XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System查询数据库
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。
量子计算在数据库查询优化中的适用性
我们评估了量子计算在两个基本查询优化问题（连接顺序优化和多查询优化 (MQO)）上的适用性。我们分析了目前基于门的量子系统和量子退火器（两种目前市面上可用的架构）上可以解决的问题维度。首先，我们评估了基于门的系统在 MQO 上的使用情况，MQO 之前已通过量子退火解决。我们表明，与传统计算相反，不同的架构需要进行复杂的调整。此外，我们提出了一种用于连接顺序问题的多步骤重新表述，使其可以在当前量子系统上解决。最后，我们系统地评估了我们对基于门的量子系统和量子退火器的贡献。通过这样做，我们确定了当前局限性的范围，以及量子计算技术对数据库系统的未来潜力。
gensql：用于查询数据库表的生成模型
本文介绍了GensQL，这是一种用于查询数据库表的概率生成模型的概率编程系统。通过仅使用几个用于查询概率模型的关键基础来增强SQL，GENSQL可以简明地实现复杂的贝叶斯推理工作。gensql的查询计划器基于一个统一的程序化接口，用于与表格数据的概率模型进行交互，这使得使用以各种概率编程语言编写的模型，这些模型是针对特定工作量身定制的。概率模型可以通过概率程序合成，手工设计或两者的组合自动学习。gensql是使用新型类型系统和典型语义进行正式化的，这使我们能够建立证据，以确切地表征其健全性保证。我们在两项现实世界中评估了我们的系统，这是虚拟湿实验室的临床试验中的异常检测和有条件的合成数据生成 - 并表明GENSQL更准确地捕获了与普通基线相比的数据的复杂性。我们还表明，与几种替代方案相比，GENSQL中的声明语法更简洁，更容易出错。最后，gensql提供了1。7-6。8x加速度与最接近的竞争对手在代表性基准集合中相比，并在与手写代码相当的时间内运行，部分原因是其可重复使用的优化和代码专业化。
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ............................................................................................................................................................ 12 战略2：开发有效的人工智能协作方法 ................................................................................................................ 14
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
环境查询系统和空间查询
图 1. 勾选启用 EQS 的设置。 ...................................................................... 15 图 2. 文件夹结构和 AI 文件夹内容。 .............................................................. 15 图 3. AIC_Enemy 的蓝图逻辑 .............................................................. 16 图 4. Update Sight Key 功能的蓝图逻辑。 ...................................................... 16 图 5. Update Target Key 功能的蓝图逻辑。 ...................................................... 17 图 6. BB_Enemy 的内容。 ...................................................................... 18 图 7. BT_Enemy 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 18 图 8. BTT_RandomLocation 的蓝图逻辑。 ............................................................. 19 图 9. “ProvideSingleActor” 功能的蓝图逻辑。 ............................................................. 20 图 10. EQS_FindPlayer 的蓝图逻辑 ............................................................. 20 图 11. 用作代理的 ThirdPersonCharacter 的详细信息。 .......................... 21 图 12. “Pawn”选项卡中 ThirdPersonCharacter 的详细设置详情。 ...... 22 图 13. 显示场景所用地图的视口。 .............................................. 22 图 14. 详细描述行为“Wander”的行为树。........................................ 23 图 15. 详细描述行为“WanderFollow”的行为树。 ........................................ 24 图 16. 分配给 NPC 的行为“WanderFollow”............................................. 24 图 17. 为项目创建的文件夹结构和文件。 ............................................. 27 图 18. NPC_AIC 的蓝图逻辑。 ............................................................. 28 图 19. NPC_BB 的内容......................................................................... 28 图 20. NPC_BT 的蓝图逻辑。 ........................................................... 29 图 21. PlayerContext 的蓝图逻辑............................................................... 30 图 22. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑最左边的三分之一。 ...................................................................................... 30 图 23. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑中间的三分之一。 ...................................................................................... 31 图 24. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑最后三分之一。 ...................................................................................... 31 图 25. FindCompanionCover 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 32 图 26. GetIntoCompanionCover 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 33 图 27. CoverFromReference 行为树。 ...................................................................... 34 图 28. “Threat”对象的“ThreatPawn”组件的详细信息。 ................................................................ 35 图 29. 评估分数的雷达图。 ...................................................................................................................... 43
新闻查询
理查德·弗里曼（Richard Freeman）拥有超过19年以上的行业经验，可以在包括《财富》全球500家公司（Fortune Global 500公司）在Capgemini工作六年时提供B2B和B2C大数据，复杂的Integraton和数据科学项目。理查德（Richard）领导该平台的动手交付，建筑和数据科学，可预测和匹配医疗保健供应商的公共合同。该平台包括内部大数据管道，自定义NLP模型，新颖的机器学习模型，并与领先的大学合作，在新型Innovate UK资助的研究项目上。他还是各种公司，初创公司和VCS的独立AWS Solutons架构师，数据科学专家和技术顾问。在共同创立Vamstar之前，理查德（Richard）在Justgiving工作了六年，领导了数据科学供电的消费产品和平台的技术交付，该产品在2013年在产品中筹集了2000万美元的良好原因，以实现良好的原因，后来在Microsoft Build and Build and Build and Build and Decded Keynotes中显示。然后，他领导了基于内部AWS的数据科学的交付，并在JustGiving的2600万用户的Analytcs Raven Platform支持竞选管理，ClickStream Analytcs和Draud detecton Products供电的Graph Analytcs，机器学习和自然语言处理，其中包括与领先的学术界合作。他在神经网络，机器学习和自然语言处理中拥有计算机系统工程和博士学位（曼彻斯特）的孟。Active Blogger，国际演讲者和一本书的作者以及Packt，Udemy和O'Reilly Safari上的几个视频课程。多年来，他已经提出并分享了他在包括AWS Re：Invent，AI峰会和聚会等许多高级会议上的经验。
GSA-PFAS-查询-半导体-...
半导体行业协会 (SIA) 1 很高兴有机会向总务管理局 (GSA) 提交这些评论，以响应其关于产品中 PFAS 的信息请求 (RFI)。2 SIA 支持联邦政府减少采购含 PFAS 产品的目标，但出于以下原因，我们认为半导体产品不应受到因此 RFI 而产生的任何采购限制，含有半导体元件的产品也不应仅仅因为其包含半导体作为其支持技术而受到限制。在 SIA 的支持下，半导体 PFAS 联盟发表了技术论文，记录了该行业在各种应用中对 PFAS 的使用，包括有关特定 PFAS 在我们的制造过程中的独特功能特性的信息、缺乏非 PFAS 替代品来满足性能要求，以及识别和采用潜在替代化学品所需的技术障碍和较长的交货时间（通常为 5-25 年或更长时间）。每篇技术论文都可以在 https://www.semiconductors.org/pfas/ 下载，我们将这些论文通过引用纳入这些评论中。3这些论文为我们的评论提供了技术基础，我们敦促 GSA 在未来制定规则时考虑为半导体制造业及其价值链提供便利。如 RFI 中所述，GSA 采购政策联邦咨询委员会 (GAP FAC) 建议 GSA 通过政府采购减少 PFAS，特别考虑其他州和联邦计划已经确定的产品类别：家具、地毯、地毯、窗帘、炊具、食品服务用具、食品包装材料、餐具、餐具、油漆、清洁产品、防污防水处理、地板和地板护理产品 SIA 向 GSA 建议半导体产品不应受到任何此类采购限制，含有半导体元件的产品也不应仅仅因为它包含半导体作为其支持技术而受到限制。正如半导体 PFAS 联盟发表的论文所记录的那样，鉴于目前的行业实践和工艺技术，在不使用 PFAS 的情况下制造半导体在技术上是不可行的。半导体存在于无数对美国政府至关重要的产品中
