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重新思考MIMD-SIMD相互作用，用于内存内数据库引擎中的分析查询处理
利用并行性是在内存数据库引擎中执行低延迟的游戏的名称。最突出的是，现代通用CPU继续主导计算单元的领域，它通过两个面向数据的平行范式提供了高度计算的能力：MIMD和SIMD。不幸的是，由于两个平行范式都表现出不同的编程模型和内存访问模式，因此以组合方式利用这两种模型都是具有挑战性的。但是，CPU上SIMD的最新硬件进步放宽了对SIMD友好内存访问模式的限制。与纯线性访问模式的最新技术相比，替代访问模式的可用性和性能已显着提高。正如我们将在本文中所展示的那样，这些进步为统一的并行化方法铺平了道路，该方法以联合方式利用MIMD和SIMD，为有效的分析查询处理提供了一种新颖而有希望的方式。
关于关系数据库和大语言模型的混合查询
数据库传统上查询在封闭世界中运行，对超出数据库中存储的数据之外的问题的问题没有提供任何答案。使用SQL的混合查询通过将关系数据库与大型语言模型（LLMS）集成在一起以回答超越数据库问题，从而提供了替代方案。在本文中，我们介绍了第一个跨域基准，天鹅，其中包含120个超越数据库问题的问题。为了利用最新的语言模型来解决天鹅中的这些复杂问题，我们提出了两个解决方案：一个基于模式扩展，另一个基于用户定义的功能。我们还讨论优化机会和潜在的未来方向。我们的评估表明，使用GPT-4 Turbo几乎没有提示，可以实现高达40.0％的执行准确性，而数据事实可达到48.2％。这些结果突出了混合查询的潜力和挑战。我们认为，我们的工作将激发进一步的研究，以创建更有效，更准确的数据系统，这些数据系统无缝整合关系数据库和大型语言模型，以解决超越数据库问题。
CAD-CAP：一个包含 25,000 张图像的数据库，用于开发胶囊内窥镜人工智能
机构 1 索邦大学，内镜科 2 德雷塞尔大学，艺术与科学学院，美国宾夕法尼亚州费城 3 亚眠大学医院，皮卡第儒勒凡尔纳大学，法国亚眠 4 乔治蓬皮杜欧洲医院，APHP，胃肠病学和内镜科，法国巴黎 5 内镜和胃肠病学科，Pavillon L，爱德华赫里奥特医院，法国里昂 6 消化内镜科，大学医院，法国布雷斯特 7 肝胃病学科，法国南特消化病研究所 8 泰农医院，胃肠病学科，法国巴黎 9 斯特拉斯堡天主教大学，胃肠病学科，法国斯特拉斯堡 10 洛姆医院，胃肠病学科，法国洛姆 11 科钦医院胃肠科，法国巴黎 12 CHRU Lille，胃肠科，法国里尔 13 CHU Rouen，胃肠科，法国鲁昂 14 CHU Henri Mondor，胃肠科，法国克雷泰伊 15 ETIS、塞尔吉-蓬图瓦兹大学、ENSEA、法国国家科学研究中心、塞尔吉-蓬图瓦兹 Cedex，法国 16 CHU 尼斯，胃肠病学和内窥镜检查科，法国尼斯
病原体 - 宿主相互作用数据库（PHI-base）
Phi-Base 5网站上的软件开发工作由Molecular Connections Pvt Ltd（印度班加罗尔）提供。Phi-canto策划工具是与剑桥大学的Pombase团队合作开发的，金·卢瑟福（Kim Rutherford）提供软件开发和Val Wood提供了有关新策展过程的咨询和培训。由Incatools开发的本体论开发试剂盒的协助，由Upheno Project与Nico Matentzoglu协商（Sentancicly Ltd，曾经是EMBL-EBI）协商，由Upheno Project开发的统一表型本体学的开发。基因本体论的编辑者，尤其是Pascale Gaudet（瑞士 - 普罗特，瑞士生物信息学研究所），开发了新的本体论术语，以协助Phi-Base中病原体 - 霍斯特过程的策划。自2011年以来，Phi-base数据已在每个Ensembl释放中托管。Phi-Canto和Phipo的开发是由英国生物技术与生物科学研究委员会（BBSRC）（BB/S020020/1）资助的。PHI-BASE的持续发展目前由Rothamsted Research的两个学院战略计划提供资金：增长健康（BB/X010953/1; BBS/E/E/RH/230003A）并提供可持续的小麦（BBS/E/E/RH/230001B）。
逻辑离线迁移到Oracle数据库上的ADB-S@ ...
Oracle零停机时间迁移（ZDM）是Oracle最大可用性体系结构（MAA） - 要求将Oracle数据库迁移到Oracle Cloud的解决方案。ZDM的固有设计牢记迁移过程尽可能直接，以确保对生产工作负载的影响最容易产生影响。要迁移的源数据库可以是本地，部署在Oracle云基础架构上，或者是第3派对云。The Target Database deployment can be in Oracle Autonomous Database or Oracle Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure (ExaDB-D) on Oracle Database@Azure, Database Cloud Service on Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Virtual Machine, Exadata Cloud Service, Exadata Cloud at Customer, and Autonomous Database.ZDM自动化整个迁移过程，减少了人类错误的机会。ZDM利用Oracle数据库集成的高可用性（HA）技术，例如Oracle Data Guard和Goldengate，并遵循所有MAA最佳实践，以确保没有明显的生产环境停机时间。Oracle ZDM支持物理和逻辑迁移工作流。本技术简介涵盖了逻辑离线迁移工作流程的分步指南。
论文 - IFCMA的气候政策数据库
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
iChb pan的出版物在科学网络中索引2024数据库
53。M. Gilski，J。Loch，B。Imissic，I。Pier，J。Barciswski，F。Marsolais，M。Jaskkkiski，
PALMO：溢流机学习机翼性能数据库1.0 NACA 4系列Jason K. Cornelius Ames研究中心，Moffett FI
已经创建了溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库，以实现各种应用程序中的机翼性能的强大建模。数据库使用溢出仿真数据二阶精确，并在Spalart-Allmaras湍流闭合时在空间上精确精确。开发棕榈数据库的基础是翼型基座立方体。每个基本立方体都包含在一系列的MACH数字，雷诺数和攻击角度的范围内参数化的模拟数据。数据库的第一个版本包括NACA 4系机翼，在机翼厚度中具有参数化，从NACA 0006到NACA 4424。总共在NASA高端计算能力（HECC）超级计算机上运行了52,480个NACA 4系列计算，并且将相应的机翼性能系数嵌入本文档的附录中，以进行公共分布。这提供了涵盖广泛的航空航天设计应用程序的高级精确模拟数据，该应用使用户能够开发溢出质量的机翼性能查找表，而无需其他高性能计算。除了对航空航天车的工程设计和分析外，Palmo非常适合作为航空航天工程中机器学习方法开发和测试的基准数据集。下游替代模型可实现溢出质量的机翼性能预测，以预测数据库范围内的室内，厚度，马赫数，雷诺数和攻击角度的任何任意组合。
使用人工智能进行广泛的数据库管理
印度浦那。摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 在广泛的数据库管理系统 (DBMS) 中的集成，以增强数据处理、检索和决策。随着数据量继续呈指数级增长，传统的数据库管理技术难以保持效率和准确性。我们提出了一个框架，利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理 - 自动对数据进行分类，优化查询性能，并增强数据完整性。我们的方法允许通过实施人工智能驱动的算法从用户交互和模式中进行自适应学习。允许实时调整和预测分析。案例研究表明数据可访问性、用户体验和运营效率有显着改善。研究结果表明，人工智能增强型 DBMS 不仅简化了数据管理任务，而且还使组织能够从其数据资产中获得更深入的见解，最终推动明智的决策并促进创新。提出了未来的研究方向，以进一步探索人工智能在数据库管理中的可扩展性和安全性影响。关键词：- 人工智能 (AI)、数据库管理系统 (DBMS)、机器学习、深度学习、自然语言处理 (NLP)、实时数据处理、数据安全、自适应学习、数据库优化、数据库管理自动化。
能源政策和能源数字词典国际能源论坛数据库（IntereNef）www.interebenf.com div>
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