面向国产数据库的实验课程思政教学探索

以华为公司研发的国产数据库openGauss为例,提出数据库实验课程中课程思政与数据库实验教学的融合方法,通过实践分析并评估融入国产数据库openGauss课程思政的数据库原理实验教学方法对学生综合素质和专业能力的影响,探讨融合过程中的挑战和改进方向。

包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询

近年来,遗憾最小化查询作为多准则决策的重要工具之一,逐渐成为数据查询的研究热点.遗憾最小化查询中,通过与用户进行交互,不断地学习用户的偏好,可以有效帮助降低查询的遗憾率.然而,已有的研究仅针对具有数值型属性的数据定义遗憾率并据此进行遗憾最小化查询,当面对包含非数值型属性的数据时,这些方法不再适用.本文提出的遗憾率定义针对包含非数值型属性的数据,并给出新的交互式遗憾最小化查询问题的定义.在此基础上,采用“支配”的概念提出用于预处理的skyline删减算法,利用偏好矩阵帮助学习用户偏好,并提出用于解决交互式遗憾最小化的算法MECR_QS.最后,实验结果表明MECR_QS算法能有效处理包含非数值型属性的交互式遗憾最小化查询.

图像识别技术在线上教学中的研究与应用

随着信息化技术的快速发展与网络的广泛普及,我国教育趋于智能化和现代化。通过对目前主要线上教学平台的对比分析,针对在线教育对学生约束力监督的不足的问题,以腾讯会议平台为例设计了一个基于图像识别技术的在线上教学课程管理和监督的重要应用——签到,并在Tesseract框架下进行了系统设计和功能实现。该应用利用图像分割和识别技术,帮助教师智能化获取学生的签到信息,从而方便线上教学,推动教育现代化发展。

基于SPN模型的可生存性DBMS中恶意事务修复算法的研究

在传统的数据库恶意事务修复方案的基础上,采用Petri网模型分析事务撤销冲突和操作执行序列异常检测;进而结合可生存性DBMS特征提出恶意事务静态和on-the-fly修复算法,并在此基础上给出随机Petri网恶意事务修复模型;在分析恶意事务修复随机Petri网模型和连续时间Markov链的一致性后,给出了连续时间Markov链的恶意事务修复模型求解.

可生存性MLS/DBMS中基于隐蔽通道的恶意事务检测

多级安全数据库系统(MLS/DBMS)中并发控制协议并不能彻底消除所有的隐蔽通道.在隐蔽通道无法避免的情况下,已渗透的恶意事务可以利用隐蔽通道泄漏和篡改机密信息.为提高数据库的可生存性,首先分析了MLS/DBMS系统中的隐蔽通道,通过对真实情况的参数模拟和实验分析,结合恶意事务特征和隐蔽通道带宽的异常改变,给出可生存DBMS中的同谋事务和恶意事务的检测,并提出了同谋用户造成隐蔽通道传递性的机理以及恶意噪声事务对其的影响.

基于数字水印的数据库角色访问控制模型

角色授权是角色访问控制模型中一个重要部分,已有形式化方法大都集中在显式的描述上.本文在研究已有的RBAC模型基础上,结合关系数据库水印技术信息隐藏的特点,提出一种基于数字水印的数据库角色访问控制模型及其实现框架,重点研究了与角色授权相关的水印算法,并给出模型在入侵容忍安全数据库模型中的实现.

数据挖掘中采样技术的研究

针对日益增长的海量数据和信息,通常采取有效的采样技术对大数据集进行采样,然后通过对样本的分析得到数据总体的相关模式。首先论述了关于样本的一些基本概念:利用采样技术对大数据集和海量数据进行分析处理,讨论了普通抽样技术与数据挖掘中的采样技术的异同。然后对目前普遍采用的采样技术进行了分类,重点研究了简单随机采样和分层随机采样,并对不同采样技术进行了比较。最后给出数据挖掘中利用采样技术的一个实现。

有胰岛素抵抗的2型糖尿病患者细胞因子及CRP测定的意义

目的研究2型糖尿病(T2DM)患者的胰岛素抵抗(IR)与细胞因子及CRP的相关性。方法用ELISA测定T2DM伴有IR患者30例(A组)和不伴有IR患者30例(B组)及健康对照30例(C组)的血清IL-6,IL-8、TNF-α、CRP,并同时测定空腹血糖(FPG)、空腹胰岛素(FINS)水平,分析其与IL-6、IL-8、TNF-α、CRP的相关性。结果C组血清IL-6、IL-8、TNF-α、CRP的水平均明显较A组和B组低(P<0.05);A组的IL-6,TNF-,αCRP升高较B组明显,差异有统计学意义(P<0.05)。结论T2DM患者存在着细胞因子的过度激活,并与IR密切相关,细胞因子在T2DM及IR的发生发展中起着重要的作用。

研究生双语教学实践中出现的新问题及其对策

双语教学反映了当今社会信息化和经济全球化的要求,也是我国高校教育改革与发展的必然趋势。然而随着研究生招生规模的增长和研究生专业课程的扩展,导致研究生的构成与以往相比存在一定的差异性。本文对研究生双语教学实践中出现的新问题进行探讨,并提出相应对策。

新形势下数据库原理的双语教学

针对数据库原理课程的教学现状,结合该课程的双语教学实践,分析在应用过程中由于学生英文水平分布不均以及传统教学方式带来的弊端等问题,分别提出分等级教学以及引进MOOC开放式教学的解决方案。

遗憾最小化查询研究综述

面临大量数据时,如何从中摘取一部分感兴趣的数据帮助用户进行决策是数据库系统的一项重要功能.在过去几十年里,top-k和skyline查询是两种最常用的技术手段,但他们分别存在不能控制输出结果大小与需要用户提供效用函数的缺陷.为克服两者的缺陷,k代表点查询技术应运而生;其中性质较好、受到较多关注的是k-遗憾查询.本文首先回顾了skyline、top-k查询和几种典型的代表点查询.随后,详细地介绍了k-遗憾查询的概念与方法,从多个角度分析了提升查询质量的途径,并对k-遗憾查询的变体进行了研究.最后对未来遗憾最小化查询的可能研究方向与应用前景进行了展望.

血液标本放置时间对心肌肌钙蛋白Ⅰ检测结果的影响

目的:研究标本置留时间对心肌肌钙蛋白Ⅰ(cTnI)检测结果的影响,提示临床医护人员和检验人员对标本要及时送检、及时检测,减少误差,防止临床急性心肌梗死(AMI)等心肌损伤疾病因检验数据造成漏诊、误诊。方法:使用贝克曼公司ACCESS检测,对本院急诊和住院患者的标本在20min内检测cTnI>0.04mg/ml,在第40min、第60min再检测一次。结果:20min内检测结果与第40min检测结果差异有显著性P=0.000;第40min检测结果与第60min检测结果差异也有显著性P=0.000;第60min检测结果与第20min内检测结果同样差异有显著性P=0.000。结论:心肌肌钙蛋白检测应在20min内完成。其结果与心肌损伤标志物的标准的IFCC委员会提案和方案介绍相一致。

传感器网络中自适应滑动窗口的高效Top-k查询技术

在传感器节点上安装动态窗口的过滤机制是无线传感器网络Top-k查询处理研究的一个重要方向.然而,已有过滤窗口算法会产生很大的窗口更新代价.本文针对过滤窗口更新频繁产生巨大能量消耗的问题,提出基于高斯过程回归预测的自适应滑动窗口Top-k查询处理算法FUGPR.当过滤窗口发生变化时,对传感器网络节点读数进行预测,评估窗口更新前后的代价来决定过滤窗口是否更新,从而减少了频繁更新窗口带来的巨大能量消耗,实验表明,本文提出的FUGPR算法无论在真实传感器网络环境的数据集上还是模拟的传感器网络环境数据集上都可以有效地减少由于过滤窗口更新带来的能量消耗.

基于边界剪枝的不确定场境下偏好查询技术

查询执行时加入场境依赖的用户偏好可以帮助人们从大量信息中发现正确答案。已经证明,不确定场境信息条件下,用户偏好的查询可能导致NP完全或者#P完全难度的推理难题。提出了一个简单通用的方法优化不确定场境信息条件下的用户偏好查询,用户查询等价于搜索建立的场境偏好空间(contextual preferencesspace,CPS)。根据具体应用需求,考虑了两种搜索方案:搜索最优的元组和返回top-k(k为用户指定)个元组。采用定量的方法对用户偏好进行建模。为了提高查询处理效率,提出两种搜索剪枝策略:边界剪枝(branch and bound searching,BBS)和偏序边界剪枝(partial value branch and bound space searching,pBBS)。最后,从I/O访问次数和CPU运行时间两个角度评价所提出的方法。

MVL条件下k-out-of-n：S系统的研究

复杂网络环境下的系统组件往往处于多种不同状态,二值逻辑(BL)在描述多种组件状态时显得无能为力。本文提出了采用多值逻辑(MVL)分析组件状态,重点描述k-out-of-n:S系统模型,并采用Minkowski距离和定义可生存性函数描述系统状态和可生存性。实验表明,MVL条件下的k-out-of-n:S模型很好地描述了系统的状态和可生存性。

一种灵活的使用控制授权语言框架研究

首先提出一种单限制变元Datalog,sc的概念,并对单限制变元Datalog,sc的评价(evaluation)及其元组识别问题做了分析.然后提出使用控制授权语言框架LUC,该框架基于具有单一稳态结构的单限制变元分层Active-U-Datalog,sc语法和语义,具有逻辑上的一致性、完备性和可行性.最后对LUC框架的表达力、灵活性及其实现和应用做了说明.

基于正反控制模型的可逆逻辑综合

对一般Toffoli门进行了衍变和推广,给出了一个正反控制可逆级联模型(PNCRC),该模型拥有五种基本线型,并能正反控制目标位的输出.基于该模型给出了相应的可逆综合算法.对输入数不大于16的NCMCBench-mark函数进行测试并与已有的可逆综合方法比较,结果表明,利用该模型进行的可逆综合,垃圾信息数和可逆门数的优化效果都具有一定程度的改善.

运行参数对汽车燃油经济性影响程度的区间分析方法

为了提高汽车燃油经济性,介绍了区间数学基本概念,运用Matlab建立了发动机万有特性的数学模型,应用区间数学分析了公交汽车在运行过程中行驶车速、载质量、道路阻力系数等运行参数波动对汽车燃油经济性的影响程度。分析结果表明:车速波动对汽车油耗量的影响程度随着车速的增大而明显增大,但汽车油耗量的波动随载质量的不同相差不大;道路阻力系数波动对汽车油耗量的影响最大,其次是载质量和行驶车速。

一种基于梯度方向信息的运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的基本内容。在对现有算法分析的基础上提出了一种基于梯度方向信息的运动目标检测算法。首先利用方向信息提取视频图像序列中每一帧的边缘梯度图,然后通过改进传统帧差算法,采用uint8数据格式处理含有时间关系的两帧图像以此确定运动目标粗略边界,经运动目标连通域识别,最后结合梯度方向信息准确提取运动目标的完整轮廓。实验结果表明,该算法克服了传统帧差算法不能准确定位目标的缺点,在室内外复杂背景下均能准确地提取完整的目标轮廓。

基于CTMO模型的数据库损坏数据隔离技术

为了有效地解决现有数据库隔离技术中存在的合法数据误隔离问题,提高合法数据的可用性,提出了一种基于颜色-时序标记对象(CTMO)模型的数据库损坏数据隔离技术.首先,在事务依赖和影响关系的基础上,提出数据影响关系定义,给出确定损坏数据的理论方法;其次,提出CTMO模型,并给出针对事务及其修改数据的动态CTMO标记算法(DCMA)和基于隔离标记向量的损坏数据实时隔离算法(RDQA);然后,证明了该隔离机制的完全性和正确性;最后,给出包含隔离率、误隔离率和数据可用度的隔离效果评估方法.实验结果表明,该隔离机制具有更低的误隔离率和更高的数据可用度;并且在事务运行的时间、空间性能负载上具有良好的表现.