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2.
3.
提出了一种新的实时数据仓库环境下的数据流更新算法——MESHJOIN*算法。算法的特性有:(1)关系R采用了分块和散列的组织形式,尽可能避免对当前连接无效元组的读取,减少连接操作所涉及元组的数量,从而提高连接算法的效率;(2)采用了多线程并发连接技术,并根据工程学原理,实现了连接操作和关系R读取操作的最佳调度,保证了连接算法效率的最大化;(3)根据当前系统的服务率和数据流元组的到达率之间的关系,合理调度实时元组和准实时元组的执行,保证了系统对实时元组的处理要求。实验结果表明,MESHJOIN*算法可以取得比MESHJOIN算法更好的性能。 相似文献
4.
5.
水泥-矿粉复合胶凝体系的优化配伍 总被引:1,自引:0,他引:1
建立特细水泥-较粗矿粉、特细水泥-特细矿粉、普通细度水泥-普通细度矿粉、普通细度水泥-较细矿粉4个细度配伍系列,每一系列内矿粉均以一定掺量替代水泥形成复合胶凝体系试样。利用水泥与矿粉激光粒度检测结果计算复合胶凝体系的颗粒群分布,运用灰色关联分析方法计算复合胶凝颗粒群分布曲线与理想颗粒群分布—Fuller曲线的关联度;同时测定复合胶凝体系试样的胶砂流动度、净浆流变性能和不同龄期的活性值。结果表明:试样实际颗粒群分布与Fuller曲线灰色关联度值与其胶砂流动度存在良好的相关性,即灰色关联度值较高时试样的流动度较好;在掺量较低范围(低于60%)矿粉的介入对复合体系屈服应力和黏度影响有限,而大掺量后则随矿粉细度变细和掺量增加显著提高浆体的屈服应力与黏度;各细度配伍系列均呈现矿粉掺量为50%时胶砂活性值相对较高,且普通细度水泥-较细矿粉配伍试样的活性值最为理想。综上可知以比表面积为300~350m2/kg的普通细度水泥配伍比表面积为400~450m2/kg较细细度矿粉,且矿粉掺量为50%左右较为适宜。 相似文献
6.
在万物互联大数据时代的海量数据处理中,如何大数据中挖掘出数据中的潜在信息价值并转化为决策依据的能力,特别是对于拥有高附加值数据的汽车企业,将是企业重要竞争力。开源Hadoop在大数据分析过程中,有着易扩展、成本低、吞吐量大等优势,Hadoop分布式平台已经成为绝大多数企业的首选。本文设计实现基于Hadoop开源技术为汽车工业中的企业进行大数据平台设计,实现高效率、高可扩展、高容错、低延时大数据平台,保证了平台的高容错性和灵活性。 相似文献
7.
SPECT、CT对脊柱关节病的诊断价值 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨CT、SPECT对脊柱关节病(SpA)的诊断价值,将临床诊断为SpA的102例患者,包括强直性脊柱炎(AS)63例,未分化脊柱关节病(uSpA)39例,分别进行CT骶髂关节扫描及SPECT全身及骶髂关节局部骨显像。结果显示,SPECT对AS的诊断总阳性率为50.8%(32/63),而且随着病情的发展而下降。CT对检查uSpA的阳性率仅为15.4%(6/39),远低于SPECT的阳性率82.1%(32/39)。因此,SPECT作为早期诊断SpA尤其是uSpA较敏感,并可作为AS治疗监测的重要手段,对临床SpA诊治具有重要意义。 相似文献
8.
为得到发酵性能优良且适用于高盐稀态酱油酿造的耐盐乳酸菌,以发酵泡菜中筛选的耐盐植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)L04为出发菌株进行紫外诱变,高锰酸钾-溴化钾-MRS(de Man, Rogosa and Sharpe)平板初筛及MRS液体发酵复筛获得2株产乳酸较强的突变株L04-1和L04-2,其在160 g/L NaCl的MRS液体培养基中发酵乳酸积累量分别可达3.69和3.49 g/L,比L04高16.03%和9.75%。在高盐稀态发酵第45天添加L04-1及L04-2进行为期120 d的发酵,乳酸菌总数和细菌总数的测定结果表明,耐盐植物乳杆菌的加入可增加酱醪中乳酸菌的数量并能抑制其他细菌生长;通过对酱油发酵过程中乳酸、还原糖、总酸及氨态氮的分析发现,2株突变株均可促进乳酸、总酸及氨态氮的积累,其中添加L04-1发酵酱油乳酸含量最高,为4.31 g/L。采用气质联用分析添加L04-1、L04-2发酵酱油的挥发性风味物质,发现其酯类物质含量分别比L04高36.60%和16.46%;醇类物质分别比L04高23.24%和10.58%,且含量均高于对照组,可促进... 相似文献
9.
林琛 《工程地球物理学报》2008,5(2):247-252
泉州-三明高速公路K208+850~K209+190段滑坡地质环境条件复杂,岩土层强度低,软化夹层发育,边坡开挖后产生滑坡活动。本文详细分析了滑坡的成因机理,采用不平衡推力法和有限元数值模拟法,评价了滑坡的稳定性特征。结果表明,滑坡处于蠕滑状态,稳定性差,边坡继续开挖将产生新的滑坡活动。 相似文献
10.
针对协同过滤算法推荐效果依赖于相似度度量方法的问题,提出了一种基于项目层次结构相似度的推荐算法REHIS(recommendation hierarchical similarity)。首先利用关联规则挖掘和KNN(K nearest neighbor)算法完善项目层次结构,然后利用TopK算法计算项目之间的相似度,最后利用基于项目的协同过滤算法框架预测用户评分。为解决协同过滤算法扩展性差的问题,还把TopK算法推广到余弦距离和皮尔逊相关系数等常见的相似度度量方法。实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,REHIS能够获得更优的均方根误差,TopK算法可以减少最近邻项目的查找时间。 相似文献