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。
SBIR/STTR计划是通过从校外RDT&e资金重新调整到SBIR&STTR程序元素进行执行的分配来资助的。联邦采购数据系统(FPD)未捕获非联邦采购法规(FAR)的行动的业务规模标准。因此,这些数字不包括其他交易(OT)和赠款/合作协议。
各州管理医疗补助计划,并与联邦政府分享资金和计划管理的责任。1每个州都会收集有关医疗补助和芯片入学率,服务利用,付款,提供者,托管护理计划以及其他信息的标准化数据,并从其自身资格中索取数据系统,并将数据系统索取到联邦转型的医疗补助统计信息系统(T-MSIS)中。Medicare和Medicaid服务中心(CMS)管理T-MSIS,以提高护理质量和计划完整性并满足利益相关者的需求。尽管各州向T-MSI提交了多种信息,但该系统并未优化用于进行分析。为了满足这一需求,CMS构建了一种研究优化的T-MSIS数据,称为T-MSIS分析文件(TAF)。2,3 3个有关每年关键TAF数据元素的完整性和质量的信息,可以通过DQ Atlas访问,请访问https://www.medicaid.gov/dq-atlas。在脚注中指出了与本技术文档的每个部分相关的特定主题。
• 用于发射和测试范围的地面激光雷达 • 机载光学大气数据系统,可选配晴空湍流、冰和火山灰检测 • 机载精密空投激光雷达,可实现更准确、更一致的有效载荷投放 • 用于改进天气和气候模型的空间大气剖面测量 • 用于风力涡轮机和风电场优化和保护的激光雷达
国防部 (DOD) 通常会制定其劳动力的标准定义,以决定哪些人员应纳入该劳动力,并通过在其数据系统中对其进行编码来识别其劳动力。国防部已采取措施开始识别其人工智能 (AI) 劳动力,但尚未分配责任,也没有完成其他步骤以完全定义和识别该劳动力的时间表。国防部制定了 AI 工作角色——需要特定知识、技能和能力的专门任务和功能集。国防部还确定了一些从事 AI 工作的军事和民用职业,例如计算机科学家。但是,国防部尚未将完成定义和识别其 AI 劳动力所需的额外步骤所需的责任分配给组织,例如在各种劳动力数据系统中对工作角色进行编码、制定资格计划和更新劳动力指导。国防部也没有完成这些额外步骤的时间表。分配责任并制定完成额外步骤的时间表将使国防部能够更有效地评估其 AI 劳动力的状况,并更好地准备预测未来的劳动力需求(见图)。
美国陆军指定的 M- 143 直升机空中数据系统 (HADS) 可满足直升机 3 轴数据的所有要求,总空速精度优于 ±3 节,海平面压力高度任务重复性为 5 英尺。低成本、简单、旋翼机身下方安装使宝贵的旋翼桅杆区域可用于其他重要功能,例如防冰、夜视和武器瞄准设备。
AI-QCT¼人工智能 - 指导的定量冠状动脉计算; BMI¼体重指数; CACS¼冠状动脉钙评分; CAD¼冠状动脉疾病; CAD-RADS¼冠状动脉疾病报告和数据系统; CPV¼钙化斑块量;狼牙棒¼主要的不良心脏事件; NCPV¼NONCALCIFIFED斑块量; PAV¼百分比动脉瘤量; SIS¼部分参与评分。