XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrelational
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数据库系统概述：模型、模式、实例。数据库系统与文件系统。数据抽象级别、数据库语言、系统架构。DBMS 分类。数据建模：实体关系 (ER) 模型、实体和实体类型、关系和关系类型、约束、弱实体类型 ER、图表。示意对象模型。数据库设计过程：需求分析、概念数据库设计、数据库模式设计。使用实体关系和语义对象模型进行数据库设计、数据库应用程序设计。关系数据模型中的术语、完整性约束、关系上的原始操作、关系代数 (RA)、关系代数运算、关系完整性、关系上的附加操作。关系实现的基础。结构化查询语言 (SQL)：SQL 中的 DML 功能、SQL 中的 DDL、SQL 中的更新、SQL 中的视图、嵌入式 SQL、按示例查询 (QBE)。并发、恢复和安全问题。阿姆斯特朗的推理规则和最小覆盖、范式。数据库系统的当前趋势：客户端-服务器数据库系统、开放数据库连接 (ODBC) 标准、知识库系统、数据仓库和数据挖掘概念、Web 数据库。
课程安排及教学大纲
RBT 级数据库和数据库用户 - 简介、数据库方法的特点、使用 DBMS 方法的优势、数据库应用程序的历史、数据库系统应用程序、数据库系统的用途、数据视图 - 数据抽象、实例和模式。数据库系统概念和架构 - 数据模型、数据库语言 - DDL、DML、应用程序的数据库访问、事务管理、数据存储和查询、数据库用户和管理员、数据库系统结构、数据库系统的历史。使用实体 - 关系 (ER) 模型进行数据建模 - 使用高级概念数据模型进行数据库设计、示例数据库应用程序、实体类型、实体集、属性和键、关系类型、关系集、角色和结构约束、弱实体类型、优化 COMPANY 数据库的 ER 设计、ER 图、命名约定和设计问题、其他符号示例：UML 类图、高于二级的关系类型、另一个示例：UNIVERSIAL 数据库关系数据模型和关系数据库约束 - 关系模型概念、关系模型约束和关系数据库模式、更新操作、事务和处理约束违规。
夏季学期2025
内容：使用数据库系统，基本概念（数据模型，方案，实例）和数据库系统的组件，数据库系统架构和数据独立性，建模基础知识（模型概念，技术和方法），数据库模型的基础知识，数据库模型；实体关联模型，关系模型和关系查询模型（关系代数，查询和元组演算），数据库设计的阶段（概念，逻辑，物理设计），关系数据库设计（功能依赖性，正常形式，转换属性），数据库定义和数据库定义的基础和与SQL的基础。分析与交易数据处理 - 不同要求的不同体系结构，数据仓库（DWH）作为分析数据的统一记录来源，数据仓库系统的应用示例和DWH架构。概念建模：根据Golfarelli的维度事实模型。RDBMS上的维数数据模型的实现：Star模式和雪花架构。数据集成：数据保险库架构。提取 - 转换加载过程（ETL）。数据仓库的技术概念：位图索引，列存储，压缩，内存。
整体自由意志：桥接自治，道德和结构化现实
传统的自由模型通常会隔离自主权，从而导致概念上的显着差距。自由主义者的自由意志强调完全独立于外部决定因素，这是一种理想化和不受约束的代理形式。这种观点忽略了自主权固有地受到系统性和关系影响的方式。另一方面，兼容允许在确定性的边界内自由意志，但会降低自主权，仅与内部欲望相结合，无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制（Wisniewski等人，2019年）。 坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的，它否认了自由的存在。 虽然在逻辑上保持一致，但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。 关系方法（例如关系自主权和集体意图）正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用，但经常将这些影响降低到次要重要性，忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度（Christman，1990; Mackenzie＆Stoljar，2000; 2000年）。 共同解决了自由意志的发展，关系和道德方面（Frankfurt，1971）。兼容允许在确定性的边界内自由意志，但会降低自主权，仅与内部欲望相结合，无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制（Wisniewski等人，2019年）。坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的，它否认了自由的存在。虽然在逻辑上保持一致，但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。关系方法（例如关系自主权和集体意图）正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用，但经常将这些影响降低到次要重要性，忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度（Christman，1990; Mackenzie＆Stoljar，2000; 2000年）。共同解决了自由意志的发展，关系和道德方面（Frankfurt，1971）。
单元3数据库管理系统
数据库系统已经渗透到生命的所有领域。本单元在理解数据库管理系统中提供了核心信息。从需要数据库方法开始，已经解释了三级数据库体系结构。建模概念和E-R模型在概念数据库设计中扮演的作用。经典数据模型，即分层模型，网络模型和关系模型已通过插图进行了解释。考虑到关系数据库管理系统（RDBMS）仍在广泛使用中，有关关系数据库技术的详细信息已得到详细介绍。依赖性和归一化的概念已通过示例阐明。已经提供了一种用于设计数据库的分步方法。该单元还驻留在特定应用领域的一些数据库系统上。
自然语言到形式化知识记录节点的自动转换
本文介绍了基于自然语言句子所表达的知识的自动问答系统的改进。该系统是使用关系数据库实现的。该系统将成为开发用于获取所提问题答案的 Web 应用程序的基础。为了将自然语言句子输入关系数据库，必须准备好并正式记录它们。问答系统的开发基于概念框架知识节点 (NOK) 的应用，其形式化记录适合输入到关系数据库中，从中可以获得问题的答案。本文介绍了一种将英语句子自动转换为形式化记录的应用程序。该应用程序在 100 个简单的英语句子上进行了测试，并将自动转换的结果与手动处理相同句子的结果进行了比较。
博特纳尔基金会慈善战略
认识到幸福感是一个过程，是个人、社会和环境关系之间动态相互作用的结果，这将引领我们走向系统观和系统实践。这意味着从假设因果关系可预测的线性变化模型转向系统变化模型，强调结构和过程、原因之间的相互作用、突发结果以及有时意想不到的后果。运用系统视角可以让我们更全面地了解影响年轻人幸福感的相互交织因素。这是设计相关、有效和可持续的方法和解决方案的关键。1 White SC，Jha S. (2023)。探索关系幸福感中的关系。社会科学。12:11；del Pulgar, CP、Anguelovski, I. 和 Connolly, J.。“走向绿色和好玩的城市：了解巴塞罗那儿童关系幸福感的社会和政治产物。”城市 96 (2020); Emirbayer, M. (1997)。关系社会学宣言。美国社会学杂志，103:2；Atkinson, S.、Bagnall, AM、Corcoran, R.、South, J. 和 Curtis, S. (2020)。和睦相处：个人主观幸福感和社区幸福感。幸福研究杂志，21:5。
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Nodal Logistics Network Structures raw logistics data from the data mesh into a digitized DOD supply chain, generating supply chain data visualization and predictive analytics Data Mesh Provides real-time data capabilities— leveraging extract, transform, and load (ETL) algorithms, graph, and relational databases to optimize nodal and transactional data deployed across DOD systems Visualization User-friendly visualization of the battlespace, maps out all任务的物流供应链，并整合每个任务领域（所有这些都基于任务优先级，Oplans等）预测分析和应用AI使用户能够预测未来的供应和需求需求，路线，中断和约束，以告知方案计划并发出警报，以提前建模和模拟中的供应链中断，为用户互动提供了测试供应链假设的互动，并制定了缓解策略，并促进竞争竞争需求；整合分析层以刺激，战争和优化供应链
将绩效指标与业务战略相结合
a) 防御者公司将比探矿者、分析者和反应者公司更加强调运营/财务指标。b) 探矿者公司将比防御者、分析者和反应者公司更加强调关系指标。c) 分析者公司将比探矿者和反应者公司更加强调运营/财务指标。d) 反应者公司将比防御者、探矿者和分析者公司更少强调运营/财务和关系指标。
