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1.
跨文化交际中的语境顺应   总被引:1,自引:0,他引:1  
跨文化交际是一个动态过程,各种语境因素的相互作用和影响使得交际得以进行,交际过程中语言选择要与语境相适应;交际双方语言的选择必须顺应语言使用者心理世界、社交世界、物理世界等构成的交际语境.只有当交际的语言选择顺应语言语境和社交语境时,交际才能顺利,否则就会出现问题,而"入乡随俗"是跨文化交际过程中语境顺应的一种选择.  相似文献   
2.
在内存数据库故障恢复技术中,命令日志是针对内存数据库设计的粗粒度的、轻量级的日志记录方式。但在非统一内存访问(non-uniform memory access,NUMA)体系架构下面向数据的数据库设计中利用命令日志进行故障恢复时,由于数据访问频率不均衡,导致负责高频数据恢复的CPU线程负载加重,而其他CPU相对空闲。针对这种工作负载不均衡所导致的恢复时间开销增大的情况,提出了NUMA体系架构下基于热度记录的内存数据库日志恢复算法。该算法中,每一条数据的访问次数作为该数据的热度记录下来。在并行恢复时,根据数据热度,将数据比较均衡地划分到各个节点的CPU线程执行恢复操作,以此来提高数据库的恢复速度。实验结果表明,该方案比NUMA架构下的常规恢复方案快,而且数据的热度越高,恢复速度的提升越明显,最高提升了19%。  相似文献   
3.
障碍空间中不确定数据聚类算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
近些年,由于数据采集的不精确和数据本身的不确定性,使不确定性在位置数据中普通存在。在障碍空间中,聚类不确定数据面临新的挑战。提出了障碍空间中聚类不确定数据的OBS-UK-means(obstacle uncertain K-means)算法,并提出了分别基于R树和Voronoi图的两种剪枝策略和最近距离区域的概念,大大减少了计算量。通过实验验证了OBS-UK-means算法的高效性和准确性,同时证明了剪枝策略在不损害聚类有效性的情况下,能够有效地提高聚类效率。  相似文献   
4.
随着数据流应用系统的快速发展,数据流管理系统对数据库技术提出了巨大挑战.针对数据流上的滑动窗口连接操作,提出一些新的卸载技术,使得系统在过载的情况下卸栽连接结果少的元组,从而最大化输出结果.双窗口模型和辅助窗口统计信息的建立保证了预估连接结果的可靠性,同时应用线段树使卸载的判断更加高效.当流速过快、系统处理能力无法与之同步时,通过前端卸载和后端卸载的配合使用达到理想的语义卸载,得到最大子集的连接结果.实验验证该卸载策略的性能好于现有其他方法.  相似文献   
5.
包钢烧结厂二烧车间通过蒸汽预热混合料改造、点火器前移及烧结机边缘压料等技术措施,提高了烧结矿产量,降低了能源消耗.  相似文献   
6.
包钢厚料层烧结实践   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过采取强化混合料制粒,实施厚料层烧结,提高混合料温度,采取偏析布料等,包钢在全精矿条件下实现了550mm厚料层烧结.烧结工艺技术指标及烧结矿质量明显提高,取得了良好的经济效益.  相似文献   
7.
数据流系统中卸载技术研究综述   总被引:1,自引:1,他引:1  
随着数据流应用系统的快速流行,流数据管理对数据库技术提出了巨大挑战。由于数据流经常是爆发性的且数据特征可能随时变化,因此要求数据流管理系统具有很好的自适应性。当输入速率超过系统处理能力时,系统会产生过载且性能下降。为了解决这一问题,卸载技术是有效的途径之一。卸载时间、卸载地点和卸载数量是与卸载技术密切相关的三个主要问题,本文主要从这三个方面来综述和分析目前各个数据流系统所采用的卸载技术。  相似文献   
8.
基于控制理论的数据流QoS自适应框架及卸载技术的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据流管理系统中的查询处理需要满足各种服务质量(QoS)要求,其中延迟是用户非常关注的QoS参数.如何在系统资源有限、数据输入速度及特征可变,且单个元组的CPU处理代价动态变化的情况下,使系统具有自适应的能力以确保高质量的QoS,是迫切需要解决的问题.为此,提出了一种全面考虑CPU处理能力及内存容量的QoS自适应框架,并运用基于控制理论的PID控制器管理内存负载,超载时进行卸载处理;同时提出有效的清洗策略和队列调度策略,保证系统在动态环境中具有良好的自适应性.实验结果表明,该框架具有稳定性好、健壮性强的优点,在错失率相同的情况下,卸载率、系统资源利用率等几方面性能均优于其他现有方法.  相似文献   
9.
作为一种典型的大数据,数据流具有连续、无限、概念漂移和快速到达等特点,因此传统的分类技术无法直接有效地应用于数据流挖掘。本文在经典的精度加权集成(Accuracy weighted ensemble,AWE)算法的基础上提出概念自适应快速决策树更新集成(Concept very fast decision tree update ensemble,CUE)算法。该算法不仅在基分类器的权重分配方面进行了改进,而且在解决数据块大小的敏感性问题以及增加基分类器之间的相异性方面,有明显的改善。实验表明在分类准确率上,CUE算法高于AWE算法。最后,提出聚类动态分类器选择(Dynamic classifier selection with clustering,DCSC)算法。该算法基于分类器动态选择的思想,没有繁琐的赋权值机制,所以时间效率较高。实验结果验证了DCSC算法的有效和高效性,并能有效地处理概念漂移。  相似文献   
10.
Outlier detection on data streams is an important task in data mining. The challenges become even larger when considering uncertain data. This paper studies the problem of outlier detection on uncertain data streams. We propose Continuous Uncertain Outlier Detection (CUOD), which can quickly determine the nature of the uncertain elements by pruning to improve the efficiency. Furthermore, we propose a pruning approach -- Probability Pruning for Continuous Uncertain Outlier Detection (PCUOD) to reduce the detection cost. It is an estimated outlier probability method which can effectively reduce the amount of calculations. The cost of PCUOD incremental algorithm can satisfy the demand of uncertain data streams. Finally, a new method for parameter variable queries to CUOD is proposed, enabling the concurrent execution of different queries. To the best of our knowledge, this paper is the first work to perform outlier detection on uncertain data streams which can handle parameter variable queries simultaneously. Our methods are verified using both real data and synthetic data. The results show that they are able to reduce the required storage and running time.  相似文献   
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