检索结果-南通市图书馆

作者：杨国燕电子科技大学

学位级别：硕士

垃圾分类事关民生和生态文明,已成为制约社会高质量发展的重要因素,是解决日益增加的环境风险的重要举措,更是社会治理体系迈向现代化的重要环节。自2008年试点以来,效果不甚理想。已有研究多聚焦于经济发达地区,宏观分析城市居民垃圾... 详细信息

垃圾分类事关民生和生态文明,已成为制约社会高质量发展的重要因素,是解决日益增加的环境风险的重要举措,更是社会治理体系迈向现代化的重要环节。自2008年试点以来,效果不甚理想。已有研究多聚焦于经济发达地区,宏观分析城市居民垃圾分类行为的文献较多,涉及经济相对落后地区研究很少,涉及西南农村地区的研究更是少之又少,研究者以自贡市为例,从心理行为和公共管理科学的微观视角探讨自贡市农村居民生活垃圾分类的意愿、行为及意愿与行为的一致性,试图揭示较为普适的规律。本文利用公共产品理论、计划行为理论、态度-情景-行为理论等建立了理论分析模型,梳理文献归纳总结了制度因素、硬件因素、个人因素三个维度12个影响因素,并根据彼得·M·戈尔维策的执行意向理论,将生活垃圾分类意愿细分为目标意愿和执行意愿,生活垃圾分类行为细分为分类收集和分类投放,进行更加细致深入的探讨。参考以往的研究文献,编织了包含40个题项的农村居民生活垃圾分类意愿与行为一致性李克特5级量表,采用分层抽样方法对477名自贡农村居民进行线下实地有效调查,覆盖了自贡市全部65个乡镇,通过SPSS和AMOS软件,运用项目分析、相关分析、回归分析、因子分析等数据分析方法,对样本在目标意愿、执行意愿、意愿、分类收集、分类投放、行为、一致性7方面进行了深入探析。在生活垃圾分类意愿方面,宣传教育、垃圾处理技术、环境态度、公平性感知会显著正向影响生活垃圾分类目标意愿;设施供给、环境态度、环境知识、公平性感知显著正向影响执行意愿;而生活垃圾分类意愿受到法律法规、宣传教育、设施供给、垃圾处理技术、环境态度、环境知识、公平性感知会的显著正向影响。在生活垃圾分类行为方面,设施供给、垃圾处理技术、环境态度、环境知识会对分类收集产生显著正向影响;环境态度、环境知识、知觉行为控制会对分类投放产生显著正向影响;而生活垃圾分类行为受到环境态度、环境知识、知觉行为控制正向影响。在生活垃圾分类意愿与行为一致性方面,制度维度的法律法规、硬件维度的设施供给、个人维度的环境知识和公平性感知显著正向影响一致性。根据实证分析结果,结合自贡实际并借鉴先进做法,有针对性的提出了四方面的建议,即加强宣传教育,推动习惯养成;推进制度建设,强化顶层设计;完善基础设施,提升服务水平;坚持价值引领,体现全民参与;为执政者的科学决策提供有力支撑,摆脱当前垃圾治理困境,建设人与自然和谐共生的现代化城市。

关键词：生活垃圾分类影响因素分类政策计划行为理论公共管理

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基于图结构聚类的社区搜索算法的研究

基于图结构聚类的社区搜索算法的研究

作者：陈亚中深圳大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术的快速发展,各个行业都形成了自身的海量数据,在电信行业形成的海量通话数据、生物化学中分子之间的关系数据、交通网路的架构信息以及社交网络中形成的数据信息。如何充分的挖掘这些数据的潜在价值是目前学术界和... 详细信息

近年来,随着信息技术的快速发展,各个行业都形成了自身的海量数据,在电信行业形成的海量通话数据、生物化学中分子之间的关系数据、交通网路的架构信息以及社交网络中形成的数据信息。如何充分的挖掘这些数据的潜在价值是目前学术界和工业界探讨的热点问题。对于这些数据形成的巨大的复杂网络系统,可以用图结构清晰地表示,而对图中的数据进行聚类操作是挖掘图数据信息的一个基本工具。然而,现实中的数据总是在不断地动态更新,传统的基于图结构的聚类算法SCAN(A Structural Clustering Algorithm for Networks)并不能有效地处理和维护实时更新的数据信息。因此本文提出了一种基于广度优先树BFS-tree(Breadth First Search-tree)的增量图结构聚类算法ISCAN(Incremental Structural Clustering for Dynamic Networks)。当数据更新时,利用该算法无需重新计算整个图,只需更新少量的边,通过广度优先树的断裂以及合并来维护已有的聚类结果。此外,为了减少在计算图中顶点之间相似性所消耗的时间,本文提出了如何利用多核进行结构相似性的计算,并且提出了两种有效的负载均衡策略。传统的结构聚类算法,对给定的阈值参数非常的敏感,细微的变化都会对聚类结果产生较大的影响,本文提出了一种基于三角形的结构聚类模型,相对于传统的结构聚类算法,不仅能够降低聚类结果对参数的敏感性,而且能够得到更加紧密的社区。最后,以现实世界中形成的量图数据为依据做了大量的对比试验。实验结果证明了提出的增量图结构聚类算法和并行计算结构相似性的有效性、正确性,以此同时,通过实验发现,我们提出的基于三角形的结构聚类,不仅能够得到更加紧密的社区,而且当阈值发生改变时,聚类的结构更加的稳定。

关键词：社交网络动态更新聚类算法广度优先树负载均衡

并行度量空间相似性索引MVP-tree的设计和实现

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并行度量空间相似性索引MVP-tree的设计和实现

作者：雷富立深圳大学

学位级别：硕士

相似性查询广泛存在于多媒体和生物数据管理分析中。当面对不同领域数据多样性问题时,传统做法为每种数据类型量身定做专门的索引系统,性能较好但是开发维护的成本高,适用范围窄。度量空间索引把数据抽象成度量空间的点,利用用户定义距... 详细信息

相似性查询广泛存在于多媒体和生物数据管理分析中。当面对不同领域数据多样性问题时,传统做法为每种数据类型量身定做专门的索引系统,性能较好但是开发维护的成本高,适用范围窄。度量空间索引把数据抽象成度量空间的点,利用用户定义距离函数的三角不等性实现数据排除。它不要求数据具有坐标,距离函数也不限于欧氏距离,具备高度的通用性,可以利用度量空间索引技术开发一个统一的维护成本低且使用范围广的索引系统来处理多种类型的数据。但是,度量空间索引系统追求通用性而无法利用领域信息,导致其搜索性能逊色于传统的专用系统。针对这一问题,本论文采用并行的方法提高目前最流行的度量空间索引之一MVP-tree的性能,主要包括以下几方面的工作:首先,设计和实现了一种并行化构建MVP-tree索引的方法,在多核计算机系统上为索引分支的构建过程分配单独的构建线程,加快索引的构建速度;其次,设计和实现了多种MVP-tree索引多线程并行查询算法。为MVP-tree设计了多种查询线程创建和分配的方式,多种缓存机制和多种并行化方式。通过实验分析比较在不同参数设定前提下多种并行查询算法对响应时间和吞吐率的改善效果,得出与各并行查询算法相对应的优化参数搭配方式;第三,实现了基于MVP-tree的并行分布式局部索引架构,实现了数据分块并分散存储以及索引构建和查询的多机并行化,并与单个计算节点上多线程并行方法相结合进一步提高MVP-tree索引的性能;最后,根据以上工作实现了开源软件包UMAD的相似性索引模块Ge DBIT,结合其它模块构建了一个索引测试平台,并验证了本论文提出的多种并行方法的有效性。

关键词：度量空间索引相似性 MVP-tree 多线程局部索引

面向区块链吞吐率的网络节点优化部署问题研究

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面向区块链吞吐率的网络节点优化部署问题研究

作者：李胜深圳大学

学位级别：硕士

近年来,随着区块链技术日趋成熟,其在金融服务、资源共享、贸易管理等领域受到了越来越多的关注。但是,当前区块链技术的一个缺陷就是交易吞吐率低,不能很好的支持高并发的应用场景。目前针对该问题的研究主要集中在设计优化区块链网络... 详细信息

近年来,随着区块链技术日趋成熟,其在金融服务、资源共享、贸易管理等领域受到了越来越多的关注。但是,当前区块链技术的一个缺陷就是交易吞吐率低,不能很好的支持高并发的应用场景。目前针对该问题的研究主要集中在设计优化区块链网络框架、设计改进共识协议或应用其它新技术等方面。本文将从区块链节点部署的角度提高开源区块链框架Fabric的吞吐率。首先,本文针对Fabric区块链框架中的事务处理流程,提出了通过合理部署网络中的节点来降低各个节点彼此间的通信时延,进而降低事务处理时延,增加网络吞吐率的思路。Fabric中,事务由若干不同节点按一定顺序进行处理,优化节点部署能降低事务处理时延。从系统的角度来看,优化所有事务的时延,就能提高系统吞吐率。前期调研尚未发现采用这一思路的研究工作。其次,为准确刻画区块链的耗时机制,本文建立了Fabric区块链网络中常见事务的耗时模型。Fabric查询时应用程序节点连接到记账节点读取并返回即可,更新则需要经过背书节点背书、排序节点排序打包、记账节点验证存储等步骤。本文建立了查询事务、更新事务和查询-更新事务的耗时模型,并在涉及更新账本的耗时模型中考虑了两种不同的共识协议:Raft和PBFT。最后,本文基于上述耗时模型搭建了优化求解框架。优化的节点部署方案采用数学规划优化器Gurobi求解,并与随机产生的部署方案进行对比。测试数据根据真实区块链网络特性生成。实验结果表明,不论是查询事务、更新事务,或者是查询-更新混合事务,基于所提耗时模型求解的优化部署方案的时延明显小于随机方案。具体来讲,查询事务平均可降低28%,更新事务平均可降低27%,混合事务平均可降低36%。本文的研究虽然针对Fabric区块链框架,但通过优化节点部署来增加吞吐率这一方法可以推广到其它区块链框架中,且可以和其它优化方法叠加使用,进一步提升吞吐率。

关键词：区块链吞吐率 Fabric 节点部署耗时模型时延优化

PCT：一种基于支撑点空间维诺划分的度量空间索引

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PCT：一种基于支撑点空间维诺划分的度量空间索引

作者：刘林锋深圳大学

学位级别：硕士

基于双流向多图卷积模型的区域交通流量预测研究

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基于双流向多图卷积模型的区域交通流量预测研究

作者：蔡汝盛深圳大学

学位级别：硕士

在时空网络中的城市流量预测(区域内出入流量和区域间转移流量)长期以来一直吸引着研究人员的广泛关注,已经成为智慧城市的重要组成部分。可以对实时准确的城市流量预测,许多实际应用有着至关重要的作用,例如路网交通的车速和道路流量... 详细信息

在时空网络中的城市流量预测(区域内出入流量和区域间转移流量)长期以来一直吸引着研究人员的广泛关注,已经成为智慧城市的重要组成部分。可以对实时准确的城市流量预测,许多实际应用有着至关重要的作用,例如路网交通的车速和道路流量预测有助于公众出行路线的规划,引导交通管理部门进行城市流量控制,为城市物流运输服务企业提质增效;区域人群流动预测能帮助疫情防控,维护公共安全。城市交通流量预测的两类重要任务是区域内出入流量预测和区域间转移流量预测。其中区域内出入流量预测任务可以对每个城市区域流入量和流出量预测,可知该城市区域的基本流量情况。区域间转移流量预测任务则是细粒度更小的流量预测任务,能获知城市不同区域之间流量移动情况。由于交通时空动态性和区域间语义相关性等多种复杂因素的存在,对两类交通预测任务进行建模是一项具有挑战性的任务。区域内出入流量和区域间转移流量两类预测任务相辅相成,性能可以相互提高。目前相关研究未充分考虑交通的动态特征和空间相关性,无法有效挖掘两类区域流量预测任务特征的相互影响。两类预测任务可以利用双方的特性互补,提升预测准确率。本文提出了一种多任务区域流量预测框架,基于双流向多图卷积模型的区域交通流量预测模型(Dual-Stream Multi-Graph Framework with Attentive Spatial-Temporal Networks,DSMG-ASTN),同时预测区域内出入流量和区域间转移流量。模型利用多图卷积网络编码非欧式空间特征来探索区域之间的相关性。之后使用跨通道注意力机制与三维时域卷积网络来解决异质的时空特征和捕获多任务之间更多有意义的数据表示,学习两类任务之间潜在的有益信息。针对区域间转移流量的特点,通过自编码器可以对其数据进行降维,进一步提高预测精度。在多个真实数据集进行实验结果表明,本文提出的模型取得了较好的性能。在区域内出入流量预测任务中,比现有的先进模型均方根误差至少降低了8.9%。同时消融实验表明,模型中多图卷积模块和时空模块能提高其预测能力。此外,实验验证了使用自编码器降维能提升预测性能。本文提出的多任务区域流量预测框架能同时预测区域内出入流量和区域间转移流量,在提高智能交通系统的效率和维护公共安全方面具有巨大的潜力。

关键词：城市流量预测图卷积网络时空数据城市计算

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隐私规则感知的地理分布式进程映射问题研究

隐私规则感知的地理分布式进程映射问题研究

作者：肖遥深圳大学

学位级别：硕士

近来,大量的数据以地理分布式的方式生成,许多大数据的分析应用涉及分析这种地理分布式的数据。以往的做法是将这些数据传输到同一个云数据中心进行存储、管理和计算分析,这样的做法不仅会消耗巨大的带宽资源,并且会给用户带来较差的用... 详细信息

近来,大量的数据以地理分布式的方式生成,许多大数据的分析应用涉及分析这种地理分布式的数据。以往的做法是将这些数据传输到同一个云数据中心进行存储、管理和计算分析,这样的做法不仅会消耗巨大的带宽资源,并且会给用户带来较差的用户体验,如延时高等。随着云计算的发展,为了适应地理分布式的数据,地理分布式的云数据中心应运而生。许多数据导向的应用,如社交网络,都涉及在多个地理分布式的云数据中心上的大数据集。举例来说,Facebook每天都从全世界范围接受到TB级的各种数据,包括文本、图像以及视频等,为了给用户提供可靠、低延时的服务,Facebook建立了四个地理分布式的数据中心来保存、管理和分析这些数据。随着越来越多的数据在这些地理分布式的云数据中心中产生和存储,进程映射问题成为大数据分析应用在地理分布式云环境下的性能和成本优化中的重要问题。地理分布式云环境下有其独特的特点。首先,地理分布式云环境中的网络带宽具有高度的异构性。同一数据中心内的带宽通常比跨地域的数据中心间网络带宽高很多;而跨地域的数据中心间的网络性能又常常与区域之间的地理距离有很高的相关性。这些特征使得地理分布式云环境与网格或集群环境有很大不同。其次,跨域数据迁移的高开销以及诸如隐私保护之类的法律法规从另一个维度给地理分布式云环境下的资源管理加上了约束。为了解决上述问题,本文研究了地理分布式云环境下的网络异构性和数据隐私保护的特点,并将地理分布式进程映射问题形式化为一个带有多级约束条件的优化问题。我们提出了GeoOpt算法来快速地生成进程映射方案,使得应用能满足数据隐私保护的约束,同时能充分利用数据本地性,并且适应地理分布式云环境的网络异构性,最后获得优良的应用性能。真实云平台(包括Amazon EC2和Windows Azure)上的实验以及模拟的实验结果表明我们提出的方法比现有的最先进的算法获得更好的性能提升。为了适应更复杂的隐私保护约束条件,我们改进了GeoOpt算法的映射优化算法,提出了新的算法一个新的算法GeoImp,模拟实验表明在映射约束条件更复杂的情况下,GeoImp能获得比GeoOpt算法更好的性能提升。

关键词：进程映射地理分布式数据中心云计算数据隐私保护规则

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度量空间索引层次化支撑点选择模式研究

度量空间索引层次化支撑点选择模式研究

作者：林恺深圳大学

学位级别：硕士

微卫星状态与胃癌根治术后患者病理特征关系及生存分析

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微卫星状态与胃癌根治术后患者病理特征关系及生存分析

作者：卡德丽亚·玉山新疆医科大学

学位级别：硕士

目的:探讨微卫星状态与胃癌根治术后患者的病理特征关系及生存预后分析;方法:收集2012.1至2016.12就诊于新疆医科大学第一附属医院行D2型胃癌根治术病例,用免疫组化法检测术后标本中MLH1、MSH2、MSH6及PMS2四种DNA错配修复蛋白表达缺失... 详细信息

目的:探讨微卫星状态与胃癌根治术后患者的病理特征关系及生存预后分析;方法:收集2012.1至2016.12就诊于新疆医科大学第一附属医院行D2型胃癌根治术病例,用免疫组化法检测术后标本中MLH1、MSH2、MSH6及PMS2四种DNA错配修复蛋白表达缺失情况,判断肿瘤微卫星状态,并分析错配修复缺陷(Defective mismatch repair,d MMR)/微卫星不稳定型(microsatellite instability,MSI)和错配修复正常(Mismatch repair-proficient,p MMR)/微卫星稳定型(microsatellite stability,MSS)不同组别间的临床病理特征及生存预后情况和化疗反应评价;结果:符合条件的211例胃癌患者的肿瘤组织中微卫星不稳定状态的占比为31.3%(66/211),MSS/p MMR为68.7%(145/211)。MSI/d MMR的胃癌患者与MSS/p MMR患者相比,好发于高龄患者(P=0.047),贲门癌多见(P=0.001),肿瘤直径较小(P=0.001),肿瘤分化程度多为非低分化癌(P=0.023)等临床病理特征。其在性别、民族、浸润深度、淋巴结转移、总分期、神经侵犯、脉管侵犯、Ki-67和Her-2表达等方面均无明显差异(P>0.05)。MSI/d MMR患者的1、3、5年生存率与MSS/p MMR患者相比有延长趋势,但无统计学意义(P=0.458)。不同的微卫星状态的T2N0M0 IB期,II期患者在化疗后生存率无明显差异。III期患者微卫星稳定型患者中化疗后生存期延长较明显而微卫星不稳定型患者化疗后受益不明显,差异有统计学意义(P=0.036)。结论:MSI/d MMR型胃癌患者与MSS/p MMR型患者相比,具有独特的临床病理特征。III期MSI/d MMR型患者化疗后受益不明显。检测微卫星不稳定状态对提高胃癌治疗水平,及改善预后可能会有指导意义。

关键词：胃癌错配修复微卫星不稳定型预后

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地理分布式的性能和费用优化图处理方法研究

地理分布式的性能和费用优化图处理方法研究

作者：申丙坤深圳大学

学位级别：硕士

随着虚拟化技术的快速发展,基于虚拟化技术的云计算平台的构建现在越来越完善。越来越多的人使用云平台完成任务部署。由于用户的全球化,区域化趋势变得更加突出,近年来基础设施提供商倾向于在多个国家和地区部署数据中心。图处理是一... 详细信息

随着虚拟化技术的快速发展,基于虚拟化技术的云计算平台的构建现在越来越完善。越来越多的人使用云平台完成任务部署。由于用户的全球化,区域化趋势变得更加突出,近年来基础设施提供商倾向于在多个国家和地区部署数据中心。图处理是一种适用于各种应用的新兴计算模型,图分割对于优化图处理作业的费用成本和性能非常重要。随着移动互联网和社交网站的兴起,许多服务提供商改变了服务器自给自足的运营模式,通过租用分布在多个地区的基础设施供应商的数据中心虚拟机,并将许多图应用程序(如社交网络)的数据存储在地理分布式数据中心上,以便在全球范围内为用户提供低延迟、高质量的服务。由于图的流量异构性和地理分布式数据中心的多级网络异构性,对现有的图分割方法提出了新的挑战。本文中,我们首先在当下使用广泛的Microsoft Azure云平台的四个不同的数据中心租用使用较广泛的四种类型实例,对每类实例进行连续一周的测试,研究云平台的网络带宽特性以及网络价格特点,以及对Amazon EC2云平台进行相应测试。其次,我们根据GAS图处理模型建立了地理分布式平台下图应用的数据输出时间和费用模型,在此基础上,我们提出了一种具有地理感知的图分割方法Geo-Cut,旨在最小化地理分布式图处理的数据传输时间,同时满足数据传输费用的预算约束。Geo-Cut算法分为两个阶段。首先,我们提出一种优化的流式启发算法,通过一次流式图分割方法快速将边分配到不同的数据中心,同时获得最小化的数据中心间数据通信成本。其次,在第一阶段的初始图分割基础上提出了分区重映射优化方法和边移动优化方法。这两种方法分别通过将图分割结果重映射到不同数据中心和将边移出成为分布式图处理性能瓶颈的数据中心。对第一阶段获得的分区结果进行优化,减少数据中心数据传输时间,同时满足预算约束。由于其轻量级运行时间开销,Geo-Cut算法也可以应用于动态图分割,并取得较好的图分割结果。最后,在真实云环境和仿真实验云环境下,我们将Geo-Cut算法与四种流行的图分割算法进行对比,并在数据中心的数据传输时间和数据传输费用两个方面对实验结果进行详细分析,评估Geo-Cut算法的效率和有效性。最终数据评估结果表明,与最先进的图分割方法相比,Geo-Cut算法既可以减少数据中心数据传输时间,又能降低数据中心数据传输费用。Geo-Cut算法可以将数据传输时间减少高达79%,数据传输成本降低高达75%。

关键词：云平台图处理广域网地理分布式数据中心