面向元宇宙的云边端协同大数据管理

随着元宇宙的用户不断增多,数据量也相应地增长,这给元宇宙的数据管理带来了挑战。大数据管理技术对元宇宙的实现至关重要。对元宇宙中的数据管理技术进行了讨论,将元宇宙分解为云、边、端3个层次,分析了元宇宙中的大数据的特点和数据管理特点,讨论了面向元宇宙的云边端数据管理的4个挑战,并从数据模型、数据同步、数据存取、查询优化4个方面提出相应的研究路线。

深度学习驱动的跨模态数据检索

针对大数据下跨模态数据检索效率低下的问题,该论文深入研究了深度学习理论,采用了人工卷积神经网络模型和感知机模型,提出了一种深度学习驱动的跨模态数据检索模型并基于开源深度框架进行了完备的对比试验。该检索模型利用深度学习强大的学习和表征能力,其由图像特征提取子网、文本特征提取子网、哈希码学习子网组成;并依据条件熵和交叉熵的概念提出了多标签相似度度量方法和模型训练方法。该文用神经网络的方法进行特征提取,较之手工特征方法检索正确率提高了10%左右。

消咳喘片对豚鼠支气管平滑肌的影响

目的:研究消咳喘片(Xiaokechuan Tablets)对正常及致敏豚鼠支气管收缩的影响及平喘作用。方法:通过离体和整体实验,观察消咳喘片对以组胺和乙酰胆碱引起的正常豚鼠支气管的收缩和以卵蛋白诱发的致敏豚鼠支气管收缩的影响。结果:离体实验,消咳喘片52mg·L-1对组胺致正常豚鼠气管片的收缩具有对抗作用,对卵白蛋白所致的致敏豚鼠支气管平滑肌收缩有极显著的抑制作用(P<0．01)。对乙酰胆碱所致气管片收缩作用明显;整体实验,消咳喘片18mg·kg-1可显著延长卵白蛋白所致的致敏豚鼠呼吸困难,抽搐和跌倒的潜伏期(P<0．01)。结论:消咳喘片能拮抗组胺刺激引起的正常豚鼠和卵白蛋白引起的致敏豚鼠离体气管片的收缩,抑制致敏豚鼠哮喘的发生。

时间序列数据库管理:技术、系统与展望

传统时间序列数据库(时序数据库)存在数据吞吐量低、数据压缩率低、适用性不佳等局限性,提高海量数据写入效率、降低数据压缩成本、有效支持时序数据统计分析等成为重大挑战。探讨了利用时序数据库管理系统应对上述问题的关键技术。结合现有时序数据库管理系统在部分工业领域中的应用及关注度趋势,对其未来发展方向进行了展望:加强聚集计算能力,提高分布式架构柔性,研发参数自主调优技术,推进系统向新型存储设备和处理器移植。