模糊随机环境下的无线传感器网络多约束多路径路由

无线传感器网络路由约束同时存在模糊性和随机性,传统路由算法只考虑随机性,不能准确刻画无线传感器网络路由约束.文中引入模糊随机过程理论和模糊随机规划方法,对无线链路时延和可靠性的模糊性、随机性以及时变性进行统一建模,提出了一种模糊随机多约束多路径路由模型,能够更真实地反映无线传感器网络链路特征.在此基础上,设计了一种同时考虑模糊性、随机性和时变性的无线传感器网络多项式复杂度路由算法.仿真实验结果表明,文中所提出的算法能够灵活地调节路由约束强度,满足具体应用对不同服务质量的需要.

移动无线传感网恶意数据包传播随机模型

该文基于随机元胞自动机理论研究移动无线传感器网络中恶意数据包的传播行为。依据移动无线传感器网络的信息扩散机制,设计节点移动模型、无线信道分配算法、信号干扰模型和恶意数据包传播模型,定义移动传感器网络环境下的元胞空间、元胞邻域、元胞状态以及状态转换规则,提出移动无线传感器网络中恶意数据包传播的随机元胞自动机模型,研究在不确定环境下恶意数据包传播的时空特征。研究结果表明该模型能够有效预测恶意数据包传播的趋势和空间分布状态,有效克服基于马尔科夫随机场理论、常微分方程或差分方程建立的恶意数据包传播模型而无法描述恶意数据包传播的空间分布状态的不足。

高级别胶质瘤术后标准周期与长周期替莫唑胺疗法对预后影响

目的 探讨高级别胶质瘤患者术后应用标准和长周期替莫唑胺疗法对其预后的影响。方法 选取2014—2016年收治的117例高级别胶质瘤患者为研究对象,根据术后替莫唑胺治疗周期的差异分为标准周期组75例(6周期)和长周期组42例(≥9周期),记录两组患者无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)等预后指标,并分析影响PFS和OS的相关因素。结果长周期组较标准周期组有更长的PFS、OS时间,差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者随访终点时的生存状态比较,差异无统计学意义(P>0.05)。单因素COX回归分析提示,PFS和OS的影响因素包括TMZ化疗周期、年龄、肿瘤分级、肿瘤切除程度、异柠檬酸脱氢酶(IDH)基因突变情况,六氧甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶(MGMT)基因启动子甲基化程度。多因素COX回归分析提示,TMZ化疗周期、肿瘤分级、肿瘤切除程度、IDH基因突变情况,MGMT基因启动子甲基化程度等因素均可对PFS和OS产生影响。结论 高级别胶质瘤患者术后长周期TMZ疗法较标准周期疗法预后更佳,可一定程度延长患者的PFS和OS。

基于闪存固态硬盘内部并行机制的R-树优化方法

近年来,闪存固态硬盘内部结构有了很大的改进,使得它已拥有丰富的内部并行性.R-树是一种被广泛应用于空间数据管理的索引结构.但是,基于传统机械硬盘和闪存固有特点优化的R-树索引,并没有利用固态硬盘内部并行性来提高查询和更新效率.针对R-树索引,提出一种利用固态硬盘内部并行机制加速查询和更新的方法.首先,实现一种适合于固态硬盘内部并行性的异步I?O提交技术.在此基础上,针对R-树的查询和更新操作,通过聚集读写请求批量提交,以达到利用固态硬盘内部并行性加速的目的.此外,通过理论分析证明该优化方法,即使在并行通道只有4或者8时,依然可以提供1.86和2.93的期望加速比.通过真实数据在3款固态硬盘上的实验测试结果表明,利用优化策略的查询算法可实现高达3倍的稳定加速比,优化后的更新算法可达到2倍以上的加速比.无论是查询密集型或是更新密集型应用场景均有介于两者之间的加速比.

SBS:基于固态盘内部并行性的R-树高效查询算法

由于闪存固态盘逐渐取代机械硬盘成为主流存储,与此同时,随着闪存固态盘技术的进步,越来越多的存储芯片和硬件资源被植入,使得它拥有丰富的内部并行性,而传统的外存算法和数据结构优化工作往往没有考虑固态盘的内部并行性.范围查询作为R-树索引的基础操作,它的性能对于地理信息系统非常重要.但是由于R-树索引父子结点之间加载的依赖问题,使得它很难能够有效地去利用固态盘内部并行性去加速.因此,为了克服该困难,提出一种基于栈结构的范围查询算法SBS(stack batch search).它能在有效地利用固态盘内部并行性的同时,最多只需要O(B log N)内存空间.最后,通过真实数据实验来验证SBS算法的性能.实验结果表明,SBS在可接受的内存消耗情况下,在2款不同的固态盘上,范围查询的性能加速比可达3.4和4.5.

废渣中氰化物对地下水污染影响的试验研究

通过模拟淋溶试验 ,研究了含氰废渣中氰化物对地下水污染的可能性。结果表明 ,含氰废渣中氰化物可被天然降水淋溶 ,对地下水产生污染。新排放矿渣初次淋溶液总氰化物浓度可达104.85mg/L,易释放氰化物浓度可达62.0mg/L,总氰化物浸出量为36.8mg/kg矿渣 ,易释放氰化物浸出量为18.7mg/kg矿渣 ;新排放矿渣经曝晒处理后 ,初次淋溶液总氰化物和易释放氰化物和易释放氰化物浓度可分别降至31.29mg/L和0.81mg/L,浸出量分别降至9.4mg/kg矿渣和0.5mg/kg矿渣 ,矿渣中总氰化物和易释放氰化物的曝晒去除率分别为74.5%和97.3% ;淋溶液氰化物浓度与淋溶水量呈幂函数(C=mRn)关系 ,氰化物累积溶出量与淋溶水量呈对数函数(Q=a+blnR)关系。

佛寺水库水环境质量调查与评价

于1997年枯、丰、平水期对佛寺水库水质、生物进行了调查，并对其水环境质量作了综合评价。结果表明，佛寺水库主要污染物为总磷，总磷污染主要来自雨季地表径流；浮游藻类数量与总磷含量有显著的相关性，控制水质总磷含量即可抑制浮游藻类的生长；佛寺水库已属于中营养－中富营养状态。

大数据计算的复杂性理论与算法研究进展

最近几年,大数据研究风起云涌,取得了很多研究成果.尽管如此,大数据基础理论研究结果远未满足实际需要,大量的关键问题尚未解决,完整的基础理论尚待建立.本文旨在探索大数据的基础理论研究问题,综述大数据计算的复杂性理论和算法的研究进展.首先,给出大数据计算的严格定义.其次,讨论大数据计算的6个挑战和10个科学技术问题.然后,综述大数据计算的复杂性理论和算法设计的研究进展.最后,分析评述大数据计算的复杂性理论和算法设计的研究结果,并给出未来研究方向的思考.

Efficient Aggregation Algorithms on Very LargeCompressed Data Warehouses

Multidimensional aggregation is a dominant operation on data ware-houses for on-line analytical processing (OLAP). Many efficient algorithms to compute multidimensional aggregation on relational database based data warehouseshave been developed. However, to our knowledge, there is nothing to date in theliterature about aggregation algorithms on multidimensional data warehouses thatstore datasets in multidimensional arrays rather than in tables. This paper presentsa set of multidimensional aggregation algorithms on very large and compressed mul-tidimensional data warehouses. These algorithms operate directly on compresseddatasets in multidimensional data warehouses without the need to first decompressthem. They are applicable to a variety of data compression methods. The algorithmshave differefit performance behavior as a function of dataset parameters, sizes of out-puts and main memory availability. The algorithms are described and analyzed withrespect to the I/O and CPU costs. A decision procedure to select the most efficientalgorithm, given an aggregation request, is also proposed. The analytical and ex-perimental results show that the algorithms are more efficient than the traditionalaggregation algorithms.