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毕达氏症：数据预取的神经模型
机器学习越来越多地遍布RDBMS的所有组件，因此可以通过查询工作负载和数据分布中的杠杆相关性来实例化。到目前为止，它在基数估计和查询优化方面取得了重大成功，从而导致查询执行更快。但是，在优化RDBMS缓冲区管理模块方面的努力有限。准确预测页面访问会带来许多挑战。我们克服了这些挑战，并提出了Pythia，这是一种神经预测模型，可以准确预测复杂SQL查询的非序列页面访问。然后可以使用毕曲（Pythia）的输出来预取页页面，从而提高性能。此外，我们还将毕缩影集成到Postgres的缓冲区管理模块中。在不适合时，它可以明智地执行预测和预取，并在没有时默认为现有的缓冲区管理算法。我们进行了广泛的实验和示例，即毕曲霉达到了明显的准确性，并且在DSB OLAP基准测试中查询的速度高达6倍。
傅立叶完全有界多项式的影响...
摘要：我们对 Arunachalam、Briët 和 Palazuelos (SICOMP'19) 的主要结果进行了新的介绍，并表明量子查询算法由一类新的多项式来表征，我们称之为傅里叶完全有界多项式。我们推测所有这样的多项式都有一个影响变量。这个猜想比著名的 Aaronson-Ambainis (AA) 猜想（计算理论'14）要弱，但对量子查询算法的经典模拟具有相同的含义。我们通过证明它适用于齐次傅里叶完全有界多项式来证明 AA 猜想的一个新案例。这意味着如果 d 查询量子算法的输出是 2 次 d 的齐次多项式 p，那么它有一个影响变量至少为 Var [ p ] 2。此外，我们给出了 Bansal、Sinha 和 de Wolf (CCC'22 和 QIP'23) 的结果的另一种证明，表明块多线性完全有界多项式具有影响变量。我们的证明更简单，获得更好的常数，并且不使用随机性。
CATS/ERASMUS 计算机科学模块列表
该模块以第一年的数据库系统模块 4COM2005 为基础。因此，该模块假设您了解基本的关系数据库设计、实现和使用。该模块从一些高级 SQL（如 PL/SQL、触发器等）开始，进一步扩展您对数据库系统的理解。教学将针对这些系统的实际设计、实现和使用，以及理解每个系统的主要优势，从而能够在一系列场景中比较和批判它们。在使用这些系统时，该模块将考虑查询语言的局限性和适用性以及查询语言和编程语言之间的交互。该模块还将深入了解各种数据库管理系统的关键功能要求，涵盖数据一致性、事务管理、查询优化、大数据和不同数据库系统（如 XML）等主题。该模块将涉及大量实践部分，使用各种工具和案例研究来培养实践技能和理论理解。
WACCA 编码查询
感谢您的查询。请在下方找到对您查询的答复。摘要查询当因“乳房焦虑症/变性患者”指征进行双侧乳房切除术时，代码分配是什么？如果首先记录“变性患者”，代码分配会有所不同吗？是否需要向临床医生发送查询以确定主要诊断？回复临床信息术语“变性人”是指出生时指定的性别（即出生时指定的性别，通常基于外生殖器）与其性别认同（即一个人对性别的心理意识）不一致的人。“变性人”不被视为精神健康障碍。一些变性人会经历“性别焦虑症”，这指的是由于出生时指定的性别与其性别认同不一致而导致的心理困扰。性别焦虑症被视为一种精神健康障碍。 《精神障碍诊断和统计手册》第五版文本修订版 (DSM-5-TR) 提供了性别焦虑症的诊断标准。这些包括：
TDP 数据系统 (TDP) 简介
• 定义解决手头查询所需的数据类型 • 在粒度、实体级别而不是聚合级别识别数据类型的来源 • 根据与查询相关的关键字提取、清理、规范化、连接和重组各种数据类型 • 使用人工智能和机器学习对各种数据类型进行算法评估、评分、排名并生成记分卡和其他可视化效果——以便进行有针对性的人工跟进 • 使用人类智能进一步评估排名最高的记分卡，并以新颖的方式在粒度级别组合各种数据类型
制造
我是Linking Uni-Cersity计算机和信息科学系的高级副教授。此外，我是与亚马逊Web Services的Neptune Graph Database团队一起工作的亚马逊学者。我拥有博士学位。柏林Zu Universit的计算机科学专业，并获得了Linkoping University的计算机科学学术资格奖。我对与数据和数据库管理有关的问题感兴趣。我在这个广泛的上下文中的重点是在网络上和图形数据上以及数据分布在多个，自主和/或异质源上的问题上。关于这些主题，我的兴趣范围从系统构建相关研究（例如，数据的有效存储，查询处理和查询优化）一直到理论基础（例如，查询语言的复杂性和表达能力）。我因我的博士学位而在2015年获得SWSA杰出论文奖。论文“查询链接数据的网络：基础和查询执行”，以及2019年SWSA十年奖励，我的论文“通过链接数据的网络执行SPARQL查询”的论文开创了基于毛线的疑问执行的概念，以及在整个网络上查询链接数据的概念。此外，我已经获得了八项最佳纸张奖（ESWC 2009，ESWC 2015，ISWC 2017，2018和2019，IIWAS 2020，Sentics 2021，Coopis 2023），我被选为著名的Wallenberg Academy Fel-fel-fel-fel-fel-fel-Lows计划。此外，我曾在多个计划委员会任职，并参加了两个W3C工作组的标准化工作专家。我定期组织国际科学研讨会和会议；最值得注意的是，我是ISWC 2019的研究轨道联合主席，以及ESWC 2024的In-In-track联合主席。根据Google Scholar的说法，我的出版物已收到4900多个引用，而我的H索引是29。
Hillstone安全管理平台
• Support system log query • Support trusted host management • Support batch deployment of CLI commands • Support device inspection • Support batch deployment of system configura- tions • Support log management for Firewall, NIPS, and ADC devices • Support log forwarding to third-party log servers • Support comprehensive device reports • Support integration with Hillstone iSource XDR, allowing direct access to the HSM homepage and SD-WAN dashboard from ISOURCE•北行API支持将安全策略，路由，SNAT设置，设备配置和性能数据（CPU，内存，流量）从托管的HillstonEngfw和NIPS设备发送到第三方系统•北极APIS•向Northbound APIS支持，用于发送基本信息，状态，CPU和MOMEMION
poifusion：多模式3D对象通过融合在兴趣点上检测
查询为动态3D框，并根据每个查询框生成一组POI。POI是代表3D对象并扮演基本单元在多模式融合中的角色的关键。具体来说，我们将POIS投射到每种模态的视图中，以通过动态融合块在每个POI上集成相应的功能并集成了每个POI的多模态特征。此外，从同一查询框中得出的POI的特征共同汇总到查询功能。我们的方法可以防止视图转换引起的信息损失，并消除了计算密集型的全球关注，从而使多模式3D对象检测器更适用。我们对Nuscenes和Ar-Goversy2数据集进行了广泛的实验，以评估我们的方法。明显地说，所提出的方法在两个数据集上实现了最先进的结果，没有任何铃铛和窃窃私语，即，nscenes上的74.9％NDS和73.4％的地图，Argoverse2上的31.6％CD和40.6％的地图。该代码将在https：// djiajunustc提供。github.io/projects/poifusion。
增强API安全：策略，挑战和最佳实践
在2018年11月，克雷布森安全性打破了美国邮政服务（USPS）网站揭露6000万用户的数据的故事。一个名为“知情可见性”的USPSPROGRAM为经过身份验证的用户提供了API，因此消费者可以拥有有关所有邮件的接近实时数据。唯一的问题是，任何具有访问API的USPS验证用户都可以查询任何USPS帐户详细信息。为了使情况变得更糟，API接受了通配符的查询。这意味着攻击者可以通过使用这样的查询来轻松地向每个Gmail用户请求用户数据：/api/v1/find [？] email =*@gmail [。] com。