以等级考试为导向的英文歌曲数据库和APP研究与探索

以英文等级考试的核心词汇为基础单位和关键词,通过数据搜索找出包含这些词汇的英文歌曲,由此建立以等级考试为导向的英文歌曲数据库并开发相应的APP。创新之处体现在以下2点:(1)此APP具有极大的现实作用,填补了现有的手机应用市场的空缺,因为现有的大部分英语过级学习软件是以背单词软件为主,并未注重学生的综合交际能力的培养;(2)具有一定的社会效益和商业价值,此APP是针对提高非英语专业学生过四、六级的能力而设计的,但也可广为推之,适用于各种语言等级考试,如英语专业的专业四、八级考试,出国的雅思、托福考试以及其他外语的等级考试。总而言之,以等级考试为导向的英文歌曲数据库的建立和APP的开发具有实际的使用价值,其既符合二语习得的科学规律,又能填补应用市场的空白,能带来良好的社会效益和商业价值。     

基于Fusion Compute虚拟化平台的HIRFL数据库迁移及性能优化

为解决兰州重离子加速器（HIRFL）数据中心资源利用率低下、硬件和维护成本较高等问题，HIRFL数据中心正在向虚拟化集群模式进行迁移。本文以华为Fusion Compute虚拟化平台为基础，构建了HIRFL数据库的迁移方案。通过物理主机、虚拟机计算资源、内存、存储和网络资源性能优化，提出了1套完整的HIRFL数据库虚拟机性能优化方案。采用业界主流的数据库性能测试工具Benchmark Factory对迁移前后的数据库进行了测试，对比实验表明，本文提出的方案具有有效性和可行性，降低了数据中心的运行和维护成本，提升了HIRFL数据库系统的安全性和稳定性。     

最优化算法与纯元素谱剥离相结合的能量色散X射线荧光谱解谱方法

在进行能量色散X射线荧光光谱(EDXRF)解谱时,如果给定样品的元素构成,采用纯元素谱图剥离的方式会更加合理,但由于每个元素的谱线都不止一条,如果仅仅针对主线对齐做剥离,会导致结果的严重失真,同时剥离次序对解谱结果有较大影响。介绍了一种最优化算法与纯元素谱剥离相结合的EDXRF解谱方法,该方法以多个纯元素谱的强度大小和峰位漂移道数作为变量构建残差方程,并用最优化计算的方法去调整,直至残差达到极小。实验采用强度顺序剥离、能量顺序剥离和最优化算法拟合3种方法分别对谱线重叠较为严重的La-Ce-Pr-Nd混合液样品的L系谱线进行了解析,结果表明最优化计算方法拟合的谱图与原始谱的残差 (1415.0)比另两种方法(166094.0和3192.7)大幅度缩小,拟合谱与原始谱更为吻合,并且方法在实现时对初值不敏感,解谱精度也不依赖于剥离次序。     

数据库技术在大数据中的应用研究

文章首先对传统数据库技术存在的问题进行阐述,从混合存储技术、MPP+Shared Nothing架构技术、智能索引技术、透明压缩技术四个方面,对分布式数据库的关键技术进行解析,并以此为依据,提出数据库技术在大数据中的应用建议。