Exécution multi-requêtes évolutive : approche d'apprentissage du renforcement
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore le modèle de vectorisation dans le traitement des requêtes pour les systèmes de base de données, optimisant les performances pour les requêtes OLAP.
Explore la perturbation des données pour la protection de la vie privée dans les systèmes de bases de données, y compris la reconstruction agrégée et son application dans l'extraction de données.
Explore le partage adaptatif dans les bases de données analytiques pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité grâce à de nouveaux paradigmes d'exécution.
Explore l'optimisation des requêtes basée sur les coûts dans les systèmes de base de données, couvrant l'estimation des coûts, l'estimation de la sélectivité, et rejoindre la cardinalité.
Explore le modèle d'itérateur dans le traitement des requêtes pour les systèmes de base de données, en se concentrant sur l'exécution tuple-at-a-time et l'évaluation de l'expression interprétée.
Explore à l'aide de bandits multi-armés pour un réglage efficace de l'index dans les bases de données, montrant les avantages par rapport aux méthodes traditionnelles.
