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World File Search System查询
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
Atlascan Max-扫描您想要的地方 - 查询
在Hexagon的第一个手持式3D扫描仪中，Atlascan Max可让您轻松扫描任何想要的东西，无论您想要的地方，都可以使用双手。多模式和动态扫描使您可以控制扫描工作流程，而不会中断地适应特定的应用程序需求。
超市定价查询
a）昆士兰州的杂货价格以及零售和批发和农业盖之间的差异，包括差异尺寸的企业b）超市的可变性提供了全州的可变性，尤其是在昆士兰州地区，尤其是在远程原住民和torres strait strait strait scration Clays conters contrish contrish contrish profish profish profors profors profors profors profors profors profish profish profish profish profish profish profish profish profiss的范围内的差异，对主要生产者盈利能力的障碍d）零售商与昆士兰州生产商进行谈判的行为，以及这些部分之间的信息不对称性的普遍性和信息不对称性的改善）对昆士兰州的政策环境的改善，以增加生产商的透明度，包括澳大利亚的透明度，包括澳大利亚的速度降低in Infor shover in Infor s in Infor s y in Infor s in Infors in a in Infor s in Infor in aumpry as a insymmetry and for in a insymmetry and festerry in a insymmetry and festerrir in a insymmetry and fester/f），/f）在/或f），或者fece n.关于这是重要的，为了通过关注潜在的昆士兰州政府回应来补充这些分析
利用生成AI来构建，修改和查询MBSE模型
创建一个由以下部分组成的自行车的SYSML V2文本模型：框架，连接到框架的车把，连接到框架的座椅，连接到框架的前轴，连接到框架的后车架，前轮连接到前车轮，后车轮连接到后车轮，后车轮连接到后车轮连接，框架连接，框架连接，框架连接，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架，框架连接，框架连接，框架连接，框架，传动系统连接到框架和后轮。
提交给ACCC超市查询
超市使用忠诚度计划来游戏化杂货店购物，并推动人们购买和花费更多，包括通过合作伙伴零售商（例如酒精公司）的折扣和奖励。例如，Woolworths的日常奖励计划鼓励人们“增强”产品来通过在这些产品上花费一定数量来赚取更多积分。Coles的FlyBuys计划需要每周最低支出才能获得奖金积分和折扣。图1（见下文）提供了这些晋升的证据。这些策略也可能对经历酒精依赖的人或试图减少饮酒量特别有害，因为他们更有可能被鼓励“增强”并根据过去的酒精购买来花费酒精产品。
Open3DSG：带有可查询对象和开放式关系的点云的开放式vocabulary 3D场景图
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG，这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法，而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类，并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图，并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系，并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法，不仅可以预测显式开放式唱机对象类，而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明，Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系，描述了空间，支持性，语义和比较关系。
人工智能的查询速度提高了 30 倍以上
作为智能制造应用的领先供应商，找到一种解决方案来管理更接近实时的大量传感器数据并轻松集成到其应用生态系统中至关重要。他们需要一种解决方案来取代传统的数据库解决方案，以满足智能制造的要求并能与其创新的 AI 解决方案集成。为了保持竞争力并扩大其客户群的能力，他们需要一个数据库系统来管理时间序列数据，提供提取和查询性能、实时快速分析、处理流和历史数据的能力以及可扩展和可互操作的架构。
标准化的Meddra查询（SMQ）
• Acid base balance abnormal • Acidosis • Anion gap abnormal • Anion gap increased • Blood alkalinisation therapy • Blood bicarbonate abnormal • Blood bicarbonate decreased • Blood gases abnormal • Blood lactic acid abnormal • Blood pH abnormal • Blood pH decreased • Carbon dioxide combining power abnormal • Carbon dioxide combining power decreased • Coma酸性•Kussmaul呼吸•代谢性酸中毒•PCO2异常•PCO2降低•尿液乳酸增加|
Pharmasug 2024 -Paper DV- 283探索FDA医疗查询（FMQ）在可视化不良事件数据中的应用
不良事件（AE）监测是临床试验的重要组成部分。通常需要研究人员在整个临床试验的整个阶段进行监测AE，以识别和减轻与研究产品或正在研究的研究产品相关的潜在风险或不良影响。此外，监视AE可以帮助确定特定不利事件发生的模式或趋势，从而实现明智的决策和适当的干预措施。
标准化Meddra查询的入门指南（...
SMQ是出于公认的Meddra用户社区的需求，以帮助识别和检索安全数据。原始的Meddra特殊搜索类别（SSC）是出于类似目的而用于类似目的的，但是经过数年的使用，生物制药社区（监管机构和行业）得出结论，这些工具没有充分满足需求。在响应中，MEDDRA维护和支持服务组织（MSSO）于2002年初开始开发MEDDRA分析组（MAGS）。mags被定义为从MEDDRA层次结构的任何级别（通常是LLT）以及与MAG名称定义的医疗状况或感兴趣的领域相关的任何级别的术语集合，包括符号，症状，症状，身体发现，实验室和其他物理学测试数据以及与医疗状况相关的情况或与医疗状况相关的领域。