方法。该应用程序是使用PHP编程语言和MySQL数据库以及敌对的密码4加密算法构建的。应用程序开发的结果是电子档案网站。每个上传到服务器的文件都可以由管理员加密。加密文件将更改为病毒等随机字符。使用黑匣子测试技术对应用程序进行了测试，所有功能都按预期工作。
配置UDS Enterprise 3.6高可用性
简介UDS Enterprise允许您在高可用性（HA）中配置其不同的组件。此配置模式使得在任何虚拟化节点失败或由于环境任何组件的OS本身失败时，都可以为VDI环境提供连续性。为了为VDI环境提供完整的高可用性，除了配置多个UDS服务器和UDS-Tunnel机器外，还必须对UDS服务器连接的数据库进行复制或集群配置。另一个必要的元素，我们还必须在高可用性中配置，将是负载平衡器，将不同的连接和分布到UDS服务器和UDS-Tunnel组件以及我们的数据库群集。UDS Enterprise支持物理类型的平衡器（例如：F5）或虚拟类型（例如：Haproxy），这些必须支持TCP和HTTP模式。在本文档中，通过完整的配置示例，我们将尝试解决以高可用性配置UDS企业的所有步骤，从UDS自己的元素（UDS-Server和UDS-Tunnel）到软件负载均衡器（HAProxy）和配置为使用Galera群集配置的MYSQL数据库。
2024 年春季获奖者
文理学院 Merilyn Amponsah-Asamoah 波士顿贫困城市社区终末期肾病患者社区互动影响的定性分析 Merav Shohet（CAS，人类学）Aaron Ang 扩展 MySQL：将日志结构化存储中的有效删除引入应用层 Manos Athanassoulis（CAS，计算机科学）Alara Balcisoy 研究大型语言模型（LLM）对否定的理解 Najoung Kim（CAS，语言学）Julia Band Orange 探索珊瑚共生的生物能量动力学。 Randi Rotjan (CAS，生物学) Caoimhe Bodnar 微生物伙伴和共生状态对刺胞动物基因表达的协同作用 Thomas Gilmore (CAS，生物学) Sophia Bryan 量化海草消耗性疾病对鳗草 (Zostera marina L.) 生态系统碳封存的影响 Alyssa Novak (CAS，地球与环境) Jessica Buckley Aatak：北方海狗 (Callorhinus ursinus) 的动物考古学分析 Catherine West (CAS，考古学) Felicitas Carroll Carlos Saavedra Lamas 在拉丁美洲仲裁中的领导力。 Andrei Mamolea (CAS，国际关系)
人工智能在人类金黄色葡萄球菌感染性疾病诊疗中的应用
本文的目的是开发一个专家系统，帮助医生有效地诊断和治疗人类的金黄色葡萄球菌感染疾病。研究的目标包括开发一个专家系统，用于快速诊断和检测人体皮肤上的金黄色葡萄球菌，帮助医生准确治疗葡萄球菌感染性疾病，帮助医院快速决策，提高药物处方的准确性，以及实现计算机化存储过程的系统，并启发知识工作者如何实施基于计算机的决策支持系统及其在医疗保健中的重要性。这项研究的动机是由于金黄色葡萄球菌的诊断和鉴定延迟以及传染病传播的速度快，这些细菌的治疗延迟，医务人员的猜测工作增加导致决策延迟以及医院缺乏电子存储设施。本研究的系统设计采用自上而下的方法，采用专家系统作为方法论，使用的编程语言是 Java，数据库设计是 MySQL。设计后的结果是一个计算机化的独立应用程序，可帮助健康从业者（医生）快速识别、诊断、开处方和治疗人体皮肤上的金黄色葡萄球菌。专家系统将有助于临床快速做出决策。关键词
Qualys API（VM、PC）用户指南
DNS BIND 身份验证记录 ................................................................................................................ 484 Docker 记录 ................................................................................................................................ 490 HTTP 记录 ................................................................................................................................ 493 IBM DB2 记录 .................................................................................................................... 496 InformixDB 记录 ...................................................................................................................... 501 Infoblox 记录 .................................................................................................................... 506 JBoss 服务器记录 ................................................................................................................ 512 Kubernetes 记录 ................................................................................................................ 516 MariaDB 记录 .................................................................................................................... 519 MarkLogic 记录 ................................................................................................................ 523 Microsoft SharePoint 记录 ................................................................................................ 530 MongoDB 记录 ................................................................................................................ 540 系统创建的 MongoDB 记录 ................................................................................................ 543 MS Exchange 服务器 ................................................................................................................ 550 MS SQL 记录 ................................................................................................................ 555 MySQL 记录........................................................................................................................... 565 Neo4j 记录 .......................................................................................................................... 584 Nginx 记录 .......................................................................................................................... 589 Oracle 记录 ........................................................................................................................ 593 系统创建的 Oracle 记录 ............................................................................................. 599 Oracle 侦听器记录 ............................................................................................................. 601 Oracle WebLogic 服务器记录 ............................................................................................. 603 Palo Alto 防火墙记录 ............................................................................................................... 606 Pivotal Greenplum 记录 ...................................................................................................... 610 PostgreSQL 记录 ................................................................................................................ 617 SAP Hana 记录 ...................................................................................................................... 624 SAP IQ 记录 ...................................................................................................................... 629 SNMP 记录 ...................................................................................................................... 634 Sybase 记录 ...................................................................................................................... 639 Unix 记录 ...................................................................................................................... 651 网络 SSH 记录 ................................................................................................................ 668 VMware 记录 ...................................................................................................................... 675 Windows 记录 ...................................................................................................................... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699....... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699....... 681 Oracle HTTP 服务器记录 ................................................................................................ 689 vCenter - ESXi 映射记录 ................................................................................................ 699
网络自动化系统中的人工智能
摘要。本文，作者考虑了一种提供可视化测试的人工智能技术，以及集成到功能自动化测试套件中的开发系统。从而对被测应用程序图形界面中的视觉变化进行监控和分析。所提出的工具旨在解决传统快照可视化测试的现有问题。图形用户界面 (GUI) 测试是软件应用程序质量控制的一个非常重要的测试步骤。GUI 是测试应用程序中的中心节点，所有功能都从这里访问。因此，很难通过图形界面彻底测试程序，特别是因为它们是为与人类而不是机器一起工作而设计的。此外，它们本质上是非静态界面，容易因功能升级、可用性提高、需求变化或环境变化而不断变化。这使测试用例的开发和维护变得复杂，而无需诉诸耗时且昂贵的手动测试。所提出的用于 Web 界面可视化测试的自动化系统使用计算机视觉技术作为视觉比较的人工智能技术。对开发的测试界面（特别是网页）和预期模型（页面上视觉元素的位置，例如来自客户的界面）进行比较分析。在设计用于 Web 界面可视化测试的自动化系统时，使用了 Python、JavaScript 编程语言、TensorFlow 库、Cypress 测试框架和 MySQL 数据库。
AI Adents in Oracle SCM SAP云和基础架构更新的Oracle Oracle软件许可基础知识 ia no blandjamento epresarial conectado 年度报告2023-24 提升网络操作效率 方向融合中间件 加利福尼亚AB 1305披露 salto Systems ProAccess空间已验证的集成... SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
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高级编程技术
Reza Rawassizadeh rezar@bu.edu 办公时间：预约 课程描述 本课程首先介绍 Java 编程语言环境中的面向对象概念，包括抽象、封装和多态性。接下来，课程的重点将转移到对内存中 Java 数据结构的解释，尤其是集合和高效的磁盘数据存储和文件访问，包括 SSTables、LSM 树、位级压缩、滑动窗口、倒排索引、哈希结构和树对文件搜索的影响。 为了使学生能够安装和配置专业开发和编程环境，将有一到两节课专门介绍 shell 脚本和 Unix 编程语言。接下来，本课程将深入探讨大型编程环境中的构建环境和专业设置。之后，将解释不同的数据库结构，并在课堂上实现 SQL（MySQL）和 NOSQL（MongoDB）的示例。一节课将专门介绍并发性，接下来学生将学习异步和同步消息传递环境，包括 TCP、Socket、HTTP 和 Web 服务。参加本课程的学生需要对 Java 编程语言有基本的了解。书籍 本课程不需要特定的书籍，幻灯片和课堂上的表现就足够了。不过，对于对外部材料感兴趣的学生，建议阅读以下书籍： - Boyarsky 和 Selikoff 的“OCA / OCP Java SE 8 程序员认证套件” - Klepmann 的“设计数据密集型应用程序”。 - Nemeth 等人的“UNIX 和 Linux 系统管理手册：UNIX Linux 系统管理手册”。 类策略