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World File Search System数据仓库
Oracle 数据库机 X11-S / X11-L 数据表
Oracle 数据库设备是一种 Oracle 集成系统，它通过简化各种规模的组织对数据库解决方案的部署、管理和支持来节省时间和金钱。它针对全球最受欢迎的数据库 Oracle 数据库进行了优化，集成了软件、计算、存储和网络资源，为各种定制和打包的在线事务处理 (OLTP)、内存数据库、分析和数据仓库以及人工智能 (AI) 应用程序提供数据库服务。所有硬件和软件组件均由 Oracle 设计和支持，为客户提供可靠、安全的系统，并内置自动化和最佳实践。除了在部署数据库解决方案时加快价值实现时间外，Oracle 数据库设备还提供灵活的 Oracle 数据库许可选项，并降低与维护和支持相关的运营费用。
2022 年 11 月威胁重点报告 - WithSecure
BlogXX 是一个勒索软件泄露博客，通过 REvil 的“Happy”博客重定向到 BlogXX，该博客与 REvil 勒索软件（一种曾经多产的 RaaS 服务，曾引发过多次备受瞩目的攻击）相关联。BlogXX 不太可能代表 REvil 的简单品牌重塑。攻击者声称他们使用了被盗用的凭证，并可能通过名为“Redshift”的服务（一种亚马逊数据仓库产品）进行连接。攻击者还声称访问了 Medibank 的 confluence 服务器和 Stash（一个源代码存储库）。Medibank 最初错误地表示没有访问过任何数据，这一事实很可能表明组织仍在努力实现其整个资产的全面日志消耗和事件可见性，尤其是在处理破坏性攻击和/或云/第三方基础设施时。
Oracle Exadata 数据库云服务器 X9M-2 数据表
Oracle Exadata 数据库云服务器旨在显著提高 Oracle 数据库的性能、成本效益和可用性。Exadata 采用现代云架构，具有横向扩展高性能数据库服务器、具有最先进 PCIe 闪存的横向扩展智能存储服务器、使用持久内存的前沿存储缓存，以及连接所有服务器和存储的云级 RDMA over Converged Ethernet (RoCE) 内部结构。Exadata 中的独特算法和协议在存储、计算和网络中实现数据库智能，以比其他平台更低的成本提供更高的性能和容量，适用于所有类型的现代数据库工作负载，包括在线事务处理 (OLTP)、数据仓库 (DW)、内存分析、物联网 (IoT)、财务、游戏和合规性数据管理，以及混合工作负载的高效整合。
Cloudera数据可视化
数据以不同的形式和速度出现，这就是为什么Cloudera根据其特征提供了正确的机制来摄入，存储和查询数据的原因。Apache Nifi和Apache Flink提供流摄取和处理框架，而Hive LLAP和Impala为仓库提供了分析引擎。对于文本和非结构化数据，SOLR帮助索引和查询它，HBase为实时应用程序提供了动力。这就是为什么将数据可视化设计为通过在所有这些数据源中浮出视觉分析来汇总和驱动增强分析的原因。在单个仪表板或应用程序中，用户可以从数据仓库中引入饼图，该表显示了Solr Collection的片段搜索结果，并且已部署的ML模型的预测结果。此外，由于数据可视化建立在Cloudera上，因此数据消费者可以在任何公共云，本地或混合部署中轻松访问和可视化其数据。
社论：医疗保健中的人工智能：从数据到智能
欧盟委员会最近对人工智能 (AI) 的定义是，通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标，从而表现出智能行为的系统。人工智能已在包括医疗保健在内的许多行业中得到应用，从“大”数据到信息、知识，最终到智能。在医疗保健领域，人工智能可应用于早期检测和诊断、治疗、结果预测、预后评估等。本研究主题重点介绍人工智能目前在医疗保健领域的应用情况，并对未来可能的发展方向提供一些见解。它包含四篇文章：一篇关于机器学习 (ML) 模型来识别先天性心脏病 (CHD)，一篇关于阿片类药物患者对药物敏感性的预测模型，一篇关于支持 AI 处理前列腺癌 (PCa) 数据的数据仓库，以及一篇提供不同患者建模和模拟方法的定性和定量比较。
隐私影响评估 (PIA)
FLIS FPDW 是国防部 (DoD) 的只读系统。FLIS FPDW 是一种数据仓库数据传播功能，其使命是从单一来源向国防部和其他可能需要它的联邦机构内的多个系统和应用程序提供/共享国防部主数据。FLIS FPDW 自动从权威来源、奖励管理系统 (SAM) 收集国防部项目的数据，例如国家股票编号、供应商数据，例如纳税人 ID 和客户主数据，其中包括用于交付业务的国防部客户代码。在供应商主数据集中有四个业务数据元素。纳税人 ID 号 (TIN)、银行帐号和雇主 ID 号 (EIN)。如果供应商没有 TIN，他们可以选择使用他们的社会安全号码 (SSN) 代替 TIN。金融界使用这些数据元素来验证、授予、支付和报告与国防部开展业务所需的金融交易。
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
思维转变
技术基础设施和人工智能平台 由于数据是我们公司开发人工智能用例不可或缺的一部分，因此我们采用了云数据中心（CDH）等技术。凭借其流媒体和数据仓库功能，这个基于亚马逊网络服务（AWS）的数据湖可通过集中汇总相关数据来促进分析和运营用例。这使得为 GenAI 准备数据并通过“Chat Your Data”在整个公司范围内使用成为可能。如今，CDH 通过各种分析工具提供超过 11PB 的数据，并在一个集中数据目录中管理超过 14,000 个 S3 存储桶和超过 7,000 个数据集。基于 AWS Glue，该目录目前支持超过 1,000 个用例。这使 CDH 成为一个安全的全球基础设施，使我们的员工能够高效且合规地使用数据，从而直接为宝马集团的创新能力做出贡献。
人工智能、商业和社会课程大纲
课程大纲 Kartik Hosanagar 教授概述：本课程概述了人工智能及其在业务转型中的作用。本课程的目的是提高对人工智能的理解，讨论人工智能在行业中的多种应用方式，并提供如何将人工智能带入数字化转型工作中心的战略框架。在人工智能概述方面，我们将为没有积极参与人工智能的学生提供简短的技术概述（涵盖的主题包括大数据、数据仓库、数据挖掘、机器学习等）。在商业应用方面，我们将考虑人工智能在媒体、金融、零售和其他行业中的应用。最后，我们将考虑如何将人工智能用作竞争优势的来源。最后，我们将讨论人工智能的道德挑战和治理框架。不要求具备任何技术背景，但对技术感兴趣（和接触）是有帮助的。我们尽一切努力从基础开始构建大部分讲座。教科书：Kartik Hosanagar 讲座的《机器智能人类指南》
未分类 未分类
描述：物流分析和技术评估决策知识编程 (DECKPLATE) (S7039)：DECKPLATE 是下一代海军航空物流数据分析 (NALDA)，将作为海军航空业务仓库与海军企业资源规划 (ERP) 交互。它提供所需的技术改进和流程简化，以实现从 NALDA 计划到联合愿景 2020 和海军转型路线图所需能力的成本明智过渡。DECKPLATE 是一个商用现货 (COTS) 密集型系统，在此系统中，许多烟囱式遗留系统将迁移到该系统，以通过使用数据仓库工具和概念来创建集成数据环境，以支持海军航空物流需求。这是通过升级当前的海军航空物流报告机制来实现的，方法是采购和安装完全许可、有保证、安全、标准化、COTS、用户友好的基于 Web 的关系数据库环境。需要资金来采购必要的硬件、网络、系统、应用软件、基础设施以及相关的工程和安装支持。