للتغلب على عدم الإجابة عن الاستعلامات المركبة (CQs) وحل مشاكل الرضا القيود (CSPs)، تم اقتراح عدة مفاهيم من تقسيم الهايبرجرافات -- مما أدى إلى مفاهيم مختلفة من العرض، على وجه الخصوص، العرض العادي والعرض المشترك والعرض الجزئي لعرض الهايبرشجرة (hw، ghw، وfhw). بناءً على الاهتمام المتزايد في استخدام هذه الطرق التقسيمية في الممارسة، يطلب مخزن عام للبرامج التقسيمية، فضلاً عن مجموعة كبيرة من المعيارات، ومحطة عمل عبر الإنترنت لإدخال وتحليل واسترجاع الهايبرجرافات. نحن نتحدث إلى هذه الحاجة بتوفير (i) تنفيذات محددة لتقسيم الهايبرجرافات (بما في ذلك الخوارزميات العملية الجديدة)، (ii) معيار جديد، واسع النطاق، للهايبرجرافات التي تنبع من مجموعات مختلفة من CQ وCSP، و (iii) HyperBench، واجهتنا الجديدة عبر الإنترنت للوصول إلى المعيار ونتائج تحليلاتنا. بالإضافة إلى ذلك، نصفح عدداً من التجارب الفعلية التي قمنا بها باستخدام هذه البنية الجديدة.
To cope with the intractability of answering Conjunctive Queries (CQs) and solving Constraint Satisfaction Problems (CSPs), several notions of hypergraph decompositions have been proposed -- giving rise to different notions of width, noticeably, plain, generalized, and fractional hypertree width (hw, ghw, and fhw). Given the increasing interest in using such decomposition methods in practice, a publicly accessible repository of decomposition software, as well as a large set of benchmarks, and a web-accessible workbench for inserting, analyzing, and retrieving hypergraphs are called for. We address this need by providing (i) concrete implementations of hypergraph decompositions (including new practical algorithms), (ii) a new, comprehensive benchmark of hypergraphs stemming from disparate CQ and CSP collections, and (iii) HyperBench, our new web-inter-face for accessing the benchmark and the results of our analyses. In addition, we describe a number of actual experiments we carried out with this new infrastructure.
To cope with the intractability of answering Conjunctive Queries (CQs) and solving Constraint Satisfaction Problems (CSPs), several notions of hypergraph decompositions have been proposed -- giving rise to different notions of width, noticeably, plai
Cardinality estimation (CardEst) plays a significant role in generating high-quality query plans for a query optimizer in DBMS. In the last decade, an increasing number of advanced CardEst methods (especially ML-based) have been proposed with outstan
Data analysis requires translating higher level questions and hypotheses into computable statistical models. We present a mixed-methods study aimed at identifying the steps, considerations, and challenges involved in operationalizing hypotheses into
Chest X-rays are the most common diagnostic exams in emergency rooms and hospitals. There has been a surge of work on automatic interpretation of chest X-rays using deep learning approaches after the availability of large open source chest X-ray data
Electrocardiography plays an essential role in diagnosing and screening cardiovascular diseases in daily healthcare. Deep neural networks have shown the potentials to improve the accuracies of arrhythmia detection based on electrocardiograms (ECGs).