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Bigquery向多云的Lakehouse迈向的演变
BigQuery的云原始分类架构使Google Cloud可以发展系统，以满足分析和AI/ML工作负载频谱的几种客户需求。围绕数据湖和企业数据仓库工作负载统一的BigQuery中心的关键要求。此操作结合：（1）需要核心数据管理基本，例如安全性，治理，常见的运行时元数据，性能加速，酸性交易，由企业数据仓库提供，以及（2）以（2）将开源格式和分析性生态系统的灵活性以及诸如新的Work//a Ii ai II ai II II的灵活性以及（2）利用（2）。此外，由于云客户正在选择默认情况下选择多云足迹，因此有很大的要求支持BigQuery。本文描述了Biglake，这是BigQuery向多云的Lakehouse朝着以新颖方式满足这些客户需求的发展。我们描述了该领域的三个主要创新。我们首先呈现Biglake桌，制作开源桌子格式（例如Apache Parquet，Iceberg）一流的公民，在这些格式上为BigQuery和其他开源分析引擎提供了精细的治理执法和性能加速。接下来，我们介绍了Biglake对象表的设计和实施，这些表使BigQuery可以集成AI/ML，以通过非结构化数据推导和处理。最后，我们提出了Omni，这是一个在非GCP云上部署BigQuery的平台，重点是我们为提供企业Lakehouse产品提供的基础架构和运营创新，而不管托管数据的云提供商如何。
数据驱动型企业的人工智能
AI/ML 在扩展数据管理实践方面也发挥着关键作用。由于数字化转型和 AI 计划需要大量数据，组织必须发现并分类最相关的数据和元数据，以证明相关性、价值和安全性，并确保透明度。他们必须清理和掌握这些数据。他们必须有效地管理和保护这些数据。如果数据管理不善且无法扩展，AI/ML 模型将遭遇与过去 30 年中每项传统数据仓库计划相同的命运：当您使用质量低劣的数据时，您将提供不可靠的见解。
Metlink Bus机队排放2023/24
自上次排放绩效报告（Mitchell＆Clark 2022）4（涵盖2017年1月至2022年6月的时期）以来，BUS排放模型已更新并迁移到Netbi 5设计的新数据仓库和分析平台。由于更新模型的某些输入与以前的排放模型不同，因此排放趋势已重新计算回2018年8月1日（更新模型的开始日期）。因此，此处报告的排放趋势取代了先前报道的那些。请注意，模型更新不会影响2021/22 Metlink Bus车队排放报告中排放趋势的方向或结论。
R21UME863 30.04.2025
Semester Subject name Subject code Exam Date Session 3 Discrete Mathematics R21UMA328 09.04.2025 FN 3 Data Structures R21UIT302 12.04.2025 FN 3 OOPS Using Python (IC) R21UAD303 16.04.2025 FN 3 Principles of Operating System R21UIT304 19.04.2025 FN 3 Computer Organization R21UCS305 22.04.2025 FN 3数据库系统设计R29.04.2025 FN 3环境科学R21UGM331 30.04.2025 A 4概率和统计技术R21UMA426 11.04.2025 17.04.2025 FN 4数据仓库和数据挖掘R21UAD404 21.04.2025 FN 4物品和传感器Internet R21UAD405 28.04.2044.2025 FN 4计算机网络和安全性R21UAD406 30.04.04.2025 FN
B技术计算机科学与工程（AI＆ML）
CSE 4442: Android Application Development CSE 4448: Distributed Systems CSE 4449: Ethical Hacking and Cyber Security CSE 4453: Human Computer Interface CSE 4454: Information Retrieval CSE 4456: iOS Application Development CSE 4457: Knowledge Representation and Ontology CSE 4459: Multimedia Retrieval CSE 4461: Pattern Anomaly and Detection CSE 4462：普遍计算CSE 4464：社交网络分析CSE 4471：认知系统CSE 4472：编译器设计CSE 4473：计算机网络CSE 4474：数据仓库和高级数据
行栽作物的数字化转型...
已开发出 6x3 矩阵形式的技术地图，其目的是：(1) 对已推出的大量产品、服务和技术进行分类，以及 (2) 确定领先公司在市场中的定位。主要产品和服务类别包括精准农业设备、数据仓库、农业零售商软件、智能数据确定性模型、概率模型和农场企业系统。主要技术驱动因素包括数据生成和捕获、云和计算机处理能力以及交付系统。前两个驱动因素与美国科学技术发展的快速步伐同步，第三个驱动因素则基于年度作物周期。
使用电子健康记录和超声心动图
研究人群和数据来源雷恩大学医院中心（RUHC）的EHOP临床数据仓库（CDW）包含临床笔记，药物处方，实验室测试和行政数据。6，7它还包括使用法国版本的国际疾病分类（ICD-10）编码的诊断。使用这项技术，可以将Ruch的种群筛选为患有HFPEF的患者。根据其医生的报告，将患者定义为具有HFPEF（这些是SUP提出的用于应用指南的定义）。然后，我们将这些患者的单个EHR数据进行了分析。此外，还提供超声心动图数据。我们专注于2017年1月至2018年12月之间的每个记录。
年度报告 - |加拿大癌症试验组
该小组现在处于我们战略计划“一起解决癌症”的中点，而科学议程继续前进。我们的试验继续改善患者的结果，我们正在建立细胞疗法，术前试验和数据科学方面的创新平台。我们的数据科学活动重点是定义核心数据元素，确定数据共享平台的关键试验以及基因组学和数字成像数据仓库所需的过程。从加拿大卫生研究所授予了两项细胞疗法试验，目前正在开发中。肿瘤组织数据存储库（TTDR）的计划扩展继续前进，并正在进行工作以确保CCTG能够很好地支持翻新后的下一步。
在机器学习的支持下优化数据集成流程——真的可能吗？
多年来，人们已经观察到复杂的数据驱动系统广泛存在，例如医疗系统、智能农业和智能城市。这些系统产生大量高度异构的数据（又称大数据），需要集成这些数据以提供描述性分析或预测模型的各种应用程序。因此，数据集成 (DI) 架构在现代信息系统中是不可避免的，它们不断面临由复杂、快速到达和大量数据以及新兴数据工程技术带来的新挑战。DI 的一个共同目标是以统一的格式向最终用户提供异构且通常分布式的数据。研究和开发工作产生了一些标准的 DI 架构，即：（1）联合 [1] 和中介 [2]，（2）数据仓库 (DW) [3]，（3）lambda [4]，（4）数据湖 (DL) [5]，（5）数据湖屋 (DLH) [6]，（6）polystore [7]，以及 (7) 数据网格 / 数据结构 [8]。在所有上述架构中，来自异构和分布式数据源 (DS) 的数据通过集成层在集成系统中提供（通过虚拟或物化集成）。该层由复杂的软件实现，它运行所谓的 DI 流程（在数据仓库架构中又称为 ETL，在数据科学中又称为数据处理管道、数据整理或数据处理工作流 [9, 10]）。DI 流程是所有 DI 架构的核心元素。 DI 流程是复杂的工作流，由数十到数千个任务组成。这些任务负责从 DS 中提取数据、将数据转换为通用模型和数据结构、清理数据、删除缺失、不一致和冗余的数据项、集成数据并将其加载到中央存储库（即 DW、DL 或 DLH）中，或使其在虚拟集成架构（即联合、中介、多存储或数据网格）中可用。DI 流程由专用软件管理，称为 DI 引擎（DW 架构中的 ETL 引擎）。
金融服务领导者构建现代治理数据平台的指南
过去，组织直接将数据建模到规范化的数据仓库中，导致效率低下和性能问题。借助 Databricks，整个数据架构以 Delta Lake 为基础，这是一种符合 ACID 的格式，可以大幅降低数据工程工作负载和分析工作负载的总体拥有成本。团队可以在流程的每一层（从摄取和管理到消费）应用量身定制的数据建模方法，例如针对摄取和管理层使用写入优化的数据模型（例如 3NF、Data Vault），针对消费层使用读取优化的数据模型（例如 Star-Schema、Dimensional）。此外，数据管理的每个阶段都会自动捕获到 Unity Catalog 中，这是 Databricks 针对数据和 AI 的统一治理解决方案。