超大型压缩数据仓库上的CUBE算法

数据压缩是提高多维数据仓库性能的重要途径,联机分析处理是数据仓库上的主要应用,Cube操作是联机分析处理中最常用的操作之一.压缩多维数据仓库上的Cube算法的研究是数据库界面临的具有挑战性的重要任务.近年来,人们在Cube算法方面开展了大量工作,但却很少涉及多维数据仓库和压缩多维数据仓库.到目前为止,只有一篇论文提出了一种压缩多维数据仓库上的Cube算法.在深入研究压缩数据仓库上的Cube算法的基础上,提出了产生优化Cube计算计划的启发式算法和3个压缩多维数据仓库上的Cube算法.所提出的Cube算法直     

PC Cluster环境下基于多维数组的Data Cube算法

因为需要存取大量的数据，计算data cube要花费大量的时间和存储空间。本文研究了使用便宜的PC机群计算data cube的方法。我们使用多维数组作为存储结构，并将数组划分成若干个分片。对每个分片进行压缩以节约存储空间、减少存取时间和增量维护时间，分片被分布到不同的处理机。我们提出了一个新的流水线组织方法以及对分片建立索引的思想，大大减少了外排序的代价和存取磁盘的次数。实验结果表明我们的算法具有一定的伸缩性。     

国家游泳中心钢结构施工卸载过程及运营期间应变健康监测及计算模拟分析

空间结构施工卸载过程和运营状态受力是十分复杂的。本文在对100余种工况受力分析的基础上,依据应变传感器位置选择原则,首先设计国家游泳中心(简称"水立方")应变监测系统;其次,建立水立方施工卸载过程模拟的有限元模型和运营状态的有限元模型;采用应变监测系统和有限元模型分别监测和模拟水立方施工卸载过程关键杆件的应力变化,以及脚手架的应力变化全过程,分析关键杆件应变变化规律。在此基础上,对水立方运营阶段的温度变化及其产生的应变进行监测,并采用有限元模型进行温度变形计算。结果表明,监测期间,水立方其他荷载较小,温度是主要控制荷载,随温度升高,应变增加,最高温度达到75℃,最大温度应变变化接近500με。     

建筑师挥舞的利器--山本理显建筑设计的系统化探索

通过访谈的形式,针对建外SOHO,由山本理显亲自介绍该项目在设计过程中所着重考虑过的开放空间、新生活方式、正立方体模块空间排列、25°转角、建筑配色和"阈"空间等手法,强调了系统化建立在建筑设计过程与控制中的作用和意义.     

“展示”还是“显现”？阅读矶崎新设计的中央美术学院当代美术馆

如果展场不再是展示展品的被动容器而是“艺术”显现／发生的环境,那么在当代语境下将如何打开阅读美术馆的线索？文章试图从这个角度对日本建筑师矶崎新设计的中央美术学院当代美术馆进行阅读。     

水立方——国家游泳中心

通过对国家游泳中心设计的回顾,介绍了它的新型空间网架结构体系和ETFE幕墙,以及室内环境、节能和赛时和赛后运营对内部建筑空间的划分要求等问题。     

层次立方体(H-Cube)的自适应计算

多维数据立方（Cube）的计算对联机分析处理（online analytical processing，OLAP）有着极为重要的作用。针对传统的多维数据Cube计算中的不足，提出了自适应的计算方法，并给出了带有层次的Cube计算算法HCA算法。     

基于多维数据库的CUBE优化算法

多维CUBE计算在多维分析和处理中非常重要，本文针对数组CUBE提出了划分的方法，通过一次扫描基本方体计算不完全数组方体的所有分组．实验数据表明该算法能充分利用内存空间、减少I／O次数，具有较高的计算效率：