XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System查询处理
M. SC。物理学（具有材料科学专业化）MCAMCA
XML和Web数据。单元I [05]最大标记：08简介：数据库系统应用和目的，DBMS，数据库用户的特征，DBMS的1层，2层和3层体系结构以及其优势，数据库体系结构的水平，数据模型，数据模型，数据模型，数据独立性，数据独立性，数据独立性，角色和DBA的责任感。单位-II [10]最大标记：12个数据库设计和E-R模型：数据库设计的概述，建模概念，ER图，减少对关系模式，扩展的ER特征，建模的替代符号，用于建模，心脏限制，使用原子依赖性，BCCNF和4NF，3NF和4NF，3NF和4N。单位-III [12]最大标记：20个关系数据库：关系数据库，数据库模式，密钥，模式图，关系查询语言，关系操作的结构。SQL的概述，SQL数据定义，SQL查询的基本结构，基本操作，集合操作，无效值，汇总功能，嵌套的子查询，数据库的修改。加入表达式，视图，交易，完整性约束，SQL数据类型和模式，授权，从编程语言访问SQL，Dynamic SQL和SQL CLI的概述。功能和过程，触发器。关系代数基本和扩展操作。元组和域关系计算。单位IV [10]最大标记：22交易管理和查询处理：交易概念，模型，存储结构，原子能和耐用性，隔离，隔离水平，查询处理的概述，测量查询成本，选择操作，分类，加入操作，连接操作，其他操作，其他表达和表达评估。查询优化的概述，关系表达的转换，评估计划的选择。
由阿尔茨海默氏病与瑞典淀粉样蛋白前体蛋白突变
摘要在本文中，我们解决了回答用户自然语言提出的复杂问题的问题。由于传统信息检索系统不适合复杂问题，因此这些问题通常在知识库（例如Wikidata或dbpe-dia）上运行。我们提出了一种半自动方法，将自然语言问题转换为可以在知识库中轻松处理的SPARQL查询。该方法应用了分类技术，将自然语言问题与一组预先固定模板的正确查询模板相关联。我们方法的性质是半自动的，因为查询模板是由人类评估者手动编写的，他们是知识库的专家，而分类和查询处理步骤是完全自动的。我们在大规模CSQA数据集上进行了提问的实验证实了我们方法的有效性。
基于AI-Agent的系统，用于使用大语言模型进行事实检查支持
摘要在当今世界上，由于信息传播的速度和社交媒体的影响，虚假信息的问题变得越来越相关。本文探讨了假新闻对社会及其政治，经济和社会后果的影响。特别注意使用大语模型（LLMS）来自动进行事实检查过程。描述了LLM在验证信息中的功能，包括文本分析，与可靠来源的比较以及上下文化。同时，突出显示了使用LLMS创建假新闻的风险。提出了一种基于AI的虚假信息检测工具的体系结构，其中包括查询处理模块，数据库，使用Web资源和结果分析。此方法旨在提高信息验证的效率和准确性。
数据库的量子计算：简短的调查和视力
摘要随着量子计算的发展，自1980年代以来就已经取得了重大进步，导致量子计算机的诞生并在这个新兴领域激发了广泛的热情。虽然量子计算仍处于开发的早期阶段，但研究人员越来越吸引其魔力，并确定了各个领域的许多引人入胜的应用程序，包括密码学，查询优化和机器学习。值得注意的是，最有前途的应用程序之一在于数据库管理系统领域内，从而为数据库提供了量子计算，这具有与经典数据库相比的实质优势，尤其是在查询处理速度和效率方面，以及节省内存空间。本愿景论文旨在概述数据库领域的量子计算的挑战和机会，并概述了开发量子多模式数据库的潜力。
工业市场的人工智能
NETVIBES 品牌在达索系统 3D EXPERIENCE 平台上展示了信息智能。它使组织能够收集、整理和丰富大数据（无论是内部还是外部、结构化还是非结构化、简单还是复杂、实时还是存档），并通过高价值应用程序将这些信息传递给用户。自成立以来，该品牌的解决方案组合就融合了大数据管理技术和高级分析技术，包括机器学习工具和技术。具体来说，其首款产品是专为企业使用而设计的 Web 级搜索平台。它使用机器学习通过显示隐藏的信息和关系来丰富数据，并成功地将高级分析集成到其亚秒级查询处理框架中。因此，NETVIBES 为 3D EXPERIENCE 平台上机器学习技术的开发提供了理想的基础，其大数据处理框架仍然是该品牌企业应用程序套件的核心引擎。
M.Sc.计算机科学M.Sc.计算机科学
空间和时间数据库：时间数据库：时间数据库的概述-TSQL2，TSQL2，空间数据库 - 空间数据类型 - 空间关系 - 空间数据结构 - 空间访问方法 - 空间访问方法 - 空间DB DB实现：分布式数据库，体系结构和设计：集中式数据库与非集中数据库，均质和异质DDBM，功能和体系结构，分布式数据库设计，DDBMS中的查询处理。Basics Introduction to NoSQL : Characteristics of NoSQL, NoSQL Storage types, Advantages and Drawbacks, NoSQL Products Interfacing and interacting with NoSQL: Storing Data In and Accessing Data from MongoDB, Redis, HBase and Apache Cassandra, Language Bindings for NoSQL Data Stores Understanding the storage architecture: Working with Column Oriented Databases, HBase Distributed Storage Architecture, Document商店内部。案例研究
人工智能医疗聊天机器人系统 - ijarcce
摘要：为了过上更好的生活，医疗保健极为重要。但是，一旦出现任何健康问题，就很难与医生进行咨询。提出的想法是使用人工智能制作一个医疗聊天机器人，它将在咨询医生之前诊断疾病并提供有关疾病的基本详细信息。为了降低医疗成本并提高医疗知识的可及性，制作了医疗聊天机器人。某些聊天机器人充当医学参考书，帮助患者更多地了解他们的疾病并有助于增强他们的健康。只有当聊天机器人可以诊断所有疾病并提供必要的信息时，用户才能真正获得聊天机器人的优势。文本到文本诊断机器人让患者参与有关其医疗问题的对话，并根据他们的症状提供个性化诊断。因此，人们会考虑自己的健康并得到正确的保护。关键词：人工智能、预测、模式匹配、疾病、查询处理
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
debmalya panigrahi-杜克计算机科学
我对理论计算机科学非常感兴趣，尤其是对算法的设计和分析。我的主要研究推力是不确定性下的图算法和算法。在图算法中，我对网络流，图形切割和连接性的研究感兴趣。最近的一些亮点包括打破60年历史的全对最大流量的立方运行时屏障以及用于顶点连接性和（确定性）最低速度的最接近最佳算法。在不确定性的算法中，我对在线算法的经典竞争分析以及利用机器学习来克服最坏情况绩效障碍感兴趣。最近的亮点包括通过分层LP的K -Server和K -Taxi的多结构竞争比，以及用于基本在线问题的学习效果算法的几种结果。我也对近似算法，组合优化和算法游戏理论感兴趣。除了理论研究外，我还对实践问题的算法设计感兴趣。这包括用于在线搜索，广告，社交网络和电子商务的算法，计算机网络的设计和管理，数据库管理和查询处理算法以及具有人工智能中应用的算法。我已经与这些领域的研究人员合作设计了实用，可实施且可扩展的算法。这项工作的大部分已在应用领域的同行评审场所发表，其中一些已导致了原型或产品的专利和部署。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。