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L.E.K.咨询公司2024年CFO调查办公室L.E.K.咨询公司2024年CFO调查办公室
*调查问题：以下哪种技术/趋势将在未来三年内最大程度地影响您的组织？（按重要顺序选择最多三个。）注意：AI =人工智能； AI =生成人工智能； llm =大语言模型； RPA =机器人过程自动化；预计数据分析将是最具影响力的技术，其次是传统的AI/机器学习和云计算来源：L.E.K.调查，研究和分析
传记素描Sasha Mendjan生物炭的电势减轻气候变化数字道德的叙述
与最初的期望相反，即我们在数字机会和风险的看法和治理中看到的差异可能是由于对特定价值的强调的明显差异而造成的，数据不支持这种区别。Agide的研究表明，核心价值观（例如正义，尊严或隐私）在世界各地不同地区都具有显着的一致性。的主要差异似乎在其他地方：数字伦理的叙述。叙事是反复讲述的故事，包括一系列以特定顺序选择和安排的事件，通常包括中心人物（主角，对手），冲突和情节。
展商招股说明书
申请流程 – 具有优先积分的参展商的预售 ASN 展品销售团队将与 2021 年、2022 年和 2023 年累积了 ASN 优先积分的公司联系，了解 2024 年的空间选择。所有预约将根据优先积分排名分配。 请让您的 IT 部门将 service@mapyourshow.com、exhibits@asn-online.org、asn-online.org 域和 mapyourshow.com 域添加到您的安全发件人列表中，以确保您收到预约日期/时间分配电子邮件。详细指示将通过电子邮件发送给档案中的主要联系人。 请务必在指定的预约日期/时间选择您的展位。在指定的预约日期/时间之前，您将无法登录预订展位。错过预约时间的公司将失去根据参展商在优先积分选择列表中的优先顺序选择空间的能力。如果您无法赴约，您仍然可以在预约时间过后登录以确保您的展位。但请注意，空间选择仍将继续进行。
量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
人工智能遇见数据库：AI4DB 和 DB4AI
数据库和人工智能 (AI) 可以相互受益。一方面，人工智能可以使数据库更加智能 (AI4DB)。例如，传统的经验数据库优化技术 (例如成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问) 无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化人工智能模型 (DB4AI)。例如，人工智能很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用人工智能模型的复杂性，加速人工智能算法并在数据库内提供人工智能功能。DB4AI 和 AI4DB 最近得到了广泛的研究。在本教程中，我们回顾了关于 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的数据库配置、优化、设计、监控和安全技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提供了 AI4DB 和 DB4AI 的研究挑战和未来方向。
人工智能与数据库相遇：AI4DB 和 DB4AI
数据库和人工智能 (AI) 可以相互受益。一方面，AI 可以使数据库更加智能 (AI4DB)。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化 AI 模型 (DB4AI)。例如，AI 很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用 AI 模型的复杂性，加速 AI 算法并在数据库内提供 AI 功能。DB4AI 和 AI4DB 最近得到了广泛的研究。在本教程中，我们回顾了有关 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的数据库配置、优化、设计、监控和安全技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提供了 AI4DB 和 DB4AI 的研究挑战和未来方向。
一种用于反渗透淡化分析的新算法方法：设计优化和参数研究
摘要：人口增长，再加上工业和农业发展，导致对淡水供应的需求增加。对于缺水稀缺的国家，淡化构成了解决此问题的唯一可行解决方案。反渗透（RO）技术已被广泛使用，因为膜材料已升级并降低了成本。现在，RO是最重要的技术，用于化下不同类型的水，例如海水，咸水和自来水。但是，它的设计至关重要，因为许多参数都参与获得良好的设计。大量使用RO鼓励建立一种促进设计过程的程序，并有助于获得最佳性能RO脱盐系统。本文提供了一个分为三个部分的过程：（1）对RO参数进行分类； （2）按一定顺序选择pa-armeters，然后通过12个步骤进行计算过程； （3）然后在RO系统分析（ROSA）软件上插入所选参数和获得的值。然后，通过创建一个使用ROSA的RO系统设计阶段遵循的算法图表来总结这些点。然后以拟议列表上的一个示例进行验证以验证该过程，并进行了对参数的不同值进行比较。这项比较研究的结果表明，选择不同的参数会影响RO系统的生产力。此外，每个设计都有特定的最佳参数集，这取决于用户设置的限制。
Database Meets AI: A Survey
摘要 — 数据库和人工智能（AI）可以相互受益。一方面，AI可以使数据库更加智能（AI4DB）。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图选择）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB4AI）。例如，AI很难在实际应用中部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用AI模型的复杂性，加速AI算法并在数据库内提供AI功能。因此，DB4AI 和 AI4DB 最近都得到了广泛的研究。在本文中，我们回顾了有关 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的配置调整、优化器、索引/视图顾问和安全性方面的技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、面向 AI 的数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提出了研究挑战和未来方向。
Jawaharlal Nehru大学新德里110067
候选人有资格获得博士学位的资格，必须根据 - （i）教育资格和（ii）相关的净/JRF/GATE受试者的最低资格标准。仅具有教育资格但没有合格的净 /JRF /GATE的候选人，反之亦然，不得有资格入学。候选人最多可以根据在线申请表中的偏好顺序选择三项对其选择的研究，以入学博士学位。通知时程序。一旦行使的选项应为最终，以后不得允许更改。提交在线申请时候选人给出的偏好应为最终，例如，选择属于较高偏好的学科的候选人将对其他偏好没有任何要求。换句话说，如果候选人以较高的偏好选择选择，则只会以这种偏好为名。候选人只能在在线模式下申请他/她的UGC/CSIR Net百分位数/门评分。通过JRF寻求入学的候选人必须在JRF类别下单独申请。但是，JRF合格的候选人也可以在线模式分开申请净类别的入学。不会考虑离线申请。具有门评分的候选人仅是入学工程学院的博士学位课程。候选人被建议定期检查JNU网站，即www.jnu.ac.in，以获取任何通知和更新。