一种基于磁盘块的持续数据保护系统

数据重要性不断提高,对数据保护提出了越来越高的要求。基于数据的细粒度保护,以最小的时间代价和存储代价来保护数据,并以最少的数据损失量来恢复数据,则是数据保护的追求目标。针对此需求,提出并设计实现了一套基于磁盘块的持续数据保护系统。该系统高效而灵活地实现了Windows操作系统下的磁盘数据的保护。测试表明,该系统在使用时对正常的业务影响很小;在灾难发生后可以在较短的时候内将数据恢复至可用状态。     

全自动烟支物理参数在线检测控制系统设计

该设计实现了烟支物理参数的在线检测,所测得的烟支物理参数包括：重量、长度、圆周、圆度、密度、湿度、吸阻和通风率等。文章首先简述了相关研究的状况和本设计的意义;然后详细介绍了自动化测试流程和测试原理,并对创新点进行着重描述,如自动化流程和图像处理算法的应用等;最后从系统架构的角度分析了系统的硬件基础和软件设计,分析了软硬选择的细节考虑。     

蛋白质在硅烷膜表面吸附特性的压电传感监测

在压电石英晶片表面自组装修饰末端为胺基的硅烷膜,该膜在酸性和中性pH条件下带正电荷,可通过静电引力吸附带负电荷的牛血清白蛋白(BSA),吸附过程中的质量变化可通过石英晶片的谐振频率变化实时监测。结果表明:该吸附过程虽然为部分不可逆,但吸附等温线符合Langmuir方程,吸附速率常数为0.0117 L.g-1.s-1,吸附平衡常数为2.87 L.g-1,表观饱和吸附量Γ∞=0.954μg.cm-2。     

一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制

分析了常见的实体识别方法,提出了一种基于语义及统计分析的实体识别机制(deep Web entity identification mechanism based on semantics and statistical analysis,简称SS-EIM),能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题.SS-EIM主要由文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型组成,采用文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,基于文本特征、语义信息及约束规则来不断精化识别结果;根据可获取的有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,以适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性.通过实验验证了SS-EIM中所采用的关键技术的可行性和有效性.     

通过TFFS加载和升级VxWorks映像

本文介绍了嵌入式实时操作系统VxWorks的flash文件系统TFFS的结构,分析了其算法,描述了其在SST39VF160型号flash上的构建步骤。最后以TFFS作为VxWorks映像的加载途径,这种加载方式为系统的升级提供了极大的方便。     

基于多视角的多类型错误全面检测方法

随着信息化社会的发展,数据的规模越发庞大,数据的种类也越发丰富.时至今日,数据已经成为国家和企业的重要战略资源,是科学化管理的重要保障.然而,随着社会生活产生的数据日益丰富,大量的脏数据也随之而来,数据质量问题油然而生.如何准确而全面地检测出数据集中所包含的错误数据,一直是数据科学中的痛点问题.尽管已有许多传统方法被广泛用于各行各业,如基于约束与统计的检测方法,但这些方法通常需要丰富的先验知识与昂贵的人力和时间成本.受限于此,这些方法往往难以准确而全面地检测数据.近年来,许多新型错误检测方法利用深度学习技术,通过时序推断、文本解析等方式取得了更好检测效果,但它们通常只适用于特定的领域或特定的错误类型,面对现实生活中的复杂情况,泛用性不足.基于上述情况,结合传统方法与深度学习技术的优点,提出了一个基于多视角的多类型错误全面检测模型CEDM.首先,从模式的角度,结合现有约束条件,在属性、单元和元组层面进行多维度的统计分析,构建出基础检测规则;然后,通过词嵌入捕获数据语义,从语义的角度分析属性相关性、单元关联性与元组相似性,进而基于语义关系,从多个维度上更新、扩展基础规则;最终,联合多个视角...     

基于MFE-BERT与FNNAttention的心理医学知识图谱构建

针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题, 提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法. MFE-BERT在BERT模型基础上将其内部所有Encoder层特征进行合并输出, 以获取包含更多语义的特征向量, 同时对两复合模型采用FNNAttention机制强化词级关系, 解决长文本段落语义稀释问题. 在自建的心理医学数据集中, 设计MFE-BERT-BiLSTM-FNNAttention-CRF和MFE-BERT-CNN-FNNAttention复合神经网络模型分别进行心理医学实体识别和实体关系抽取, 实体识别F1值达到93.91%, 实体关系抽精确率达到了89.29%, 通过融合文本相似度与语义相似度方法进行实体对齐, 将所整理的数据存储在Neo4j图数据库中, 构建出一个含有3652个实体, 2396条关系的心理医学知识图谱. 实验结果表明, 在MFE-BERT模型与FNNAttention机制的基础上构建心理医学知识图谱切实可行, 提出的改进模型所搭建的心理医学知识图谱可以更好地应用于心理医学信息管理中, 为心理医学数据分析提供参考.     

基于序列到序列结构的MOBA游戏局势趋势预测模型

多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究.针对该问题,提出一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型(MOBA-Trend).在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计一种数据缩放算法体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型,同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota 2,构建并发布相关数据集.实验结果表明,所提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势.     

P2P Web搜索中一种有效的查询路由策略

有效的多关键字查询路由是P2PWeb搜索中的一个关键问题。文章提出一种基于收益代价比的查询处理方法。该方法基于DHT的P2P覆盖网,挖掘关键字的关联性和节点间覆盖度和重叠度。利用最小独立置换进行重叠检测,因此避免了对相同记录的冗余路由。实验证明了该方法显著减少了查询时间,同时提高了查全率和查准率。     

参数模块和属性约简的应用服务器优化方法

现实的优化方法与策略往往是优化人员基于服务器厂商所提供的官方技术文档来分析各种参数的实际意义,优化比较漫长,缺少系统性和规律性,很难快速的确定所需调节的关键参数.本文针对常用的应用服务器分析了其性能下降的原因,提出了调节参数模块化思想并结合属性约简算法对参数模块进行属性约简,从实践中定量的找出影响系统性能的主要参数对其进行着重调节快速提高系统性能,提出了一种全新的服务器优化方法.