以数据为核心的广西地方水电信息管理系统

通过对数据采集、数据利用、数据分析、数据跟踪等4个步骤的理论阐述、内容规划和关键技术研究,提出了以数据为核心进行农村水电综合管理信息系统建设的理论并结合广西地方水电信息管理系统的实际建设情况对其进行了实践验证,为农村水电站信息化建设探索了一条技术含量高、可持续发展、经济实用的新模式。     

元数据标准化在教育资源库共享中的应用

目前我国各院校的教育资源库的建设缺乏统一规划,存在重复建设、数量庞杂、形式不规范等问题,使得网络远程教育系统中资源信息不能有效共享传播。为提高网络教育资源的利用率,共享不同结构的资源库的数据,设计一个教育资源元数据管理平台模型,并提出了基于XML的教育资源库元数据标准化的方案,研究了基于模板的XML数据转换方法,通过指令的执行,并应用教育资源元数据标准,将其他格式的数据通过模板转化成XML文档,从而实现不同教育资源库之间数据的互换和共享。     

蛋白质组学元数据仓库的管理与维护

在针对生物数据源具有的分布、异构和动态等特性下,建立的蛋白质组学元数据仓库的基础上,本文给出了删除元数据的方法,以及解决了由于删除元数据和生物数据源更新而带来的元仓库中元数据的变化,而引起的用户模式与元数据的映射不匹配等问题。     

基于本体的主动元数据挖掘系统研究

传统网上信息检索是用户被动地依靠浏览超级链接网页而获取的。文中提出基于本体的主动元数据挖掘系统以及在果品领域的应用,在主动搜索、元数据生成、借助本体作用于数据的语义描述等方面,其效果是客观的。使得对信息数据的搜索从被动地获取到主动依靠计算机自动搜索;从依靠关键字作为查询依据到借助本体的作用获取语义描述的信息数据,进而提高了信息查询效率及查询的准确率,这也是当前信息检索研究的热门课题。实验证明,通过主动元数据挖掘实例可以实现语义的扩充,如同义、近义及上下位关系。同时也验证了本体对实施语义智能检索所带来的客观效果。     

基于模板的．Net三层架构的代码自动生成

三层架构是数据库开发中最常用的分层架构。三层结构能够提高代码重用率,降低项目开发难度。为了解决手工编写三层架构的代码工作量大且容易出错的问题,使用．Net平台提供的动态编译和反射技术,设计并实现了基于可定制模板的自动代码生成器。该代码生成器利用三层架构的代码依赖数据库的架构信息这一特点,以数据库架构信息、Xml配置文件和模板文件作为输入,输出三层架构的各层代码。用户可以修改Xml配置文件的内容和使用该代码生成器提供的模板语言定制、修改自己的模板文件,方便、灵活地控制输出的目标代码。代码生成器的使用在实际的项目开发中具有重要的意义。     

空间数据库中栅格元数据管理模型的设计与实现

分析了栅格元数据基于文件、关系表和XML的3种存储管理方式,比较它们的优缺点,得出了XML适合描述空间数据库中栅格元数据的层次性、复杂性和面向对象性,并具有可扩展性。在BeyonDB中设计和实现了基于XML的栅格元数据管理模型,并以地球系统科学数据共享平台中DEM数据集为例验证该模型的可扩展性,为空间数据库中海量遥感影像数据的管理研究提供参考。     

面向大数据的分布式缓存设计

大数据平台的底层存储系统往往无法匹配上层计算应用的读写性能,而一个设计良好的分布式缓存系统将缩小CPU密集型应用和IO密集型应用之间不匹配的性能差距。设计的面向大数据应用的分布式缓存系统,在读写流程、I/O事件驱动并发模型及元数据模型等方面进行了合理设计与优化,并使用fio工具测试了顺序写、随机写、顺序读及随机读场景下的吞吐率与IOPS等性能指标,验证了该分布式缓存系统的高性能优势和应对高并发场景的扩展能力。     

基于层次结构的元数据动态管理方法的研究

在大规模分布式存储系统中,元数据高性能服务和扩展性已成为一个重要的研究热点.在元数据服务器(metadata server,MDS)中,将元数据分解为目录对象和文件对象.目录对象为定位性元数据,提供文件所在位置和访问控制;文件对象为描述性元数据,描述文件的数据特性.每个MDS负责所有目录对象和自身的文件对象,同时,以目录对象ID和文件名为关键字的Hash值作为局部元数据查找表的索引,通过Bloom Filter算法将每个MDS的局部元数据查找表压缩成一个摘要,这样既可利用MDS中Cache,提高Cache的命中率,减少磁盘I/O次数,动态扩展MDS,又能够实现快速的元数据查找.     

室内人体运动目标的自动跟踪方法

元数据在银行数据仓库中具有重要意义.讨论元数据的分类和作用,分析元数据的管理功能,给出一种基于银行数据仓库的元数据管理系统,对其结构进行分析和说明.实践结果表明,该系统可以加强对数据的分析和管理能力,提高银行数据仓库等决策系统的灵活性和可扩展性.     

基于Wikipedia的语义元数据生成

语义元数据提供数据的语义信息,在数据的理解、管理、发现和交换中起着极为重要的作用。随着互联网上数据爆炸式的增长,对自动元数据生成技术的需求也就变得更加迫切。获得目标语义元数据及得到足够的训练语料是使用自动生成技术的两个基本问题。由于获得目标语义元数据需要专家知识,而获得足够的训练语料需要大量的手工工作,这也就使得这两个问题在构建一个成功的系统时至关重要。该文基于Wikipedia来解决这两个问题通过分析一个类别中条目的目录表(table-of-contents)来抽取目标语义元数据,通过对分析文档结构和赋予目标结构正确的语义元数据来构建训练语料库。实验结果表明,该文的方法能够有效地解决这两个问题,为进一步的大规模的语义元数据应用系统打下了坚实的基础。