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神经科学本体知识不确定性下的可扩展查询回答：NeuroLang 方法
目前还没有统一的框架来访问这种不确定的、丰富的异构数据集合，因此研究人员不得不依赖临时工具。特别是，当前试图解决这一任务的工具的一个主要弱点是只开发了非常有限的命题查询语言。在本文中，我们介绍了 NeuroLang，这是一种基于一阶逻辑的概率语言，具有存在性规则、概率不确定性、开放世界假设下的本体集成以及内置机制，可保证对非常大的数据集进行可处理的查询回答。NeuroLang 的主要目标是提供一个统一的框架，无缝集成异构数据（如本体），并通过一组正式标准将细粒度认知领域映射到大脑区域，促进可共享和高度可重复的研究。在介绍该语言及其通用查询回答架构之后，我们讨论了现实世界的用例，展示了 NeuroLang 如何应用于实际场景。
Spotsylvania县的计划和分区部门现场计划预先申请查询
网站计划的信息在提交网站计划申请的询问请求之前，请参阅计划部门的网站。所有站点计划申请提交要求都可以在网站计划申请数据包中找到，并提供链接以访问每个审核机构的所有适用代码要求和设计标准。如果申请人有与任何代码要求或设计标准有关的特定问题，则在执行自己的尽职调查后，可以将现场计划预先申请查询以及站点计划的PDF一起提交。请注意，只有一个网站计划预先申请查询请求将用于一个项目，因此请务必包含所有相关问题。所有查询都必须指定适用的审核机构，代码/设计标准参考和问题以及计划表参考（如果适用）。不完整的表格将不会被处理。
loger：一种学习的优化器，用于生成高效且强大的查询执行计划
基于深度强化学习（DRL）的查询优化最近已成为热门研究主题。尽管取得了令人鼓舞的进展，但DRL优化者仍然面临着强有力地制定有效计划的巨大挑战，这是因为连接订单和操作员选择的巨大搜索空间以及将其作为反馈信号的高度变化的执行延迟。在本文中，我们提出了Loger，这是一个赢得的效果，以使能力和r ubust计划有效，旨在生产有效的加入订单和运营商。Loger首先利用图形变压器来捕获表和谓词之间的关系。然后，搜索空间进行了重组，Loger学会了限制特定的操作员，而不是直接选择每个连接的操作员，同时利用DBMS内置的优化器在修复下选择物理操作员。这种策略利用专家知识来提高计划生成的鲁棒性，同时提供足够的计划搜索灵活性。此外，Loger介绍了𝜖 -beam搜索，该搜索可在进行指导探索时保留多个搜索路径，以保留有希望的计划。最后，Loger引入了损失功能，并通过奖励加权引入损失功能，从而通过减少差的操作员造成的波动，并记录转换以压缩奖励范围，从而进一步提高性能。我们对加入订单基准（JOB），TPC-DS和堆栈溢出进行实验，并证明Loger可以比现有学习的查询优化器更好地实现性能，而与PostgreSQL相比，工作速度为2.07倍。
由于 Covid 大流行和其他问题，退伍军人查询索赔的电话热线减少了多长时间
2022 年 5 月 16 日 亲爱的，感谢您于 2022 年 4 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我想就英国退伍军人提出 FoI 请求，您能否确认退伍军人查询索赔等的电话热线因 Covid 大流行而减少了多长时间，并且仅处理自杀、死亡和银行账户查询，而不是完整的联系中心查询菜单？此外，什么时候恢复全面服务，即退伍军人何时可以打电话并获得完整的菜单选项，无需通过电子邮件回复即可查询索赔？另外，您能否告诉我 2022 年 4 月有多少英国退伍军人办公室的工作人员仍在家工作？” 我将您的信件视为根据 2000 年《信息自由法》（FOIA）的信息请求。国防部内的信息搜索现已完成，我可以确认您的请求范围内的一些信息已被保留。由于 Covid-19 大流行，英国退伍军人帮助热线在 2020 年 3 月 23 日至 2020 年 6 月 2 日期间完全关闭。在此期间，我们通过电子邮件提供咨询，并通过帮助热线号码提供有关可用帮助和支持的记录建议。一旦封锁开始缓解，帮助热线服务就会在一段时间内逐步恢复。下表显示了事件的时间表：
如何部署您的卫星从国际空间站为您的组织带来价值联系info@nanoracks.com供卫星查询
如何部署卫星从国际空间站为您的组织带来价值与info@nanoracks.com进行卫星查询。纳米拉克提供的国际空间站（ISS）的价值命题商业卫星部署已被证明是有效且可靠的发射策略。截至2020年底，Nanoracks已从国际空间站部署了200多个卫星，并且清单继续填补以后的任务。通过适应敏捷开发范式，报纸公司和学术界与传统太空行业的建设不同。业务模型，技术规格和资金通常不是预先确定的，而是通过迭代投资和开发。因此，这些公司和机构受到压力，要求其表现出渐进式的进度和概念验证，以便为下一个开发周期筹集资金。较低成本的小型卫星发射服务的增长导致了在轨道示范中快速评估（IOD）的偏好和趋势，而有利于传统和不太结论的基于地面的研发。但是，舞台门资金的压力和IOD的决心是，将技术发展推向了更风险的容忍精神。开发人员无法承受步伐，需要遵守紧迫的时间表，并且必须在关键里程碑上取得切实的结果。实际上推动了快速发展的信封，同时取得了任务成功率。难以平衡的行为。IOD具有许多优势和吸引力，但是发射服务确实带有一些固有的缺点和风险。严格的时间表通常会导致滑倒，这意味着要进行以后的飞行或更少方便的后续选择，并且用于大众市场的量方法小型卫星的发射可能意味着较低的骑行方式或较少面值的触摸方法，或者与牛班票相当于船上的船上。报纸播放器所需要的最重要的是可靠，灵活的启动服务，并以可承受的价格在轨道上取得了高昂的触摸交付。纳米拉克从国际空间站部署卫星部署。
探索基于人工智能的聊天机器人的潜力来生成联合SPARQL查询通过生物信息学知识图
生物数据库中的大量数据泛滥提供了医疗保健和生命科学领域的各种信息。这些数据库为研究人员，科学家和工作专业人员提供了加速发现，开发新的假设并确定新型模式的机会[1]。另一方面，这些数据库需要实现复杂的存储和检索系统来从这些大数据库中检索信息。这成为研究人员和科学家的挑战[2]。作为RDF知识图发布的大多数生物数据库都依赖于SPARQL（SPARQL协议和RDF查询语言）等复杂的查询语言[3]来从数据库中检索信息。没有技术知识或有限的技术知识，研究人员和域用户无法编写准确且可靠的SPARQL查询，这可能会成为利用这些数据库的全部潜力的瓶颈[3] [1]。SPARQL是一种查询语言，可以使用户从数据库中查询信息[4] [3]。许多生物数据库利用RDF（资源描述框架）数据模型，其中RDF表示信息为适用于蛋白质功能（例如蛋白质功能，基因相互作用）的复杂生物学关系的互连三元组（受试者，谓词，对象）[2] [2] [4]。RDF数据可通过SPARQL端点提供，而SPARQL查询语言是专门设计用于查询RDF数据的，可以有效
人工智能聊天机器人：提高内罗毕大学计算机与信息学系处理学生查询的效率
摘要 人工智能聊天机器人正日益取代人类聊天服务代理，因为机器人能够通过自然语言和人工智能 (AI) 技术与人类交流。研究发现，大学需要提供由人工智能驱动的有效、高效的数字平台，以支持整体虚拟学习 (Alharthi、Spichkova 和 Hamilton，2019)。COVID-19 大流行扰乱了面对面的学习，大多数机构现在已经采用了混合或纯在线学习。在新生以虚拟方式入学的情况下，学生的问询有所增加，传统的人工支持渠道变得无效。这项研究旨在开发一种对话式人工智能聊天机器人，以提高内罗毕大学计算与信息学系 (DCI) 处理学生问询的效率。这项开发研究采用了瀑布式软件开发方法。数据来源是内罗毕大学网站上的内容和 DCI 学生。使用内容分析和结构化访谈来获取数据。自然语言处理 (NLP) 和 LSTM 模型用于构建 AI 聊天机器人 (称为 UniBot)。BLUE 评估方法用于评估 UniBot 在提供准确响应方面的有效性。研究确定聊天机器人的响应与 BLUE 得分为 0.75 几乎完美匹配。还采用了定量方法来评估模型的效率，方法是让 20 名目标学生使用聊天机器人 3 周，并通过问卷给出反馈。从学生的回答中获得的平均分数为 4.10，标准差为 0.59，这意味着 UniBot 实现了提高处理学生查询效率的目标。特别是，与 UniBot 互动的学生表示，该机器人易于使用，可以非常快速地检索所需信息。但是，聊天机器人无法回答它未接触过的主题的问题，并且会留下未回答的问题。在这种情况下，建议聊天机器人提供相关链接或人脉。
竞标竞标者和银行的响应要求（RP）的预价查询 /请求，以进行信息安全和网络安全
请告知，提交商业竞标/报价的时间表已延长了三个工作日（星期五25-08-2023（星期五）下午6:00之前至30-08-2023（星期三）下午6:00之前）。，银行必须在要求提案中指定的地址（星期三）下午6:00之前收到报价。行情必须由银行以指定的地址收到，不迟于上述报价 /商业出价的最后日期。NHB在适当截止日期后收到的任何出价，以提交NHB规定的出价，将被拒绝并未打开。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。