數(shù)據量
- 無線傳感器網絡太陽能利用探索與研究*
到達匯聚節(jié)點的數(shù)據量。每個節(jié)點周期性地估計其電池的狀態(tài)，并預測它在接下來的時期將獲得的太陽能量。如果能獲得更多的能量，則傳輸聚集數(shù)據［3］。相反，如果在接下來的一段時間能量耗盡，就會進入睡眠模式，關閉無線模塊。通過減少斷電節(jié)點的數(shù)量來增加收集的數(shù)據量。2 無線傳感器網絡能量管理策略2.1 數(shù)據聚合數(shù)據聚合已被證明可以有效地降低無線傳感器網絡（WSNs）的能耗，因為它可以減少從一個節(jié)點傳輸?shù)搅硪粋€節(jié)點的數(shù)據量。聚類是數(shù)據聚合的一種方法，每個節(jié)點只將數(shù)據傳輸給
計算機與數(shù)字工程 2023年1期2023-05-12
- F-CAD：一種基于CAD的快速持久化協(xié)議
級的用戶數(shù)據，數(shù)據量的龐大使得用戶等待時間顯著增加[15]。在較壞的情況下，如果用戶恰好頻繁讀取新寫入的數(shù)據，此時CAD應對熱讀時性能和同步持久化類似，容易導致系統(tǒng)阻塞，甚至癱瘓。2 F-CAD快速實現(xiàn)持久化CAD一致性協(xié)議每次寫入均需要等待持久化完成，從而導致CAD應對熱讀時性能較差，根本原因在于：1) 節(jié)點性能不統(tǒng)一，物理跨度較大，網絡延遲等因素；2) 單節(jié)點單次必須持久化寫入全量數(shù)據，并且需要保證持久化寫入到至少F+1個節(jié)點，當單次寫入的數(shù)據量較大時
鄭州大學學報（理學版） 2023年1期2023-01-09
- 矢量PDF 地圖中“圓”的處理方法研究
PDF地圖具有數(shù)據量較柵格PDF地圖小很多（10倍以上）的原因，矢量PDF地圖一直以來都有著較好的使用前景。Adobe公司提供了轉換軟件（如Adobe Acrobat）可以將EPS地圖數(shù)據轉換成矢量PDF地圖。這樣生產的矢量PDF地圖用于出版是完美的，但用作電子地圖使用就存在地圖數(shù)據量大（和柵格PDF地圖差不多）和地圖打開速度慢的問題（慢到用戶無法忍受）。這也導致了目前矢量PDF地圖一般僅用于地圖出版，而在網絡交換領域很少使用。因此，有必要利用公開的PDF
中文信息 2022年9期2022-12-04
- 面向壓裂施工曲線的金字塔模型的構建方法
考慮，將這些大數(shù)據量的曲線數(shù)據一次性全部加載并繪制出曲線不僅響應等待時間過長，而且消耗大量的內存。因此如何對海量壓裂施工曲線數(shù)據進行有效的組織，使其具有高交互性是一個值得研究的問題。在保證曲線形狀特征不變的前提下，結合Douglas-Peucker算法和金字塔緩存模型的構建思想，本文提出一種面向壓裂施工曲線的金字塔模型的構建方法，并通過實驗證明了該方法的可行性，實現(xiàn)了海量壓裂施工曲線數(shù)據高效加載、快速繪制及瀏覽的性能。1 曲線數(shù)據金字塔模型金字塔模型在圖像
計算機應用與軟件 2022年11期2022-12-03
- 矢量PDF地圖數(shù)據量控制方法研究
以其便于使用，數(shù)據量小的特點，在地圖產品網絡共享傳輸方面得到了廣泛的應用。PDF地圖可分為矢量PDF地圖和柵格PDF地圖。柵格PDF地圖由柵格地圖通過PDF轉換軟件生成，制圖簡單，容易制作成專題圖集是其優(yōu)點。但因其數(shù)據量較大，不利于網絡共享，在數(shù)據量方面同圖片格式相比沒有優(yōu)勢。矢量PDF地圖是由矢量元素組成的PDF格式的電子地圖。矢量PDF地圖的數(shù)據量受地圖元素數(shù)量和矢量元素的數(shù)據結構設計的影響很大，通過優(yōu)化矢量PDF地圖的編碼結構，其數(shù)據量可以比柵格PD
科技創(chuàng)新與應用 2022年32期2022-11-15
- 面向CFD應用的Intel持久內存性能評估*
在單節(jié)點產生的數(shù)據量急劇增大，DRAM由于其相對較高的價格，難以在容量上大規(guī)模擴展。近年來，研究人員在不斷探索新興的內存技術，力求保證字節(jié)尋址能力和出色的可擴展性，其中持久內存技術PMEM(Persistent MEMory) 可提供快速的持久存儲，補充 DRAM 以擴展主存儲器容量。最近推出的 PMEM 技術中最有影響力的是 Intel傲騰持久內存DCPMM(Intel’s optane Data Centre Persistent Memory Mod
計算機工程與科學 2022年9期2022-09-21
- 農作物冠層光譜信息的施肥管理分區(qū)研究
算模型，在一定數(shù)據量范圍內不使用FCM算法進行迭代劃分數(shù)據，而是使用分區(qū)計算模型進行數(shù)據劃分，該方法在滿足基本精度的前提下，可有效降低計算耗時，隨著數(shù)據量的增加，效果更加明顯。 具體算法為： 首先按照用戶提供的分區(qū)數(shù)隨機設置劃分中心，然后利用FCM算法進行2 000個數(shù)據量的劃分計算并建立分區(qū)計算模型，最后以2 000個數(shù)據量為分界點，利用分區(qū)計算模型劃分接下來的數(shù)據，算法流程如圖4所示。 使用Python函數(shù)庫中的Scikit-Fuzzy模糊邏輯算法編寫
光譜學與光譜分析 2022年7期2022-07-06
- 面向透明工作面的地質建模插值誤差分析
必經途徑。采樣數(shù)據量的大小和插值算法在不同程度上影響工作面模型的精確度，定量研究工作面模型精確度影響因素將對插值算法優(yōu)選和采樣數(shù)據獲取量提供重要的參考價值?？臻g插值是一種通過這些離散的空間采樣數(shù)據計算未知空間數(shù)據的方法[6-7]，目前常用的空間插值方法有函數(shù)插值[8]、克里金插值[9-11]和光滑離散插值(Discrete Smooth Interpolation，DSI)。由于地質信息的不確定性，函數(shù)插值算法在地學模擬上鮮有應用。而克里金算法較為符合地學
煤田地質與勘探 2022年6期2022-07-01
- 面向Lustre集群存儲的應用日志分析及系統(tǒng)自動優(yōu)化框架*
HER上寫入的數(shù)據量大概是讀取數(shù)據量的2倍，不同應用實際寫入量與讀取量有較大差別。Patel等人[4]使用應用級的采集工具Darshan[8]收集了一臺排名前500的超級計算機上4個月的I/O訪問數(shù)據進行，對應用I/O的訪問、重用和共享特性進行了深入的挖掘和分析，作者總結了10個“發(fā)現(xiàn)”，如文件可分為讀密集型RH(Read-Heavy，占比約22%)、寫密集型WH(Write-Heavy，占比約7%)或讀寫密集型RW(Read-and Write-heav
計算機工程與科學 2022年4期2022-04-21
- OpenCL計算軟件棧評估*
構簡單，在處理數(shù)據量不大的OpenCL應用時，相比其它軟件棧有一定的性能優(yōu)勢。2.3 ROCmROCm是AMD維護的成熟的完全開源的OpenCL實現(xiàn)，支持OpenCL 2.2。ROCm有比較完整的生態(tài)，不僅支持OpenCL計算，還可以通過HIP(Heterogenous-compute Interface for Portability)支持CUDA計算，還包含豐富的調試、性能分析和開發(fā)環(huán)境等工具，是GPU計算方向比較活躍的項目。ROCm主要包括3個部分：
計算機工程與科學 2021年12期2021-12-23
- 基于EDA方法的12328電話數(shù)據研究
020年上半年數(shù)據量共計35萬余條，2021年上半年數(shù)據量共計53萬余條，同比增長51.43%，增長主要原因是2020年上半年為疫情暴發(fā)期間，百姓的日常出行受限，話務量較少，百姓的日常出行不受限，而2021年上半年為疫情常態(tài)化期間，因此話務量較多。如表1所示，本文采用的數(shù)據集主要有以下屬性：工單編號、省份編碼、業(yè)務類型、接聽時間、三級業(yè)務領域、四級業(yè)務領域、答復標記、接聽滿意度。其中工單編號是字母JT加一串數(shù)字的序列，是每一條12328電話上報工單獨一無二
中國水運 2021年11期2021-12-20
- 考慮相關長度誤差的含水層滲透系數(shù)反演研究
滲透系數(shù)實測值數(shù)據量與反演結果誤差的關系。因此，該研究對實際工程中選取較適宜的滲透系數(shù)實測值數(shù)據量具有現(xiàn)實和指導意義。1 模型描述1.1 連續(xù)線性估計方法(SLE)SLE 算法是將水力參數(shù)(即滲透系數(shù))與水頭在估計過程中的非線性關系結合起來，通過使用線性估值來處理，最大化提高數(shù)據的有用性，將均值和協(xié)方差矩陣輸入模型初始值作為先驗信息，以滿足控制方程的求解條件[11,12]。SLE 算法中的迭代過程可以概化為貝葉斯迭代，同時更新均值和協(xié)方差矩陣。在穩(wěn)定流條件
節(jié)水灌溉 2021年9期2021-10-13
- 合并單元格 公式巧錄入
這種方法只適合數(shù)據量比較少的情況，但即使數(shù)據量再少，在合并單元格沒規(guī)律時輸入多個公式也比較費事。其實，這種情況完全可以使用另外一種方法：選擇E2：E9區(qū)域（即“小計”中所有的合并單元格），在公式編輯欄中輸入公式“=SUM（D2：$D$9）-SUM（E3：$E$9）”，在按下Ctrl鍵的同時再按下回車鍵，這樣一次就完成了E列中所有三個合并單元格的公式錄入工作（圖2）。接下來再說計算“所占比例”的方法。普通的方法是在F2單元格中輸入公式“=D2/$E$2”，向
電腦愛好者 2021年12期2021-06-22
- 基于一種文件緩沖方式操作大數(shù)據量數(shù)據研究
行闡述。1 大數(shù)據量數(shù)據特點當前，大數(shù)據技術正在引導著這個社會的發(fā)展，從大數(shù)據的發(fā)展情況來講，可從數(shù)據本身和數(shù)據處理兩個方面來進行理解，將大數(shù)據分為狹義和廣義之分，狹義的大數(shù)據僅僅從字面理解，表征為數(shù)據的規(guī)模和形式，表征計量至少為PB、EB和ZB的數(shù)據規(guī)模，包括結構和非結構化數(shù)據，對于大數(shù)據量數(shù)據我們通過兩個方面進行理解，在橫向方面表征為數(shù)據量的大小，在這一角度來說，大數(shù)據是表示廣泛的數(shù)據量，表征為數(shù)據過多，規(guī)模巨大。在縱向方面進行理解表征為結構化數(shù)據，可
電子制作 2021年4期2021-06-16
- 計算Lyapunov指數(shù)的模糊C均值聚類小數(shù)據量法
等[4]提出小數(shù)據量法來計算LLE.然而定義法只適用于計算已知系統(tǒng)的LE；Wolf法計算LLE時過程較為復雜且結果往往不精確；小數(shù)據量法在不知系統(tǒng)方程而僅可獲得離散數(shù)據的情況下計算LLE時，對于線性區(qū)域的判斷往往通過直觀觀察，導致結果誤差較大.本文將模糊C均值聚類算法用于小數(shù)據量法線性區(qū)域的選擇，提出了模糊C均值聚類小數(shù)據量法，提高了計算時間序列LLE的精度，且通過適當增加每次迭代的離散時間步長加快了計算LLE的速度.1 預備知識定義1.1Lyapunov
東北師大學報（自然科學版） 2021年1期2021-03-27
- 圖片定制的處理方法與技巧
過壓縮的，所以數(shù)據量比較大，但是它有一個好處，就是便于我們計算一個圖片數(shù)據量的大小。下面我們來分別計算一下這四個BMP文件數(shù)據量的大小。（1）“示例圖片，單色位圖.bmp”的大小是600×800，單色位圖，每個像素（PI×EL）只要用1個比特（Bit）來表示就可以了，所以一個字節(jié)（Byte）可以表示8個像素。所以這個單色位圖“示例圖片”的大小就等于600×800，再除上8等于600×800/8/1024=58.6K，BMP點位圖文件本身有一個文件頭，需要一
電子世界 2021年22期2021-02-28
- 用于燈檢機驗證中人工檢測數(shù)據統(tǒng)計的軟件設計及性能驗證
結果發(fā)現(xiàn)：隨著數(shù)據量的增加，計算器的統(tǒng)計時間快速增加（當數(shù)據量為0～250個時，所用時間為408 min），而軟件的統(tǒng)計時間增加速度較為平緩（當數(shù)據量為0～250個時，所用時間僅為4 min）;隨著數(shù)據量的增加，計算器統(tǒng)計單個數(shù)據所用的平均時間慢慢增加（當數(shù)據量從10增加到250時，統(tǒng)計平均時間從1.2 min增加到1.6 min），而軟件統(tǒng)計單個數(shù)據所用的平均時間基本保持不變，其值維持在0.016 min。關鍵詞：全自動燈檢機;Knapp測試;數(shù)據量;軟
甘肅科技縱橫 2020年6期2020-10-26
- 巖土工程最小勘探數(shù)據量確定方法
現(xiàn)以最小的勘探數(shù)據量準確確定巖土設計參數(shù)統(tǒng)計特征值是一個值得探討的問題。關鍵字：巖土工程;勘探數(shù)據;確定方法1巖土工程最小勘探數(shù)據量確定方法1.1 均值相對誤差均質土層砂土有效內摩擦角ˊ變異性由一維正態(tài)隨機變量表征ˊ=μ+σZ，在觀測數(shù)據ξ下砂土有效內摩擦角ˊ均值的條件期望為：E[ˊ|ξ]=E[μ|ξ]+E[σZ|ξ]式中：E[μ|ξ]為勘探數(shù)據ξ條件下砂土有效內摩擦角的均值;E[σZ|ξ]為勘探數(shù)據ξ條件下砂土有效內摩擦角σZ的均值。由于Z為標準正態(tài)隨機
中國房地產業(yè)·中旬 2020年6期2020-10-21
- 高刷新率不容易顯示器需求與接口標準帶寬
每個色彩單元的數(shù)據量為8bit，一個像素的數(shù)據量就是8bit×3;顯示器每秒需要的數(shù)據量，也就是帶寬的計算公式為分辨率×刷新率×8bit×3。即使不考慮HDR、音頻、防撕裂技術、控制信號等占用的帶寬，而是直接按照理論最大帶寬來看（圖2），全高清分辨率顯示器在刷新率高于165Hz后，帶寬需求也迅速突破了早期的HDMI 1.4、DP 1.1接口的能力。而目前比較先進的HDMI2.0、DP 1.4接口，也只能滿足當前中高端電競顯示器的2K分辨率、165Hz刷新率
電腦愛好者 2020年19期2020-10-20
- 具有現(xiàn)實約束的均值-VaR投資組合績效評價
，本文構造樣本數(shù)據量m分別為100、200、500、1 000、2 000、4 000的隨機投資組合，并將此投資組合的樣本數(shù)據量代入收益導向的BCC-DEA模型(14)中，從而得到該模型的θ，并根據θ得到有效VaR.根據表2和表3，可以得到前沿面的對比(圖4)，由圖可以看出：(1)隨著樣本數(shù)據量m的增大，DEA前沿面逐漸接近于真實前沿面. 根據DEA逼近性原理[25]，當樣本數(shù)據量足夠大時，所得到的前沿面與真實前沿面幾近重合，因此，可以近似地把樣本數(shù)據量足
華南師范大學學報（自然科學版） 2020年4期2020-08-08
- 微信小程序API 性能測試
行測試首先查詢數(shù)據量小于15w大于10w的數(shù)據，并每次以5w次數(shù)據累加測試，在數(shù)據累加到25w左右后，明顯在使用模糊查詢構造器后性能有所降低并出現(xiàn)少許的加載速率延遲，雖然云端檢索器內沒有命中記錄，但卻開始對系統(tǒng)性能有了明顯的影響，再當數(shù)據量達到28.7w 時系統(tǒng)性能已經有了明顯的影響，可知在數(shù)據量達到29w后，已經不能再次進行進一層的深度查詢了，在此可以粗略計算在小程序推廣以后，假設平均每天訪問量共有10w人次，數(shù)據量為2w，根據模擬測試的結果得知，最大不
河北農機 2020年1期2020-01-08
- 信息化在運輸檔案管理中的使用方法
非常重要，現(xiàn)今數(shù)據量爆發(fā)式增加對檔案管理提出了更高的要求。目前，計算機技術、網絡技術的迅速發(fā)展，為運輸檔案信息化管理提供了可能。信息化處理各種數(shù)據具有很高的時效性，運用到運輸檔案管理中將極大的增加檔案管理的科學性，使檔案管理系統(tǒng)更加完善，提高了檔案的管理水平。同時信息化管理可較少人力的投入，檔案信息更新時效性提高，減少了錯誤率。信息化技術的應用，充分的發(fā)揮了計算機的優(yōu)勢。文中就信息化技術在現(xiàn)代交通中如何利用提出了幾種高效使用方法。關鍵詞：檔案管理；數(shù)據量；
科技風 2019年1期2019-10-14
- 基于顏色與物質濃度辨識的數(shù)學模型
。問題3：探討數(shù)據量和顏色維度對模型的影響。2 問題的分析和模型假設為解決以上3個問題，通過對所列數(shù)據的分析，本研究對3個問題分別作分析和模型假設。問題1：探究顏色讀數(shù)與物質濃度之間的關系，并判斷5組數(shù)據的優(yōu)劣，采用多元線性回歸[2]擬合出顏色讀數(shù)與物質濃度之間的函數(shù)關系，給出預測值與真實值的誤差，以平均相對誤差M作為評判5組數(shù)據優(yōu)劣的準則。為了更直觀的評判數(shù)據的優(yōu)劣，進一步，考慮用軟件進行降維畫圖，依據圖像的平穩(wěn)度來判斷。問題2：采用Logistic變換
蘇州市職業(yè)大學學報 2019年1期2019-03-06
- 大數(shù)據現(xiàn)階段的應用情況及存在問題
據意味著龐大的數(shù)據量，但絕不僅僅是數(shù)據大[2]。不難看出，大數(shù)據對于不同的行業(yè)其含義會有差別，對檢察機關來說，“智慧檢務”中的大數(shù)據不是一個獨立的數(shù)據量，而是收集大量的數(shù)據,根據不同的需求對相應的數(shù)據進行分析得出不同的結果，最后將這些數(shù)據信息進行存儲的一個完整的數(shù)據處理過程。二、現(xiàn)階段的大數(shù)據應用情況大數(shù)據處理系統(tǒng)情況表我院現(xiàn)在使用的系統(tǒng)多數(shù)屬于批量數(shù)據和交互式數(shù)據處理系統(tǒng)，如統(tǒng)一業(yè)務應用系統(tǒng)、電子卷宗系統(tǒng)、律師閱卷系統(tǒng)等。我們更多地將圖數(shù)據處理應用于內部
法制博覽 2018年34期2018-12-10
- 小數(shù)據量矢量地理數(shù)據水印算法
的特點，其中小數(shù)據量的矢量地理數(shù)據例如矢量切片、區(qū)域采樣點、礦井分布、軍事敏感區(qū)等，在數(shù)據共享和分發(fā)中面臨著盜版、侵權和泄密等安全問題，迫切需要有效的技術手段進行安全保護和版權鑒定。數(shù)字水印技術將版權信息與數(shù)據緊密結合，能夠有效實現(xiàn)矢量地理數(shù)據的版權保護、追蹤溯源和安全管理。目前矢量地理數(shù)據水印算法已取得較多研究成果，根據嵌入域的不同可分為空間域、頻率域及幾何域的水印算法?？臻g域水印算法運用量化、坐標映射等方法，直接對矢量數(shù)據坐標嵌入水印，實現(xiàn)較強的抵抗增
測繪學報 2018年11期2018-11-30
- 從混合字符串提取手機號碼
列。由于實際的數(shù)據量很大，手工提取既麻煩而且也容易出錯，該如何操作呢？由于是2016版本，因此首先想到的是快速填充，但快速填充之后看到的卻是提取結果，這其中存在這樣或那樣的錯誤，如果數(shù)據不是太多的話，手工修改即可，但數(shù)據量比較大時，手工修改就不太現(xiàn)實了。我們可以利用公式完成提取任務，選擇B2單元格，在編輯欄輸入公式“=-LOOKUP（，一MID（A2&”a”，ROW（$1：$50），11））”，這里的LOOKUP函數(shù)是提取最后一個符合條件的結果，“MID（
電腦知識與技術·經驗技巧 2018年5期2018-09-29
- 基于Can樹的關聯(lián)規(guī)則增量更新算法改進
。2 一種基于數(shù)據量排序的Can樹根據前述，Can樹的規(guī)模對算法的效率有直接影響，而當前預排列事務數(shù)據時所使用的順序將有可能使得Can樹的規(guī)模太大，從而使得算法效率較低。例如，數(shù)據集如表1所示。表1 數(shù)據集表1數(shù)據集已按照字母序排序，在此基礎上建立Can樹，則會得到如圖1a所示的Can樹。圖1 數(shù)據集建立Can樹Fig.1 Built Can-tree由圖1a可看出，該樹中有很多節(jié)點是表示相同數(shù)據項的，例如節(jié)點a，節(jié)點b，節(jié)點c，節(jié)點d，節(jié)點e的第一個子節(jié)
重慶郵電大學學報(自然科學版) 2018年4期2018-09-08
- 不確定條件下信息系統(tǒng)云遷移及時機研究
系統(tǒng)處理的業(yè)務數(shù)據量不確定造成，該不確定性是指在未來時間點上，系統(tǒng)需要處理的數(shù)據是難以預測的。在企業(yè)方面，也受到多方面因素的影響，諸如業(yè)務發(fā)展、市場波動、政策變化、技術創(chuàng)新等[5]。由于云計算的使用成本與處理的業(yè)務數(shù)據量息息相關，故處理數(shù)據量的不確定性直接導致云遷移后成本的不確定。同時，云遷移會給企業(yè)帶來一系列的前期投資，包括員工的學習投資、搜尋及選擇云服務提供商費用等。其中，學習投資的發(fā)生主要因為云計算數(shù)據安全性[6]、實際服務質量[7]以及定價方式[5
系統(tǒng)管理學報 2018年5期2018-08-16
- 大數(shù)據時代傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據規(guī)模
所有印刷材料的數(shù)據量是200PB”，但這個數(shù)據究竟如何得出也無從追查。為了弄清楚我國傳統(tǒng)出版業(yè)的數(shù)據規(guī)模究竟有多大，筆者嘗試著利用原國家新聞出版廣電總局每年發(fā)布的《中國新聞出版統(tǒng)計資料匯編》中的統(tǒng)計數(shù)據，并通過一定的計算方法，來得出我國傳統(tǒng)出版業(yè)的內容數(shù)據量，以便大家了解。內容數(shù)據量的計算方法為便于計算傳統(tǒng)印刷媒體的整體內容數(shù)據量，筆者分別以中國新聞出版研究院所屬中國書籍出版社出版的圖書、出版發(fā)行研究雜志社出版的期刊，以及中國知識產權報為例，制定了一個每面
傳媒 2018年12期2018-07-10
- AMAC
制：基于對自身數(shù)據量大小的認知，進行適當切換。同時基于歷史通信情況動態(tài)地調整切換等待時間，從而進一步提高網絡效率。經過實驗對比發(fā)現(xiàn)，改進后的網絡性能明顯比前者好。關鍵詞：認知無線電；數(shù)據量；歷史通信情況；競爭；切換DOIDOI：10.11907/rjdk.172528中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2018）003020505英文摘要Abstract：Mainstream MAC protocols are now
軟件導刊 2018年3期2018-03-26
- 新媒體技術與風景園林數(shù)字化
的三維建模中，數(shù)據量大小基于物體面片數(shù)，顯然硬件的提高和數(shù)據量的縮小是核心難題，采取新的模型設計方式，是減少數(shù)據量的關鍵。2 大場景地形的三維建模技術在傳統(tǒng)地形測量中，需要消耗大量的時間、人力，測量精度也有一定限度，隨著技術的發(fā)展，產生3種先進測量技術。2.1 傳統(tǒng)測量學與衛(wèi)星定位技術其測量原理與傳統(tǒng)測量學相同，但不需要借助全站儀，而需要若干接收器，以獲得來自衛(wèi)星測量信息。其優(yōu)點是不受地形影響，缺點是沒有擺脫傳統(tǒng)測量局限。2.2 大場景激光掃描技術基于激光
現(xiàn)代園藝 2018年14期2018-01-18
- 基于插值-擬合-遷移學習算法的機載設備故障概率預測
概率分布函數(shù),數(shù)據量往往不充足并且不平衡。在樣本較少的情況下,插值、擬合方法都很難精確地描述故障概率,選擇類似數(shù)據進行遷移學習是有效的數(shù)據補充手段;而在樣本充足的情況下,遷移學習會稀釋其數(shù)據特征,造成負遷移現(xiàn)象。什么時候選擇遷移,選擇哪些數(shù)據進行遷移,如何遷移,是決定學習效果的3個關鍵問題[6]。針對以上3個問題,本文提出了自適應權重的插值-擬合-遷移學習(interpolation-fitting-transfer learning, IFT)算法。2
系統(tǒng)工程與電子技術 2018年1期2018-01-15
- 雙線性插值和三次卷積在圖像縮放中的應用及實現(xiàn)
圖像縮小是從大數(shù)據量到小數(shù)據量的處理過程，因此只需要從多個數(shù)據中，以適當?shù)姆绞竭x出所需要的信息就可以完成。圖像放大則是小數(shù)據量到大數(shù)據量的處理過程，因此需要對許多未知的數(shù)據進行估計。好在圖像的相鄰像素之間的相關性很強，可以利用這個相關性來實現(xiàn)圖像的放大。插值算法對于縮放比例較小的情況是完全可以接受的，令人信服的。一般縮小 0．5倍以上或擴大 3．0倍以下，對任何圖像都是可以接受的。本文采用雙線性插值和三次卷積算法來實現(xiàn)。圖像縮放；雙線性插值；三次卷積1 圖
網絡安全技術與應用 2017年12期2017-12-25
- 顧及要素空間分布特征的稠疏矢量瓦片構建方法研究
矢量瓦片之間的數(shù)據量不均衡，引起瓦片數(shù)據加載渲染效率差異和并發(fā)一致性問題.為此提出一種顧及要素空間分布特征的稠疏矢量瓦片構建方法.該方法在保證矢量瓦片金字塔模型多分辨率特性的同時，對每一層級中要素數(shù)據量大的瓦片進行層次分解，形成了稠疏空間格網，從而實現(xiàn)同一層級矢量瓦片間的數(shù)據量相對均衡.實驗表明，該方法實現(xiàn)了矢量瓦片訪問時的負載均衡，提升了矢量瓦片的加載渲染效率，獲得了更好的用戶體驗.金字塔；矢量瓦片；空間分布特征；數(shù)據量矢量數(shù)據是對現(xiàn)實空間世界中各類地理
浙江大學學報（理學版） 2017年5期2017-10-10
- 云環(huán)境下影響數(shù)據分布并行應用執(zhí)行效率的因素分析
執(zhí)行方式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據量、節(jié)點數(shù)和任務數(shù)是影響其效率的主要因素；其次，探討以上因素對應用效率的影響；最后，通過實驗得出在數(shù)據量一定的情況下，增加節(jié)點數(shù)不會明顯提高應用的執(zhí)行效率，反而極大地增加執(zhí)行成本；當任務數(shù)接近節(jié)點數(shù)時，應用的執(zhí)行效率較高、成本較低。該結論為云環(huán)境中類似MapReduce的數(shù)據分布并行應用的效率優(yōu)化提供借鑒，并為用戶租用云資源提供參考。云環(huán)境；數(shù)據分布并行應用；MapReduce；效率；成本0 引言隨著互聯(lián)網應用的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據時代已經到
計算機應用 2017年7期2017-09-22
- 非均勻數(shù)據分布下的MapReduce連接查詢算法優(yōu)化*
交易，年新增的數(shù)據量也達到數(shù)十PB。上述的大規(guī)模數(shù)據及其分析應用中，連接查詢操作是最頻繁使用的算子之一，連接查詢操作的性能對大規(guī)模數(shù)據分析效率具有重要影響。MapReduce計算架構具有較好的可擴展性、高可用性以及容錯性，被廣泛地應用于大規(guī)模數(shù)據分析相關工作中。然而，大規(guī)模數(shù)據中經常會出現(xiàn)數(shù)據分布不均勻的情況，采用MapReduce計算框架的連接查詢操作并不總是十分有效，會導致各計算節(jié)點負載不均衡，降低連接查詢操作效率，影響大規(guī)模數(shù)據分析性能。因此，本文將
計算機與生活 2017年5期2017-06-05
- 分布“系統(tǒng)中Semi-Join算法的實現(xiàn)
不足,假設右表數(shù)據量很大或者過濾條件并不能有效地減少無用數(shù)據(不會產生連接結果的數(shù)據)的傳輸,那么網絡傳輸開銷會成為系統(tǒng)的瓶頸.針對分布式join操作對右表數(shù)據過濾不足這一短板,本文第3節(jié)提出了基于Semi-Join算法的優(yōu)化方法.3 基于Semi-Join算法的優(yōu)化方案3.1 優(yōu)化后執(zhí)行流程連接算法依然采用Merge-Join,R表與S表的連接條件為R.ID=S.ID,ID分別為兩表的主鍵.如圖2.2所示,采用Semi-Join算法的數(shù)據請求流程分為以下
華東師范大學學報（自然科學版） 2016年5期2016-11-29
- 能量受限的微型無人機移動策略研究
型無人機轉發(fā)的數(shù)據量提高6%，單位數(shù)據量消耗的能量降低8%，從而提升了無人機執(zhí)行任務的效率。微型無人機；移動策略；中繼網絡；能量優(yōu)化微型無人機（Micro Air Vehicles，MAV）具有質量輕、尺寸小、機動性強、隱蔽性好等優(yōu)點，適合在條件受限或具有潛在危險的復雜對抗環(huán)境下執(zhí)行搜索救援、軍事偵察等應用任務［1-2］。由多架微型無人機組成的無人機機群可以攜帶不同傳感器、以協(xié)同方式執(zhí)行探測、監(jiān)控、偵察、跟蹤任務。此類微型無人機集群可以加速任務的完成，構建
電子設計工程 2016年20期2016-11-09
- 基于貝葉斯統(tǒng)計方法的精細地面灌溉智能控制系統(tǒng)合理數(shù)據量研究
集田塊前一部分數(shù)據量的灌溉信息估算土壤入滲參數(shù)和田面糙率系數(shù)，再借助數(shù)值模擬手段對整個灌水過程進行預測，從而優(yōu)化決策出灌溉性能最佳時所需的灌水時間或入畦流量，并根據優(yōu)化決策方案對灌溉管理參數(shù)(灌水時間或入畦流量)實施控制。由于土壤入滲參數(shù)的空間變異性，若實時采集的灌溉信息數(shù)據量過少，則估算出的土壤入滲參數(shù)難以代表田塊的整體狀況，會給灌溉模擬和優(yōu)化控制帶來較大誤差；實時采集的灌溉信息數(shù)據量越多，估算出的土壤入滲參數(shù)越能代表田塊的整體狀況，但若采集的灌溉信息數(shù)
中國農村水利水電 2016年9期2016-03-23
- 高光譜圖像預處理的Matlab并行化研究
個圖片。因此當數(shù)據量為50個高光譜數(shù)據時，串、并行實驗得到的實驗結果完全相同。當數(shù)據量為80、110 和138 時情況類似，說明并行算法能夠保證串行算法的正確性。實驗分4組進行測試，先在集群系統(tǒng)中的單個計算節(jié)點進行串行測試，數(shù)據量為50 個高光譜數(shù)據，為了保證測試結果的穩(wěn)定，計算結果都是取10次求平均值，worker個數(shù)為1、2、4、6的平均執(zhí)行時間 （s）分別為84.80（s）、43.53（s）、26.20（s）、19.16（s），然后分別在高光譜數(shù)據量
計算機工程與設計 2015年8期2015-12-23
- 基于節(jié)點期望的P2P流媒體動態(tài)帶寬分配研究＊
下載速度和預取數(shù)據量；對普通節(jié)點采用期望帶寬控制實際帶寬方式，使預取數(shù)據量多或所觀看視頻碼率低的節(jié)點釋放多余的帶寬，分配給預取數(shù)據量少或所觀看視頻碼率高的節(jié)點。通過對實驗結果分析，得出了兩種帶寬分配策略的綜合應用雖會使系統(tǒng)整體性能略有下降，但可以明顯提高系統(tǒng)的平均延遲，且能獲得更低的服務器負載和更短的啟動時延。P2P；帶寬分配；期望帶寬；服務器負載近年來，P2P（Peer－to－Peer）流媒體技術飛速發(fā)展，受到了人們越來越多的關注。C／S（客戶機／服務器
河南工學院學報 2015年1期2015-06-23
- 公交動態(tài)信息系統(tǒng)之數(shù)據庫應用——比較數(shù)據介接效能
做處理。而且當數(shù)據量越來越多時，必須額外新建更多的表格才足以應付需求。如此，關連式數(shù)據庫無法記錄越來越復雜的數(shù)據結構。而且當系統(tǒng)數(shù)據量越來越大時，透過主鍵（primary key）以及外鍵（foreign key）來查詢與處理數(shù)據，其執(zhí)行效率會大大降低。非關系型數(shù)據庫（NoSQL），即不同于傳統(tǒng)關系型數(shù)據庫的數(shù)據庫管理系統(tǒng)的統(tǒng)稱。隨著Web2.0時代的興起，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫在處理超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型Web2.0純動態(tài)網站時暴露了許多難以克服問題。
交通信息與安全 2015年3期2015-05-08
- 大數(shù)據時代
最近兩年產生的數(shù)據量相當于之前產生的全部數(shù)據量。預計到2020年，全球將總共擁有35ZB的數(shù)據量，相較于2010年，數(shù)據量將增長近30倍。人們已經深刻意識到，大數(shù)據時代已經來臨。全球知名咨詢公司麥肯錫發(fā)布的《大數(shù)據：創(chuàng)新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告指出：“大數(shù)據已經滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數(shù)據的運用將預示新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！痹谏虾@“創(chuàng)新驅動、轉型發(fā)展”主線，加快建設“四個中心”
華東科技 2015年11期2015-03-27
- 云計算中服務質量預測數(shù)據的信心建模
測;信心建模;數(shù)據量;數(shù)據波動;數(shù)據衰減;服務選擇服務質量(quality of service,QoS)預測可以廣義地描述為使用服務的歷史數(shù)據確定用戶從提供商獲得的可能的服務質量。隨著云計算的廣泛應用,網絡上功能相同的服務越來越多,想用這些服務的用戶希望用到質量最好、最符合自己需求的服務。對用戶來說,評估所有服務是不現(xiàn)實的,所以需要借助預測QoS的技術和工具,預測QoS的能力就顯得尤為重要。在云計算環(huán)境中,由于受網絡擁堵、資源限制或質量管理水平等因素的影
河海大學學報（自然科學版） 2015年6期2015-02-01
- 基于稀疏組LASSO約束的本征音子說話人自適應
，因此在自適應數(shù)據量充足時，可以得到更好的自適應性能。然而，當自適應數(shù)據量不足時，即使采用說話人自適應訓練（SAT, speaker adaptation training）等技術，仍會出現(xiàn)嚴重的過擬合現(xiàn)象。正則化方法是目前很多領域的一種非常有效的提高模型參數(shù)穩(wěn)健性的方法，在連續(xù)語音識別系統(tǒng)說話人自適應中也逐步應用。例如，文獻[8]將l2正則化方法應用于 MLLR自適應方法的變換矩陣估計，得到一種正則化的 MLLR說話人自適應方法，并在單句話的無監(jiān)督說話人
通信學報 2015年9期2015-01-06
- 語音識別中基于低秩約束的本征音子說話人自適應方法
數(shù)應隨著自適應數(shù)據量的增加而不斷增大。由于它決定了音子變化子空間的維數(shù)，與本征音子矩陣的秩密切相關，因此可以考慮將本征音子矩陣的秩作為正則項，引入低秩矩陣約束來提高本征音子說話人自適應方法的性能。直接將矩陣的秩作為正則項是無法求解的，在矩陣優(yōu)化問題中，通常采用核范數(shù)作為矩陣秩的一個凸近似，從而將原問題轉化為一個凸優(yōu)化問題進行求解[8]。目前，基于核范數(shù)的正則化方法已被應用于矩陣恢復[8]、穩(wěn)健性主分量分析[9]、圖像處理[10]等領域，并取得了不錯的效果。
電子與信息學報 2014年4期2014-11-18
- 大數(shù)據的價值
度驚人的家伙。數(shù)據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB） 乃 至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數(shù)據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數(shù)據量為0.49ZB，2009年的數(shù)據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數(shù)量是1.82ZB，相當于全球每人產生200GB以上的數(shù)據。而在2013年，這一數(shù)字超過了4ZB。4ZB是什么概念？舉個例子，截止到2012年為
中國建設信息化 2014年13期2014-09-07
- 電力營銷數(shù)據分析中的數(shù)據集成技術研究
集成；客戶端；數(shù)據量中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：2095-6835（2014）11-0132-02從20世紀90年代起，我國就開始大力發(fā)展電力營銷系統(tǒng)，過去的電力營銷是借助電費核算單機系統(tǒng)實現(xiàn)的，之后便開始逐漸完善，并對它的功能和分類進行了強化建設。如今的網絡系統(tǒng)有著更加完善的功能，包括電費計算、計量管理、電費收繳、業(yè)擴報裝和信息查詢等。1 電力營銷數(shù)據分析系統(tǒng)的功能各省供電公司可以通過電力營銷數(shù)據分析系統(tǒng)采集、分析下屬各地市供
科技與創(chuàng)新 2014年11期2014-08-21
- 高光譜圖像貝葉斯分類算法GPU并行優(yōu)化研究
分類算法面臨大數(shù)據量圖像處理速度問題，提出了基于GPU的貝葉斯并行分類算法，并從數(shù)據傳輸和核函數(shù)設計兩方面對并行算法進行了優(yōu)化設計。實驗結果表明，基于GPU的貝葉斯并行分類算法(以下簡稱并行算法)與基于CPU的串行算法(以下簡稱串行算法)相比，在保證分類精度的同時，分類效率明顯提高，能夠獲得25倍～54倍的加速比。2 貝葉斯分類算法2.1 算法流程定義遙感圖像為X，band、sample和line分別代表波段數(shù)、列數(shù)和行數(shù)。x={a1,a2,…，am},(
遙感信息 2014年6期2014-08-01
- 初始編碼方式的優(yōu)化研究
分為兩部分：小數(shù)據量測試和大數(shù)據量測試，小數(shù)據量測試以Ping（500byte）、WAP首頁顯示、WAP頁面刷新測試為主。下圖是NSN小區(qū)測試的結果：大數(shù)據量測試以FTP下載為主。下圖是NSN小區(qū)大數(shù)據量測試結果：從現(xiàn)場CQT結果來看，EGPRS初始編碼方式參數(shù)設置對小數(shù)據業(yè)務會產生明顯的影響，例如在使用大的初始編碼方式（9/8）后Ping時延，首頁顯示時延、WAP頁面刷新時延明顯減小。同時發(fā)現(xiàn)使用小的EGPRS初始編碼方式參數(shù)（6/5）時FTP大文件下載
科技傳播 2012年22期2012-10-16
- 固定資產管理系統(tǒng)對物流管理的促進和發(fā)展
統(tǒng) 資產信息 數(shù)據量 物流管理一、固定資產管理系統(tǒng)發(fā)展及意義隨著改革開放的深入特別是中國已經加人WTO,中國經濟將融入世界經濟大潮,而這種大潮必將把中國企業(yè)拋入更激烈的競爭。企業(yè)競爭的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在生產效率上,為提高生產效率,企業(yè)紛紛進行信息化改造,實現(xiàn)管理的專業(yè)化和規(guī)范化。企業(yè)管理信息系統(tǒng)正以一種特別的方式在我國正呈現(xiàn)新的發(fā)展態(tài)勢。 屬于產品生產過程中用來改變或者影響勞動對象的勞動資料,是固定資本的實物形態(tài)。固定資產在生產過程中可以長期發(fā)揮作用,長期保持
商場現(xiàn)代化 2009年16期2009-06-22