XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemquery
由阿尔茨海默氏病与瑞典淀粉样蛋白前体蛋白突变
摘要在本文中，我们解决了回答用户自然语言提出的复杂问题的问题。由于传统信息检索系统不适合复杂问题，因此这些问题通常在知识库（例如Wikidata或dbpe-dia）上运行。我们提出了一种半自动方法，将自然语言问题转换为可以在知识库中轻松处理的SPARQL查询。该方法应用了分类技术，将自然语言问题与一组预先固定模板的正确查询模板相关联。我们方法的性质是半自动的，因为查询模板是由人类评估者手动编写的，他们是知识库的专家，而分类和查询处理步骤是完全自动的。我们在大规模CSQA数据集上进行了提问的实验证实了我们方法的有效性。
高级用户 - Web Intelligence (WebI) Enterprise ...
Web Intelligence (WebI) 是一种基于 Web 的报告和分析工具。它提供了一种使用标准选项以交互方式查看和分析来自各种企业系统的数据的方法。 使用常用工具栏、下拉列表、用于快速添加/删除对象的各种选项等创建新查询/报告或修改现有查询/报告。 使用常用文件结构保存和检索查询/报告。 在运行或保存查询之前预览结果。 管理页面布局和排序/过滤数据。 使用 Web 浏览器显示数据或导出为其他格式。
1 数据质量与可解释人工智能
在这篇短文中，我们旨在将最近关于数据质量解释的研究与可解释的人工智能联系起来。我们首先描述了一些寻找查询结果解释的方法。例如，查询可能会提取数据中潜在的不一致或其他形式的肮脏，并且人们希望找到这些不一致的解释。这些解释对应于典型的问题，例如“什么数据是脏的？”，“为什么脏？”以及“特定数据如何导致整体肮脏？”。因此，它们以越来越精细的粒度解释查询结果。鉴于人工智能/机器学习方法在数据分析中的兴起，需要重新审视上述解释方法。事实上，查询现在变成了一个更复杂的数据分析任务。我们指出，本文并不是一项全面的调查。相反，我们的重点是提供一些关于这个普遍问题的见解，并确定几个有希望的研究方向。
课程结构和教学大纲（从 2018-19 学年起）
模块 2：关系查询语言 关系代数、元组和域关系演算、SQL3、DDL 和 DML 构造、开源和商业 DBMS -MYSQL、ORACLE、DB2、SQL 服务器 关系数据库设计 域和数据依赖性、阿姆斯特朗公理、范式、依赖保存、无损设计 查询处理和优化 关系代数表达式的评估、查询等价性、连接策略、查询优化算法 模块 3：存储策略 索引、B 树、散列 模块 4：事务处理 并发控制、ACID 属性、调度的可序列化性、基于锁定和时间戳的调度程序、多版本和乐观并发控制方案、数据库恢复 模块 5：数据库安全 身份验证、授权和访问控制、DAC、MAC 和 RBAC 模型、入侵检测、SQL 注入 模块 6：高级主题 面向对象和对象关系数据库、逻辑数据库、Web 数据库、分布式数据库、数据仓库和数据挖掘
区块链技术与ERP
Transaction Transparency 12.6% 100% Real-time Data Accessibility 7.7% 100% Consensus Time 45 minutes 3.2 minutes Supply Chain Visibility 23.2% 100% Product Authentication Time 96 hours 2.8 hours Financial Operations Visibility 5.3% 100% Transaction Verification Time 48 hours 5.6 seconds Financial Reporting Delays 100% 11.4% Audit Trail Accuracy 6.8% 100% Automated Compliance Documentation 10.5% 100% Regulatory Query Response Time 4.6小时4.3分钟利益相关者查询分辨率4.2％100％系统正常运行时间96.2％99.992％与信息有关的争议100％20.4％
XYZ 咨询公司安全审计报告
防止 SQL 注入攻击的最有效方法是对所有数据库访问使用参数化查询（也称为准备好的语句）。此方法使用两个步骤将可能被污染的数据合并到 SQL 查询中：首先，应用程序指定查询的结构，为每项用户输入留下占位符；其次，应用程序指定每个占位符的内容。由于查询的结构已在第一步中定义，因此第二步中的格式错误的数据不可能干扰查询结构。您应该查看数据库和应用程序平台的文档，以确定可用于执行参数化查询的适当 API。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
管理接口 QDMI – 量子设备
/* 获取所有设备站点的列表 */ size_t sites_num = 0; int ret = QDMI_query_get_sites(device, 0, nullptr , &sites_num); throw_if_error(ret, "无法检索站点数量。" ); std::vector< QDMI_Site > sites(sites_num); ret = QDMI_query_get_sites(device, sites_num, sites.data(), nullptr ); throw_if_error(ret, "无法检索站点。" ); /* 查询设备的耦合图 */ size_t map_size = 0; ret = QDMI_query_device_property(device, QDMI_DEVICE_PROPERTY_COUPLINGMAP , 0, nullptr , &map_size); throw_if_error(ret, "无法查询耦合图的大小。"); const auto pair_num = map_size / sizeof( QDMI_Site ) / 2; std::vector> couple_pairs(pairs_num); ret = QDMI_query_device_property(device, QDMI_DEVICE_PROPERTY_COUPLINGMAP , size, static_cast < void *>(coupling_pairs.data()), nullptr ); throw_if_error(ret, "查询耦合图失败。" );
大语模型生物医学应用的平台
图2 |基准测试，监视和前景。a，将特定于用例的测试引入生物改动基准框架的工作流程有助于连续监视。专用基准测试跨模型和其他参数的组合。b，对知识图的两个基准任务的比较表明，生物改变的及时引擎的准确性比幼稚的方法高得多（以所有测试中的正确查询组件的数量测量）。生物改变变体涉及构建查询的多步骤过程，而“仅LLM”变体接收了生物透明知识图的完整架构定义（BioChatter也将其用作提示引擎的基础）。否则两个变体的一般说明都是相同的（补充说明：基准测试）。