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新5D數(shù)據(jù)儲存技術(shù)　可永久保存人類文化和語言

隨著科技進步，數(shù)據(jù)儲存方式亦不斷演進，但無論是紙本或電子資料都有保存年限的限制。Electronics Weekly報導(dǎo)，英國南漢普頓大學(xué)光電子研究中心(Optoelectronics Research Centre, University of Southampton)研究人員發(fā)表最新儲存技術(shù)，將資料以5D編碼方式存入玻璃的微小納米結(jié)構(gòu)當(dāng)中，估計可保存長達138億年。

發(fā)表于：3/8/2016

一種負載敏感的OLAP查詢結(jié)果緩存管理技術(shù)

OLAP(On Line Analysis Processing)是數(shù)據(jù)倉庫的典型應(yīng)用，在數(shù)據(jù)倉庫中頻繁并發(fā)地執(zhí)行涉及較大數(shù)據(jù)量的OLAP查詢時，其查詢處理效率易于逐漸降低。緩存技術(shù)是一種有效降低OLAP查詢處理延時的方法。在現(xiàn)有的緩存數(shù)據(jù)存儲、淘汰策略等研究工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合OLAP任務(wù)的負載特性、OLAP任務(wù)的結(jié)果集大小等因素對性能的影響，提出了一種負載敏感的OLAP查詢緩存管理技術(shù)WorkloadLRU，并實現(xiàn)了一個ROLAP(Relational OLAP)原型系統(tǒng)。實驗證明，WorkloadLRU技術(shù)獲得了較好的性能提升效果。

發(fā)表于：3/7/2016

兩年內(nèi)必火的十項頂級物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)將拓展現(xiàn)有的商業(yè)模式，由于企業(yè)不斷挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)、分析以及智力情報方面的極限，新型產(chǎn)業(yè)模式將如雨后春筍涌現(xiàn)出來。高德納最近的研究報告羅列了客戶最喜歡的 10 種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，這些技術(shù)將或應(yīng)用于企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、安全、規(guī)模擴展以及業(yè)績提升方面。

發(fā)表于：3/4/2016

中國高校在大數(shù)據(jù)研究方面的主要布局

世界已經(jīng)進入由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的“大時代”。黨的十八屆五中全會公報提出要實施“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，這是大數(shù)據(jù)第一次寫入黨的全會決議，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略正式上升為國家戰(zhàn)略。五中全會，開啟了大數(shù)據(jù)建設(shè)的新篇章。“十三五”規(guī)劃建議提出：“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進數(shù)據(jù)資源開放共享。”

發(fā)表于：3/3/2016

基于XMPP協(xié)議的XML數(shù)據(jù)流壓縮模型研究

XMPP協(xié)議作為基于XML數(shù)據(jù)流的即時通信協(xié)議，可用于構(gòu)建統(tǒng)一、高效的智能家居監(jiān)控消息推送方案。針對XMPP協(xié)議存在的流量冗余較大的不足，提出了一種基于容器模型和BWT變換思想的XMPP數(shù)據(jù)流壓縮模型。該模型通過對XML數(shù)據(jù)流的容器劃分、前綴編碼和預(yù)處理，在單次掃描數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上達到壓縮率的最大化。實驗證明，該模型方案能有效節(jié)約XMPP協(xié)議通信過程產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量，并具有可行性。

發(fā)表于：3/2/2016

醫(yī)療大數(shù)據(jù) 智能醫(yī)療還有多遠

過去的十期火視對國外醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司做了深度的報道及討論，內(nèi)容涉及：傳感器、智能硬件、POCT、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。

發(fā)表于：3/1/2016

從大數(shù)據(jù)的風(fēng)水圖來看大數(shù)據(jù)是怎么回事

技術(shù)型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西，而“大數(shù)據(jù)”跟3年前火熱程度相比反而有些凄慘。雖然Hadoop創(chuàng)建于2006年，在“大數(shù)據(jù)”的概念興起到達白熱化是在2011年至2014年期間，當(dāng)時在媒體和行業(yè)面前，大數(shù)據(jù)就是“黑金石油”。但是現(xiàn)在有了某種高原感。 2015年數(shù)據(jù)世界中時尚年輕人喜歡轉(zhuǎn)移到AI的相關(guān)概念，他們口味變成：機器智能，深度學(xué)習(xí)等。

發(fā)表于：2/29/2016

低功耗無線門鎖控制器的設(shè)計與研制

設(shè)計并研制了一款用于高檔住宅的無線掌紋門鎖控制器，采用無線編解碼技術(shù)實現(xiàn)無線發(fā)射和無線接收，由Microchip公司的納瓦級別微處理器PIC16F684作為系統(tǒng)控制器；4節(jié)干電池作為無線接收模塊的電源，可保證5 000次以上鎖的正常開啟。該門鎖控制器實現(xiàn)了低功耗的設(shè)計，滿足了市場對門鎖安全性的需求。

發(fā)表于：2/26/2016

RU告警信息同步過程的設(shè)計與實現(xiàn)

基于循環(huán)上報和主動查詢相結(jié)合的機制，設(shè)計了數(shù)字光纖直放站中RU的告警信息同步機制及具體方案，并且搭載嵌入式VxWorks操作系統(tǒng)，給出了具體的代碼實現(xiàn)。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)功能完善，達到了設(shè)計目標(biāo)，大大提高了數(shù)字光纖直放站的可靠性和穩(wěn)定性，同時也非常利于對設(shè)備的維護。

發(fā)表于：2/26/2016

GSM-R光纖分布式系統(tǒng)的時延測量與自動補償

針對GSM-R光纖分布式系統(tǒng)在無線信號覆蓋時存在的同頻信號干擾問題，設(shè)計了基于VxWorks嵌入式操作系統(tǒng)的信號時延測量和自動補償方法。首先介紹了系統(tǒng)時延測量的基本原理并給出了計算公式，然后利用VxWorks中任務(wù)管理和信號量傳遞機制完成了系統(tǒng)時延測量和自動補償設(shè)計，最終確保系統(tǒng)在自動時延補償后可降低同頻信號干擾的影響，提高無線通信的質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，該設(shè)計可將系統(tǒng)時延差值補償至1 μs以內(nèi)，滿足實際應(yīng)用的要求。

發(fā)表于：2/26/2016

一種PID參數(shù)量子粒子群自整定方法

傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法由于需要決策者具有較強的工程經(jīng)驗，難以處理非連續(xù)、非線性或時滯的復(fù)雜系統(tǒng)。針對這種情況，提出一種新的基于量子粒子群優(yōu)化的PID參數(shù)自整定方法。該算法采用問題的時間絕對偏差乘積積分方程來評價粒子的適應(yīng)值；設(shè)計一種時變變異算子，用來均衡粒子的全局和局部開發(fā)能力。實驗結(jié)果表明，該算法在超調(diào)量和調(diào)節(jié)時間等指標(biāo)上皆優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法。

發(fā)表于：2/26/2016

二次雷達S模式應(yīng)答信號與ADS-B信號的甄別研究

闡述了SSR的S模式應(yīng)答信號與1090ES ADS-B系統(tǒng)的信號格式與特點，并對其進行了對比分析；針對這兩種同頻信號，提出了一種結(jié)合民航空管實際應(yīng)用的區(qū)分方法。理論分析及仿真實驗證明，該方法可較好地解決二次雷達S模式應(yīng)答信號與ADS-B信號的甄別問題。

發(fā)表于：2/26/2016

一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗證

近年來數(shù)據(jù)分類技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類問題中，作為最重要的分類算法之一，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用。在過去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力。基于CUDA的KNN并行實現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實現(xiàn)比在CPU上串行實現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍，然而，CUDA在實現(xiàn)過程中包含了大量的冗余計算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過OpenCL，在以GPU作為計算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進行驗證，結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。

發(fā)表于：2/26/2016

一種軟硬件協(xié)同控制的片上緩存功耗優(yōu)化方法

片上多處理器系統(tǒng)的發(fā)展導(dǎo)致片上高速緩存的所占面積急劇增加，其對應(yīng)的泄露功耗也相應(yīng)增加。將高速緩存行劃分成3部分進行控制，其中數(shù)據(jù)部分的訪問分為協(xié)議訪問和數(shù)據(jù)訪問兩部分，每部分支持多種工作模式來進行管控。通過工作模式的切換對高速緩存的三部分進行管控可以使漏過功耗平均減少76.78%，但相應(yīng)的性能損失最高會達到7.74%。由于性能損失較大，提出了一種改進的高速緩存衰退的方法來優(yōu)化管控策略。這種策略不僅能夠把性能損失控制在3%以下，而且能夠保證平均能耗優(yōu)化達到近75%。

發(fā)表于：2/25/2016

陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的存儲塊分割策略研究

陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是存儲和分析大規(guī)模科學(xué)數(shù)據(jù)的常用技術(shù)方案。目前主流的陣列數(shù)據(jù)庫中存儲塊分割策略采用固定邊長作為塊的邊界，若邊長過大會增加查詢分析時定位Cell的時間，反之則產(chǎn)生過多的小塊增加內(nèi)存開銷。本文提出一種改進的Chunk邊長分割算法CLD，其通過減少讀取數(shù)據(jù)時的磁道數(shù)以及預(yù)取技術(shù)提高陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。在陣列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SciDB集群上的實驗表明，在最優(yōu)情況下系統(tǒng)性能提升了10.9%。

發(fā)表于：2/24/2016