「cs.DB」カテゴリーアーカイブ

Raising the ClaSS of Streaming Time Series Segmentation

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 今日のユビキタスセンサーは、人間、動物、産業、商業、自然のプロセスの特性を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.LG | Raising the ClaSS of Streaming Time Series Segmentation はコメントを受け付けていません

Ontologies for Models and Algorithms in Applied Mathematics and Related Disciplines

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 応用数学および関連分野では、モデリング、シミュレーション、最適化のワークフ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.DL, cs.IR, I.2.4 | Ontologies for Models and Algorithms in Applied Mathematics and Related Disciplines はコメントを受け付けていません

RDBench: ML Benchmark for Relational Databases

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 高品質のデータセットと標準化された評価指標の恩恵を受けて、機械学習 (ML … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.LG, cs.SI | RDBench: ML Benchmark for Relational Databases はコメントを受け付けていません

SPARE: A Single-Pass Neural Model for Relational Databases

投稿日: 2023年10月23日 作成者: jarxiv

要約 画像やテキストのディープ ニューラル ネットワークについては広範な研究が行 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB | SPARE: A Single-Pass Neural Model for Relational Databases はコメントを受け付けていません

Table-GPT: Table-tuned GPT for Diverse Table Tasks

投稿日: 2023年10月16日 作成者: jarxiv

要約 GPT-3.5 や ChatGPT などの言語モデルは、人間の多様な指示に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DB | Table-GPT: Table-tuned GPT for Diverse Table Tasks はコメントを受け付けていません

On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理 (NLP) アルゴリズムが意図的な攻撃に対して脆弱であること … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.DB, cs.LG, cs.SE | On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models はコメントを受け付けていません

Querying Large Language Models with SQL

投稿日: 2023年10月12日 作成者: jarxiv

要約 多くのユースケースでは、情報はテキストで保存されますが、構造化データでは利 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB | Querying Large Language Models with SQL はコメントを受け付けていません

Sequential composition of propositional logic programs

投稿日: 2023年10月12日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、命題論理プログラムの逐次合成と分解を紹介し、研究します。 非周 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.DM, cs.LO, math.LO | Sequential composition of propositional logic programs はコメントを受け付けていません

Schema-adaptable Knowledge Graph Construction

投稿日: 2023年10月12日 作成者: jarxiv

要約 従来のナレッジ グラフ構築 (KGC) アプローチは通常、事前定義されたス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DB, cs.IR, cs.LG | Schema-adaptable Knowledge Graph Construction はコメントを受け付けていません

Is Simple Uniform Sampling Effective for Center-Based Clustering with Outliers: When and Why?

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 実世界のデータセットにはしばしば外れ値が含まれ、外れ値の存在はクラスタリン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CG, cs.DB, cs.LG | Is Simple Uniform Sampling Effective for Center-Based Clustering with Outliers: When and Why? はコメントを受け付けていません