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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。
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。
人工智能的查询速度提高了 30 倍以上
作为智能制造应用的领先供应商，找到一种解决方案来管理更接近实时的大量传感器数据并轻松集成到其应用生态系统中至关重要。他们需要一种解决方案来取代传统的数据库解决方案，以满足智能制造的要求并能与其创新的 AI 解决方案集成。为了保持竞争力并扩大其客户群的能力，他们需要一个数据库系统来管理时间序列数据，提供提取和查询性能、实时快速分析、处理流和历史数据的能力以及可扩展和可互操作的架构。
分布式地理信息系统的查询优化
有许多优点。最明显的优势是支持数据共享。在许多情况下，特别是对于大型数据处理项目，数据共享可以大大提高生产率并降低成本。其他优势包括提高效率、提高可靠性和更容易系统增长。分布式 GIs 可以缩短响应时间。通过正确分配数据，可以最大限度地缩短数据传输所需的时间。通过将昂贵的操作分配到多个站点进行并行处理，也可以缩短响应时间。通过在多个站点复制关键数据和功能，可以实现更高的可靠性。在精心规划的系统中，新计算机很容易“插入”以整合更多功能。总之，与数据通信网络集成后，GISS 可能变得更易于访问、可用和更强大。分布式 GIs 的优势和重要性已被 GIs 研究人员和生产者所认识到（McGregor，1988 年；NCGIA，1989 年；Meredith，1995 年）。
对称甲骨文问题的量子查询复杂性。
我们研究了量子学习问题的查询复杂性，其中orac会形成统一矩阵的G组。在最简单的情况下，人们希望识别甲骨文，我们发现了t -Query量子算法的最佳成功概率的描述。作为应用程序，我们表明需要查询ω（n）的查询以识别S n中的随机置换。更普遍地，假设H是Oracles G组的固定子组，并从G中均匀地访问了对Oracle采样的访问，我们想了解Horacle属于哪个H caset。我们称此问题coset识别，它概括了许多众所周知的量子算法，包括Bernstein-Vazirani问题，范DAM问题和有限的场外多项式插值。我们为此问题提供了字符理论公式，以实现t- Query算法获得的最佳成功概率。一个应用程序涉及Heisenberg组，并根据N + 1的n + 1查询提供了一个问题，只有1个查询。
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]。
量子计算在数据库查询优化中的适用性
我们评估了量子计算在两个基本查询优化问题（连接顺序优化和多查询优化 (MQO)）上的适用性。我们分析了目前基于门的量子系统和量子退火器（两种目前市面上可用的架构）上可以解决的问题维度。首先，我们评估了基于门的系统在 MQO 上的使用情况，MQO 之前已通过量子退火解决。我们表明，与传统计算相反，不同的架构需要进行复杂的调整。此外，我们提出了一种用于连接顺序问题的多步骤重新表述，使其可以在当前量子系统上解决。最后，我们系统地评估了我们对基于门的量子系统和量子退火器的贡献。通过这样做，我们确定了当前局限性的范围，以及量子计算技术对数据库系统的未来潜力。
与量子查询复杂性有关的开放问题
量子查询复杂性（有关经典调查，请参见[24]）是对量子计算机需要对输入字符串X进行多少查询以学习X的各种属性的研究。关键在于，一个查询可以访问X个叠加状态的每个分支中的多个位。已有30多年了，这个主题一直是我们对量子计算机的功能和局限性所了解的核心来源。我认为，查询复杂性在整个量子计算理论中发挥了如此重要的作用有两个原因。首先，碰巧的是，大多数著名的量子算法包括Deutsch-Jozsa [26]，Bernstein-Vazirani [21] [21]，Simon [48]，Shor [47]和Grover [47]和Grover [33] - 自然而然地进入了Shor's Algorith的Case Algorith的构造中，第二，查询复杂性不仅可以证明上限，而且还可以证明非平凡和信息性的下限 - 如1994年开创性的Bennett，Bernstein和Vazirani [20]所示，量子计算机需要ω（√
药物和酒精信息中心，查询计划选项
什么是查询？查询是在信息中心进行的电子检查，由雇主或其指定的 C/TPA 进行，以确定当前或未来的员工是否因未解决的药物和酒精计划违规而被禁止执行安全敏感职能，例如操作商用机动车 (CMV)。
基于个性化搜索的对话式人工智能查询重写系统
查询重写（QR）是对话式 AI 系统中一个新兴的组件，可以减少用户失误。用户失误的原因多种多样，例如口语对话系统中的错误、用户的口误或语言缩写。许多用户失误源于个性化因素，例如用户的说话模式、方言或偏好。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的个性化 QR 框架，专注于自动减少用户失误。我们为每个用户建立一个个性化索引，其中包含不同的亲和力层，以反映对话式 AI 中每个用户的个人偏好。我们的个性化 QR 系统包含检索层和排名层。在基于用户反馈的学习支持下，训练我们的模型不需要手动注释数据。在个性化测试集上的实验表明，我们的个性化 QR 系统能够利用语音和语义输入来纠正系统错误和用户错误。