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面向分布式数据库的算子并行优化策略

西北工业大学学报 2024年第3期42卷 453-459页

作者：刘文洁吕靖超西北工业大学计算机学院陕西西安710072

随着网络技术的不断发展,数据规模呈现爆发式增长,使得传统的单机数据库逐步被分布式数据库所取代。分布式数据库采用节点协同工作方式解决了大规模数据存储问题,但由于增加了节点间通信开销,查询效率却不如单机数据库。分布式架构下,... 详细信息

随着网络技术的不断发展,数据规模呈现爆发式增长,使得传统的单机数据库逐步被分布式数据库所取代。分布式数据库采用节点协同工作方式解决了大规模数据存储问题,但由于增加了节点间通信开销,查询效率却不如单机数据库。分布式架构下,存储节点的数据仅用作多备份的冗余,为系统故障时提供数据恢复,并未被利用起来改善查询效率。针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的算子并行优化策略,通过对关键物理算子进行拆分,将拆分后的子请求均匀分配到存储层多个节点,由多个节点并行处理,从而减少查询响应时间。上述策略已经在分布式数据库CBase上进行了应用,实验表明,提出的并行优化策略可显著缩短SQL请求查询时间,并提高系统资源利用率。

关键词：分布式数据库并行查询查询优化负载均衡数据分区

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社工说

中国社会工作 2024年第18期 47-48页

作者：蔡雷赵广梅郭飞禹丹丹肖劲华不详

社工应持续有效介入流动儿童服务。流动儿童的城市融入是一个复杂的系统工程,涉及教育、社会保障、家庭、社区等多个因素,需要从宏观政策设计到微观服务执行方面,不断探寻更为科学合理、更为人性化的解决方案,确保每一个流动儿童都能在... 详细信息

社工应持续有效介入流动儿童服务。流动儿童的城市融入是一个复杂的系统工程,涉及教育、社会保障、家庭、社区等多个因素,需要从宏观政策设计到微观服务执行方面,不断探寻更为科学合理、更为人性化的解决方案,确保每一个流动儿童都能在城市中有尊严地生活、健康地成长。

关键词：城市融入流动儿童系统工程社工宏观政策社会保障人性化有效介入

数字社会与共同富裕:理论逻辑、机遇挑战与治理路径

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江西社会科学 2024年第8期44卷 195-204页

作者：洪志超清华大学社会科学学院北京100084

实现共同富裕是社会主义的本质要求。数字技术的快速发展使中国进入了数字社会时代,数字社会与实现共同富裕的进程高度重合。在数字社会的背景下,共同富裕的实现既迎来了巨大机遇,也面临着新问题和新挑战。数字社会在技术、经济、政策... 详细信息

实现共同富裕是社会主义的本质要求。数字技术的快速发展使中国进入了数字社会时代,数字社会与实现共同富裕的进程高度重合。在数字社会的背景下,共同富裕的实现既迎来了巨大机遇,也面临着新问题和新挑战。数字社会在技术、经济、政策层面为实现共同富裕提供了坚实基础,但共同富裕的实现在数字鸿沟与技术共享、数字权力与数字权利、技术革新与结构变革三个维度面临着挑战。在数字社会,需要通过培育良好的创新生态环境、构建普惠的社会发展环境、建立完善的社会监管体系,以促进共同富裕的实现与经济社会的高质量发展。

关键词：数字社会共同富裕数字技术高质量发展

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论“以人民为中心”的中国式现代化道路

理论探讨 2024年第5期 107-113页

作者：于东超中共黑龙江省委党校(黑龙江省行政学院)马克思主义学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨师范大学教育科学学院黑龙江哈尔滨150025

“以人民为中心”是中国式现代化道路的鲜明特征。在实践遵循上,中国式现代化道路坚持“以人民为中心”,以实现全体人民共同富裕为发展要求,以实现人民对美好生活的向往为发展目标,以坚持人民主体地位为发展原则。在路径选择上,中国式... 详细信息

“以人民为中心”是中国式现代化道路的鲜明特征。在实践遵循上,中国式现代化道路坚持“以人民为中心”,以实现全体人民共同富裕为发展要求,以实现人民对美好生活的向往为发展目标,以坚持人民主体地位为发展原则。在路径选择上,中国式现代化道路坚持“以人民为中心”,创造性地开辟了适合自身发展的“自主原创”“并联式”“和平发展”的新道路,实现了“自主原创”超越“照搬照抄”、“并联式”超越“串联式”、“和平发展”超越“两极对立”。在世界意义上,中国式现代化道路坚持“以人民为中心”,开拓了人的现代化发展新路向,创造了人与自然和谐共生的文明新形态,推动了构建人类命运共同体的国际新进程。

关键词：以人民为中心中国式现代化世界意义

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微弯光纤感知心动周期研究

中国激光 2024年第13期51卷 204-213页

作者：蒋治国马佳宁钱淑霞王超超张先超嘉兴学院浙江省医学电子与数字健康重点实验室浙江嘉兴314001 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 嘉兴学院附属第二医院神经内科浙江嘉兴314000 嘉兴学院生命健康智能感知浙江省工程研究中心浙江嘉兴314001

心动周期的检测对心血管疾病的诊断和分析有重要意义。该研究通过微弯光纤传感器获取心冲击图(BCG)以进行心动周期检测,主要包括BCG光纤感知、BCG波形提取和BCG特征识别三个过程。针对微弯光纤传感器采集的人体微弱振动信号,提出基于平... 详细信息

心动周期的检测对心血管疾病的诊断和分析有重要意义。该研究通过微弯光纤传感器获取心冲击图(BCG)以进行心动周期检测,主要包括BCG光纤感知、BCG波形提取和BCG特征识别三个过程。针对微弯光纤传感器采集的人体微弱振动信号,提出基于平滑先验滤波联合改进型变分模态分解的BCG波形提取算法,平滑先验滤波可有效抑制低频趋势项,结合中心频率与相关性分析的改进型变分模态分解可有效抑制高频噪声干扰,BCG波形主要特征能够完整保留;提出一种借助幅度特征、峰值时间间隔等先验信息定位特征峰的BCG特征识别算法,采集5位受试者的BCG-心电图(ECG)信号,以ECG的心动周期为标准,通过该算法从BCG中获取心动周期的误差的标准差最大为0.0287 s,平均心率的误差为0.69%,优于短时能量、模板匹配和均值聚类三种特征定位算法。该BCG波形提取和BCG特征识别算法能从微弯光纤传感器获取的微弱心肺振动信号中有效提取心动周期。

关键词：光纤传感心冲击图心动周期特征识别

基于特征选择及ISSA-CNN-BiGRU的短期风功率预测

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工程科学与技术 2024年第3期56卷 228-239页

作者：王瑞徐新超逯静河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD... 详细信息

针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD)将原始功率分解为一组包含不同信息的子分量,以降低原始功率序列的非平稳性,提升可预测性,同时通过观察中心频率方式确定模态分解数。其次,对每一分量采用随机森林(RF)特征重要度的方法进行特征选择,从风速、风向、温度、空气密度等气象特征因素中,选取对各个分量预测贡献度较高的影响因素组成输入特征向量。然后,建立各分量的CNN-BiGRU预测模型,针对神经网络算法参数难调、手动配置参数随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优,自适应搜寻最优参数组合。最后,叠加各分量的预测值,得到最终的预测结果。以中国内蒙古某风电场实际数据进行仿真实验,与多种单一及组合预测方法进行对比,结果表明,本文所提方法相比于其他方法具有更高的预测精度,其平均绝对百分比误差值达到2.644 0%;在其他4个数据集上进行的模型准确性及泛化性验证结果显示,模型平均绝对百分比误差值分别为4.385 3%、3.174 9%、1.576 1%和1.358 8%,均保持在5.000 0%以内,证明本文所提方法具有较好的预测精度及泛化能力。

关键词：短期风功率预测变分模态分解特征选择改进麻雀搜索算法卷积神经网络双向门控循环单元

基于聚苯胺和银纳米线基局部表面等离子体共振的电致变色电极

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化学学报 2024年第7期82卷 797-804页

作者：彭红超陈胜阎斌四川大学轻工科学与工程学院制革清洁技术国家工程实验室成都610065

电致变色是指在外加电压下发生可逆颜色变化的现象,在信息显示器和光学调制设备中具有广泛应用潜力.导电聚合物聚苯胺作为一类重要的电致变色材料,其制备工艺简单、成本低廉、响应速度快,进而备受关注.此外,基于金属沉积的局部表面等离... 详细信息

电致变色是指在外加电压下发生可逆颜色变化的现象,在信息显示器和光学调制设备中具有广泛应用潜力.导电聚合物聚苯胺作为一类重要的电致变色材料,其制备工艺简单、成本低廉、响应速度快,进而备受关注.此外,基于金属沉积的局部表面等离子体共振电致变色器件能通过控制金属阳离子的还原来实现金属颗粒或薄膜的沉积,从而控制器件的颜色或反射状态,引起广泛兴趣.本工作通过自组装法制备了基于银纳米线和聚苯胺的纳米复合材料,得到了既具有导电聚合物电致变色效应又具有银金属局部表面等离子体共振效应的多色电致变色薄膜电极.该电极在正电位下呈现出深色着色态(透过率25.4%),施加反向电位时,电极会先褪色呈现出透明态(透过率83.3%),然后在更大反向电位下变成深色着色态(透过率10.7%),具有普通电致变色器件无法实现的双重着色态.此外,由于聚苯胺表面胺基与银纳离子的配位,减少了银离子被氧化后向电解液中的迁移耗散,改善了电极的多次循环稳定性,为信息显示和光学调制领域带来新的可能性.

关键词：电致变色导电聚合物局部表面等离子体共振银纳米线

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低秩张量嵌入的高光谱图像去噪神经网络

遥感学报 2024年第1期28卷 121-131页

作者：涂坤熊凤超侯雪强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 中国酒泉卫星发射中心酒泉732750

随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的... 详细信息

随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的研究方向。高光谱图像的空间关联、光谱关联和空间—光谱联合关联导致干净的高光谱图像存在低维子空间中。低秩先验是高光谱图像普遍的物理性质,然而基于低秩表示的方法通常需要复杂的参数设置和计算。基于深度学习方法直接从数据中学习到干净图像的先验信息,具有较强的表达能力,但依赖大量数据且缺乏对高光谱图像物理知识如低秩性的有效利用。为了解决这些问题,本文利用高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提出一种低秩张量嵌入深度神经网络方法,可以有效去除高光谱图像中的噪声。该方法采用低秩张量分解模块对高光谱图像的特征图进行低秩表示,通过全局池化和卷积等操作完成秩一向量的生成和低秩张量的重构。同时,将低秩张量分解模块与Unet相结合,对浅层特征进行低秩张量表示,以捕捉高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提高了模型的去噪能力。当噪声标准差在[0—95]时,算法可以取得41.02 dB的PSNR和0.9888的SSIM。仿真数据和真实数据实验结果表明,所提出的低秩深度神经网络方法去噪效果优于其他方法。

关键词：高光谱图像去噪深度神经网络低秩张量表示知识驱动深度学习 CP分解 U-Net

基于u-shapelets聚类的刀具剩余寿命预测方法

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1286-1295页

作者：王妍胡小锋刘颖超上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 上海精密计量测试研究所上海200090

针对不同刀具的性能衰退规律呈现出多种趋势,单一固定的全局模型难以对不同性能衰退规律的刀具进行准确剩余寿命预测的问题,提出一种基于u-shapelets聚类与长短时记忆网络(LSTM)模型相结合的刀具剩余寿命预测方法。首先,对刀具加工过程... 详细信息

针对不同刀具的性能衰退规律呈现出多种趋势,单一固定的全局模型难以对不同性能衰退规律的刀具进行准确剩余寿命预测的问题,提出一种基于u-shapelets聚类与长短时记忆网络(LSTM)模型相结合的刀具剩余寿命预测方法。首先,对刀具加工过程监控信号提取u-shapelets集合,并计算各u-shapelet与时间序列的距离得到距离矩阵;其次,通过基于密度聚类方法对距离矩阵进行聚类,得到聚类结果;最后,根据聚类结果基于各类别数据分别训练长短时记忆网络模型进行刀具剩余寿命的预测。以轮槽铣刀加工过程监控数据进行验证,并与Kmeans聚类、谱聚类、层次聚类、DBSCAN聚类方法进行比较,验证了所提方法的有效性。

关键词：过程监控数据 u-shapelets聚类聚类算法长短时记忆网络刀具剩余寿命预测