用于时态聚合范围查询的分布式时态索引

在大数据与云计算时代,时态大数据的查询分析面临许多重要挑战。针对其中时态聚合范围查询性能不佳和不能有效利用索引等问题,提出一种用于时态聚合范围查询的分布式时态索引(DTI)。首先,采用随机或轮询策略对时态数据分区;其次,采用基于时间位数组前缀的分区内索引构造算法建立索引,同时记录包括时间跨度在内的分区统计信息;再次,利用谓词下推筛选时间跨度与查询时间区间重叠的数据分区,扫描索引进行预聚合;最后,将各分区得到的预聚合值按时间归并并聚合。实验结果表明,索引的分区内构造算法处理时间密度2400条每单位时间和0.001条每单位时间的数据的执行时间相近。索引的聚合查询算法相较于ParTime算法:在查询时间线前75%的数据时,每一步用时都至少减少22%;执行选择型聚合函数时,每一步用时都至少减少11%。因此,索引在多数时态聚合范围查询任务中具有更高的速度,它的分区内构造算法能解决数据稀疏问题且执行效率高。

论时态与限定范畴——以监利赣语的句末词“在”为例

湖北监利赣语的句末词“在”只能出现在表示静态持续意义的句子中。这些句子必须是根句或是带有时间状语的关系子句,不能出现在非限定子句中。句末“在”对谓语动词有两方面的语义要求。首先,谓语动词必须是自主动词;其次,谓语表达的情景体必须是静态的、持续的、无终结点的。监利赣语的句末“在”既不是句末语气助词,也不是句末体貌助词,它是限定范畴的标记,具有说话者属性,可以通过引入说话者来锚定说话时间,帮助句子获得时间解读。

基于激光扫描的电子档案异构时态数据检测方法

研究一种基于激光扫描的电子档案异构时态数据检测方法,该方法利用激光扫描获取数据并生成电子档案。针对电子档案中的数据实施缺失数据填补和离群数据处理。提取电子档案数据的递归率、仙农熵以及歪度三个特征。结合随机森林算法,输入递归率、仙农熵以及歪度三个特征,得出电子档案异构时态数据类型。结果表明:1处和3处边坡工程的位移处于轻微状态;2处边坡工程的位移处于严重状态;4处边坡工程的位移处于安全状态;5处边坡工程的位移处于较严重状态。所研究方法的Kappa系数达到相对最大值,说明所研究方法的检测能力更高。

认知语言学视角下中小学英语时态教学

时态是英语句法的重要构成元素。分析英语时态教学策略的认知语言学理论基础及其对实际教学的指导和影响,对认知语言学理论与英语时态教学实践的结合进行了进一步探究。

SIHC:一种高效的时态图上k-core查询算法

许多实体之间的关系可以建模为时态图,其中每条边都与表示其发生的时间相关联,k-core是捕获密集子图的基本模型,在近些年得到了广泛研究.给定时间区间I=[s,e]和k值,时态图G上的k-core子图查询从区间I对应的快照图GI中返回相应的k-core子图.针对时态图中的k-core子图查询问题,现有方法是基于PHC索引(Pruned Historical Core-Index)的算法.对任意可能的k值,PHC索引维护了所有可能出现在某个时间区间的k-core子图中的顶点集Sk,且为集合中每个顶点存储了一组时间区间,用于判定该点是否属于给定时间区间的k-core子图.基于PHC索引查询k-core子图时,需要访问Sk集合中的所有顶点,并判断每个顶点的可满足性.由于Sk集合对应于最大区间快照图的k-core子图里的所有顶点,且实际中用户查询区间对应的快照图往往比最大区间快照图小得多,基于PHC索引的查询算法存在许多无效判断,需要对大量不在结果集中的顶点进行检测,且无效检测次数随着查询区间的缩短而增多,从而导致算法效率较低.针对该问题,本文提出一种新的索引,即最短区间历史核索引SIHC(Shortest Interval Historical Core Index).SIHC索引的基本思想是通过维护最短k核区间到顶点的倒排表,查询处理时,可基于用户给定的时间区间定位到SIHC索引中满足条件的区间,进而直接得到满足条件的k-core子图中的顶点,从而避免了基于PHC索引进行查询时所需的大量无效判断.我们从理论上证明了基于SIHC索引处理时态图上k-core子图查询的正确性,并设计了高效的索引构建算法.最后,基于真实世界的时态图进行了实验,实验结果表明本文提出的算法比现有算法快1~2个数量级.

基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测

针对具有模糊性和不确定性的复杂系统的验证问题,提出一种基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测算法。首先,在模糊决策过程模型的基础上引入模糊分支时态逻辑的语法和语义。然后,给出模糊分支时态逻辑模型检测算法,该算法将模型检测问题转化为矩阵运算,具有计算方式简洁、复杂度较低的优点。最后,通过医疗专家系统的实例说明了该模型检测算法的有效性。

面向智能在线教学的英语时态习题自动分类研究

随着在线教学逐渐成为常态化的教学方式之一,人们对其提出了更高质量的教学需求。各种在线教学平台及互联网上海量的教育资源大大便利了众多学习者,但同时也存在着教育资源丰富但质量参差不齐、缺乏有效的分类整合以及主要依靠人工整理等问题,这就导致人们在获取在线教育资源时往往需要花费大量的时间和精力来进行检索、甄别和整理。针对在线教育资源现存的不足,文中提出了基于自然语言处理技术的在线教育资源自动分类方法,并以中学英语语法重点内容八大英语时态的习题自动分类为例,收集了线上及线下共9万余条时态类习题,通过数据清洗,最终选择3万余条语句构建数据集,并构建BERT微调文本分类模型,通过训练模型实现了对八大时态的自动分类,整体分类准确率达到86.15%,其中对一般现在时的识别准确率最高,达到93.88%。可以一定程度上满足中学英语时态类教育资源自动分类整理、习题智能批改及个性化推送、智能问答等现实需要,为提高在线教学质量,整合在线教育资源提供可行的思路和解决方案。

新质生产力赋能冰雪运动的时态演变、样态创新与稳态发展

新质生产力是指以创新为主导的先进生产力质态,能够为冰雪运动的整体进步与升级创造机遇。通过分析新质生产力对于冰雪运动的赋能进程,得出其分为引入与适应新质生产力的初始阶段、深化与扩展新质生产力的发展阶段、稳定与优化新质生产力的成熟阶段三种时态演变;在发展样态上,分别涉及冰雪运动装备与训练方法的技术创新、赛事组织与运营模式的管理创新、冰雪运动传播途径的文化创新。为使新质生产力更好地赋能冰雪运动保持稳态发展,提出从政策方面构建有利于冰雪运动发展的环境;从人才方面加强冰雪运动专业人才的培育;从市场方面拓展冰雪运动的商业潜力与社会影响力等策略。通过将理念创新、科技创新与冰雪运动紧密结合,以新质生产力推动冰雪运动可持续发展,从而助力我国形成特色的现代化体育发展方式,同步建设科技强国和体育强国。

基于时态知识图谱的车站客流组织模型

[目的]城市轨道交通车站存在客流压力逐渐增大、智能化手段不足等问题。为提升车站的客流组织效率和智能化水平,需采用更先进的信息化方法和手段。[方法]阐述了TKG(时态知识图谱)的发展情况及特征。引入车站客流的时态信息,构建了基于TKG的车站客流组织模型。将该模型应用于北京地铁2号线某车站的客流组织中,建立了该站的TKG模型,通过ArangoDB数据库软件进行图形化展示,以研究站内客流组织的动态演化过程。[结果及结论]该模型可为车站客流组织提前预判、快速响应、有效实施、智能预警等提供信息化手段及技术支撑。

Web时态对象模型研究分析

研究Web内容要素中加入时态要素的Web时态对象模型,解决层次树结构对站点、栏目、子栏目和内容统一建模问题,根据数据与时序密切相关的特性,利用时态特征词对各时态要素进行自动提取及评估,提出利用LSTM网络学习时态节点之间的时态约束关系,将Attention机制引入预测模型;实验表明该体系能自动发现Web过时信息,在同类网站质量排序、时间感知的搜索排序等方面有着重要的应用前景,能极大地节约人力,提高Web信息质量。

基于《维吾尔语中介语语料库》的“动词时态”偏误研究

本文在中介语理论、偏误分析理论和对比分析理论的指导下,利用统计归纳法、文献法、访谈法等研究方法,首先统计归纳出《维吾尔语中介语语料库》中学生学习维吾尔语动词时态过程中出现的偏误类型,描写了维吾尔语专业学生在大一年级至大四年级期间动词时态学习的偏误轨迹;其次针对不同年级的学生,分析了其产生动词时态偏误的原因;最后针对偏误原因,提出了解决对策。

时态数据在地铁施工进度模拟中的应用

在施工过程中,时态数据是模拟施工进度的基础。在三维空间数据的基础上加入时间维度,基于多维时态数据对地铁施工进度进行时空数据处理,并直接应用于地铁施工进度模拟,能充分表达随时间变化地铁施工过程的动态,便于进度的动态查询与分析,这对在地铁工程中指导和管理施工具有极大的现实意义。文章首先介绍了时态数据的概念以及在施工进度模拟中应用的关键技术,然后以轨道交通BIM数据集成与工程管理平台为案例,阐述了时态数据的采集、操作和处理过程,表达时态属性数据变化的方法。最后利用三维可视化技术对施工过程进行了模拟,研究结果表明时态数据模型在地铁施工过程中的模拟有重要意义。

时态的语义映射功能研究——以《小王子》为例

很多学者从写作手法、生态环境、人物描写等方面对《小王子》进行了分析,但对时态在小说中的叙事功能关注甚少。因此,文章旨在探讨《小王子》中时态和时态转换的叙事功能,揭示其深层含义。文章运用语料库和Notepad ,通过输入不同时态的正则表达式,对小说中使用的时态进行数据收集。笔者注意到在《小王子》中使用最多的是一般现在时和一般过去时,分别在第21章和第26章中分布最广。通过对这些章节的分析,发现一般现在时具有反映现实、表达情感的功能;一般过去时具有提供信息、显示关系的功能。

一部具有“将来时态”的现实题材新作——音乐剧《星辰》闪耀亮相

最近,笔者刚刚完成一篇学习思考,主要谈现实题材舞台艺术。创作“紧跟当下”与“厚积薄发”的辩证关系。无独有偶,音乐剧《星辰》从实践层面提供了关于现实题材“创作时态”又一个新鲜有趣样例,引发了我们更多角度的思考。

思维导图在英语语法时态复习中的运用

语法是初中英语课程学习的重点难点。掌握语法,才能更好地理解英语文本,才能正确地进行英语写作。因此,加强语法复习对于英语的整体学习来说有着十分重要的作用。语法中时态是大家易于出错的典型内容,通过利用思维导图对英语语法时态进行复习,可以更好地保证复习的有效性以及时态学习的全面性。

动词时态的掌握与应用:初中英语教学实践

引言在初中英语教学中,动词时态无疑是一个核心且关键的语法项目。它不仅关乎语言的准确性,更与语境、语义和交际的连贯性紧密相关。掌握了正确的动词时态,学生们能更准确地表达自己的思想,更流利地进行交流,从而在实际应用中更有信心。然而,动词时态的教与学并非易事。许多学生在学习过程中都会遇到各种困惑和难题,如何区分不同的时态、如何根据语境选择恰当的时态等。因此,本文旨在探讨动词时态在初中英语教学中的掌握与应用,提供一些实用的教学策略和方法,帮助教师更有效地进行教学,同时也为学生提供一些学习建议。

初中英语教学中现在进行时态的教学方法与应用

引言现在进行时态作为英语中的一个基础语法点,在初中英语教学中扮演着至关重要的角色。它不仅涉及到语法结构的学习,更与学生的日常生活紧密相连,是他们在实际交流中频繁使用的时态之一。但如何让学生在掌握其结构的同时,能够灵活运用于实际对话中,是每位英语教师都需要思考的问题。本文将以人教版七年级下册Unit 6 I’m watching TV.为例,深入探索现在进行时态在初中英语教学中的有效方法和实际应用,旨在为教育工作者提供有益的参考和启示。

具有多时间粒度的时态数据库初等关键字、简单范式分解问题研究

一个好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常.对于时态数据库也是如此.提出了时态初等函数依赖、时态初等关键字、时态简单关键字等概念,在此基础上利用具有多时间粒度的时态函数依赖(TFD)约束对时态数据库进行了规范化研究,提出了规范程度高于时态三范式低于时态BoyceCode范式的时态初等关键字范式(TEKNF)及时态简单范式(TSNF),并研究了时态初等关键字范式和时态简单范式的分解问题,给出了相关分解算法,并对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂度进行了分析.

时态数据库理论研究

一个好的时态数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常。因此,我们对时态初等函数依赖,时态初等关键字,时态初等主属性,时态简单关键字,时态简单主属性进行了定义,并研究了时态初等关键字范式和时态简单范式的分解问题,给出了相关分解算法。最后,基于TFD和TMVD混合集提出了时态第四范式(T4NF),并给出了时态模式的T4NF的无损分解算法,对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂度进行了分析。

时态知识图谱的推理研究综述

随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,为时间紧耦合的应用提供有效支持.然而,时态知识图谱无法确保涵盖全量知识,知识的缺失严重影响应用性能,需要推理模型自动挖掘新的知识,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结.首先,介绍了时态知识图谱的推理相关概念与问题描述;其次,介绍了面向补全任务的推理模型与面向预测任务的推理模型,对其进行比较分析;之后总结了时态知识图谱推理的数据集、推理任务、相关指标以及应用场景;最后展望时态知识图谱推理的未来研究趋势.综上,本文致力于为时态知识图谱的推理领域研究人员提供具有价值的参考,以推动该领域进一步发展.