XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemquery
M. SC。物理学（具有材料科学专业化）MCAMCA
XML和Web数据。单元I [05]最大标记：08简介：数据库系统应用和目的，DBMS，数据库用户的特征，DBMS的1层，2层和3层体系结构以及其优势，数据库体系结构的水平，数据模型，数据模型，数据模型，数据独立性，数据独立性，数据独立性，角色和DBA的责任感。单位-II [10]最大标记：12个数据库设计和E-R模型：数据库设计的概述，建模概念，ER图，减少对关系模式，扩展的ER特征，建模的替代符号，用于建模，心脏限制，使用原子依赖性，BCCNF和4NF，3NF和4NF，3NF和4N。单位-III [12]最大标记：20个关系数据库：关系数据库，数据库模式，密钥，模式图，关系查询语言，关系操作的结构。SQL的概述，SQL数据定义，SQL查询的基本结构，基本操作，集合操作，无效值，汇总功能，嵌套的子查询，数据库的修改。加入表达式，视图，交易，完整性约束，SQL数据类型和模式，授权，从编程语言访问SQL，Dynamic SQL和SQL CLI的概述。功能和过程，触发器。关系代数基本和扩展操作。元组和域关系计算。单位IV [10]最大标记：22交易管理和查询处理：交易概念，模型，存储结构，原子能和耐用性，隔离，隔离水平，查询处理的概述，测量查询成本，选择操作，分类，加入操作，连接操作，其他操作，其他表达和表达评估。查询优化的概述，关系表达的转换，评估计划的选择。
Zhanyu Wang-普渡大学统计局
亚马逊，美国西雅图的应用科学家实习生，美国05/2021-08/2021•我们提出了一个基于相互信息共同培训（MICO）的选择性搜索框架（通过相似性将文档聚集到群体，并仅在其最相关的组中搜索每个查询）。与搜索所有文档相比，我们将搜索成本降低到5％，达到99％的准确性。•MICO是端到端的学习模型。其目标函数是查询的两个组索引及其相关文档之间的共同信息，这两者都是可训练的神经网络的输出。•在我的实施中，该模型将BERT表示为输入（查询或文档标题）作为输入，并且可以在巨大的数据集（数百GB）上有效培训，并且BERT也可以进行列出。•MICO的论文被Coling 2022接受为口头呈现（10％）。
使用 B 系数和 CLAHE 算法改进移植烧伤样本医学图像检索中的烧伤诊断
本研究重点关注从移植烧伤标本中进行医学图像检索时烧伤评估这一重大困难，特别是在资源受限的情况下，需要快速而准确的诊断。我们的解决方案将复杂的机器学习技术（即人工神经网络 (ANN)）与图像修复系统中的对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 算法相结合。与查询图像 (𝐾 query = 131 . 17 ) 相比，峰度值 (𝐾 CLAHE = 144 . 83 ) 的统计评估表明，CLAHE 图像中的分布具有更明显的尾部，从而增强了特定的图像特征。此外，CLAHE 图像中偏度的增加 (𝑆 CLAHE = 5 . 92 ) 表明与查询图像 (𝑆 query = 4 . 47 ) 相比，强度水平向更高强度的转变，进一步增强了可辨别的图像特征。通过这种结合，我们可以小心地保留图片边界，增强局部对比度，并最大限度地降低噪音，从而提高烧伤诊断的准确性。统计分析（例如峰度和偏度分析）验证了可见图片方面的改进，为基本纹理属性提供了重要的见解。我们使用 Bhattacharya 系数和独特的 bin 分析提高了图片检索效率，从而显著提高了匹配图像的检索分数。ANN 成功区分了需要移植的照片和不需要移植的照片，为急性烧伤提供了快速准确的诊断。这种综合技术大大提高了烧伤诊断水平，尤其是在紧急情况下，并有望改善医疗程序。我们的研究通过结合自动评估工具、强大的图像处理方法和机器学习，有助于提高困难医疗情况下的患者护理标准。
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
对称性和量子查询到通信模拟
Buhrman，Cleve和Wigderson（stoc'98）表明，对于每个布尔函数f：{ - 1，1，1，1，1，1，1，1} n→{ - 1，1，1，1}和g∈{and 2，xor 2}，有界的 - error-error-error量量子通信的量子f for f o（q q q o q o q o（q q（q f）q q o q q o q q for n q o（q q q o q o q o q（q） f的复杂性。这是通过使用一轮O（log n）量子的通信来实现每个查询的Alice来实现F的最佳量子查询算法。这与经典环境形成鲜明对比，在经典环境中，很容易显示R CC（f o g）≤2r（f），其中r cc和r分别表示有界的 - 误差通信和查询复杂性。Chakraborty等。 （CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。 这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。 我们以多种方式改善了它们的结果。Chakraborty等。（CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。我们以多种方式改善了它们的结果。
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
统一财产测试由多项式测试
我们研究了统一的财产测试，其中量子算法可以查询对黑盒统一的查询访问，并且必须决定是否满足某些财产。除了包含标准量子查询复杂性模型（单位编码二进制字符串）作为特殊情况外，此模型还包含没有经典类似物的“固有的量子”问题。表征这些问题的查询复杂性需要新的算法技术和下限方法。我们的主要贡献是用于统一财产测试问题的广义多项式方法。通过利用与不变理论的连接，我们将此方法应用于诸如确定单位的复发时间，近似标记子空间的尺寸以及近似标记状态的纠缠熵等问题。我们还提出了一种基于统一的属性测试方法，用于QMA和QMA之间的甲骨文分离（2），这是量子复杂性理论中长期存在的问题。
“AI+R”树：实例优化的 R 树
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是，机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件（例如，学习索引）。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引（特别是 R 树）的性能，以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠，因此在搜索空间中的特定点时，可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下，可以搜索整个 R 树。在本文中，我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能，因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树，将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务，以排除无关的叶节点访问。然后，我们将传统的 R 树扩展到 AI 树，形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此，“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询，使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明，“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
SSBM日内瓦程序大纲
本课程的目的是帮助您发展精通数据的经理的技能，他们是不一定是数据科学专家的经理，而是了解分析能够和不能做什么，如何提出正确的问题，最重要的是，如何解释数据以做出更好的决策。为此，我们将研究几种基本分析技术，重点介绍您如何在实践中应用它们，解释其产出，建立直觉并在决策中利用它们。具体来说，我们将重点关注数据探索，数据聚合，数据可视化，各种分析和软件工具，例如Excel，Power Query，Power BI，Python，SQL，SQL，Azure ML，机器学习等。在各种数据集中，您将能够对数据有意义，并将数据转换为可管理的洞察力以进行决策。