Computerwissenschaften - Datenbanken

ACoNE bietet ein effizientes Modell zur Generierung erklärbarer Abfrageeinbettungen.

Ein Blick darauf, wie Anomalieerkennung die Effizienz von Unternehmen verbessert und Probleme aufspürt.

Die Privatsphäre der Käufer zu schützen ist super wichtig, während die Datenmärkte wachsen.

Entdecke, wie Process Mining die Effizienz und Entscheidungsfindung für Unternehmen verbessert.

In diesem Papier wird besprochen, wie Technologie die städtischen Transportsysteme verbessern kann.

In diesem Paper geht's darum, wie Sprachmodelle die Genauigkeit beim Schemaabgleich verbessern können.

Eine neue Methode verbessert die Textindizierungsleistung über wichtige Dimensionen hinweg.

Dieses Framework steigert die Effizienz in der Datenwissenschaft, indem es Python-Code in SQL umwandelt.

LITS verbessert die Leistung beim String-Indexing und überwindet die Einschränkungen herkömmlicher Methoden.

Neue Tools ermöglichen intuitive Datenabfragen mit natürlicher Sprache.

Ein neuer Ansatz zur Analyse unstrukturierter Daten mit fortschrittlichen Abfragemethoden.

Eine neue Indexierungsmethode verbessert die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit in Transaktionsdatenbanken.

Generative KI verbessert, wie Datenprofis SQL-Abfragen schreiben.

Ein neues Tool zur Bewertung von LLMs bei Prozessmining-Aufgaben.

AgileDART macht die Datenverarbeitung am Rand einfacher für schnelle Entscheidungen.

Eine neue Methode kombiniert Sprachmodelle und Datenbanken für besseren Datenzugriff.

Forschung verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen, zeitbezogene Informationen in Tabellen zu verarbeiten.

Dieses Papier stellt eine neue Methode zur Bewertung von Daten vor, die sich auf Nutzerpräferenzen konzentriert.

Erforschung des Wechsels von Punktprodukten zu gelernten Ähnlichkeiten für bessere Abrufe.

Entdecke eine neue Methode für effektives aktives Lernen in Situationen mit begrenzten Daten.

Diese Studie untersucht, wie numerische Literale die Linkvorhersage in Wissensgraphen beeinflussen.

Ein Blick auf den Ansatz des Shuffle-Modells zum Schutz der Privatsphäre der Nutzerdaten.

Ein neuartiger Ansatz, um Wildtierhandel online zu verfolgen und zu analysieren.

TSLGen vereinfacht die Erstellung von SIMD-Bibliotheken für verschiedene Hardware.

Neue Indizierungstechniken beschleunigen die Datenanalyse, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

Eine Studie über die Herausforderungen, natürliche Sprache in SQL-Abfragen umzuwandeln.

Diese Studie vergleicht Turtle- und JSON-Formate zur Speicherung astronomischer Provenienzdaten.

MEVDT bietet umfassende Daten zur Verbesserung von Fahrzeugverfolgungstechnologien.

Neue Methoden erkunden, um sicherzustellen, dass Echtzeitdaten aktuell und zuverlässig bleiben.

Lerne, wie relationale Deep Learning die Datenanalyse für Unternehmen verändert.

Untersuchung, wie der Shapley-Wert bei der Dateninterpretation und den Abfrageergebnissen hilft.

Lerne Strategien, um unvollständige Daten in Datenbanken effektiv zu verwalten.

Dieser Artikel behandelt das Begrenzungsproblem in Graphdatenbanken und dessen Bedeutung.

Eine kostengestützte Methode geht mit widersprüchlichen Daten in Wissensbasen um.

Lern, wie du die Ausgaben für Cloud-Datenanalyse senken kannst, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Dieser Artikel behandelt eine neue Abfragesprache, um komplexe Überzeugungen in Wissensgraphen zu verstehen.

Eine neue Methode zur Erkennung von Anomalien in zeitlichen Wissensgraphen.

Neue Techniken verbessern die Effizienz von Multijoins in Graphdatenbanken.

Ein neuer Ansatz, um die Antwortvielfalt bei Datenbankabfragen zu erhöhen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Abfragebewertung in dynamischen Datenströmen.