Gist.Science
VandaagZoekenMijlpalenOver onsTestimonials
  • EN
  • NL
  • DE
  • FR
  • ES
  • 中文
  • 日本語
  • 한국어
  • PT
  • IT
💻 Category

cs.DB

87 papers

PANDAExpress: a Simpler and Faster PANDA Algorithm

Dit paper introduceert PANDAExpress, een vereenvoudigd en sneller algoritme dat de inefficiënte polylog-factor uit de originele PANDA-algoritme verwijdert door een nieuwe partitie-strategie met dynamische hypervlakken te gebruiken, waardoor het de optimaliteit van gespecialiseerde algoritmen bereikt terwijl het de algemene kracht van PANDA behoudt.

Mahmoud Abo Khamis, Hung Q. Ngo, Dan Suciu2026-03-05🔢 math

Maintaining Leiden Communities in Large Dynamic Graphs

Dit paper introduceert HIT-Leiden, een nieuw algoritme voor het efficiënt bijwerken van Leiden-gemeenschappen in grote dynamische grafen dat, in tegenstelling tot bestaande methoden, de benodigde rekentijd voor kleine updates drastisch verlaagt en snelheidsverbeteringen tot vijf ordes van grootte bereikt zonder in te leveren op de kwaliteit.

Chunxu Lin, Yumao Xie, Yixiang Fang + 3 more2026-03-05💻 cs

Local Shapley: Model-Induced Locality and Optimal Reuse in Data Valuation

Dit paper introduceert Local Shapley en het LSMR-algoritme, die de computationele complexiteit van datavaluatie drastisch verminderen door gebruik te maken van model-geïnduceerde localiteit om Shapley-waarden te berekenen via een optimaal hergebruik van trainingssubsets in plaats van exhaustieve coalitieenumeratie.

Xuan Yang, Hsi-Wen Chen, Ming-Syan Chen + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

ErrorLLM: Modeling SQL Errors for Text-to-SQL Refinement

Dit paper introduceert ErrorLLM, een framework dat expliciet SQL-fouten modelleert via dedicated error tokens en structurele representaties om de detectie en correctie van syntactische en semantische fouten in tekst-naar-SQL-generatie te verbeteren.

Zijin Hong, Hao Chen, Zheng Yuan + 6 more2026-03-05💬 cs.CL

Towards Effective Orchestration of AI x DB Workloads

Dit artikel bespreekt de uitdagingen en biedt een ontwerp voor het effectief orkestreren van geïntegreerde AI- en database-workloads om prestaties, beveiliging en robustheid te verbeteren ten opzichte van traditionele methoden waarbij data wordt geëxporteerd.

Naili Xing, Haotian Gao, Zhanhao Zhao + 6 more2026-03-05🤖 cs.AI

Relational In-Context Learning via Synthetic Pre-training with Structural Prior

Dit artikel introduceert RDB-PFN, het eerste relationele fundamentele model dat uitsluitend is getraind op synthetische data via een Relational Prior Generator, waardoor het zonder voorafgaande training in staat is om via contextueel leren effectief nieuwe databases te analyseren.

Yanbo Wang, Jiaxuan You, Chuan Shi + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

SpotIt+: Verification-based Text-to-SQL Evaluation with Database Constraints

SpotIt+ is een open-source tool die Text-to-SQL-systemen evalueert door middel van gebonden equivalentieverificatie en een door LLM's ondersteunde constraint-mining pipeline om realistische database-instanties te genereren die verschillen tussen gegenereerde en grondware SQL-query's blootleggen.

Rocky Klopfenstein, Yang He, Andrew Tremante + 3 more2026-03-05🤖 cs.AI
← Vorige

Vond je deze uitleg goed? Ontvang er elke dag één.

Check je inbox om je aanmelding te bevestigen.

Er ging iets mis. Opnieuw proberen?

Geen spam, altijd opzegbaar.

Gist.Science
Over onsTestimonialsPrivacyContact

Met dank aan arXiv, bioRxiv en medRxiv voor het gebruik van hun open access interoperabiliteit.

Gist.Science is a product of Bition B.V.
Verdunplein 17, 5627SZ Eindhoven
KvK: 95743731 | BTW-ID: NL867271966B01
mail@gist.science

Gemaakt in Nederland 🇳🇱