基于Aurora系统的持续型查询语言设计与实现分析

通过对当前数据流持续查询技术的研究和分析，解决了传统数据库技术无法处理的例如网络监测、传感器网络以及股票分析等实际应用当中所形成的新型数据。数据流是一种新型的数据形态，与传统的静态数据具有很大的区别。其具有连续性、快速性以及规模较大以及无法预测等特征，其研究的核心是在一个有限的存储空间获得近似的查询结果，基于Aurora系统实现了对持续型查询语言的设计以及实现分析，为类似系统持续性查询语言的设计以及实现提供了可供参考的经验。

Aurora电磁跟踪系统在临床手术导航中的应用

目的:针对临床上介入手术中的手术"盲区"以及微创手术中更精准的手术导航需求,采用新一代Aurora电磁跟踪技术辅助手术导航,通过与各种手术器械自由组合解决手术中遇到的各种难题。方法:采用Aurora电磁跟踪系统与含有金属材料的医疗手术环境相匹配,利用电磁跟踪系统自带的控制软件,采用其配备的软件开发工具包(SDK),使用VC编程语言编写一套适合临床手术导航的实时显示系统。结果:通过临床应用,验证了该系统的优点,并体现出Aurora电磁跟踪系统的性能优越。结论:Aurora电磁跟踪系统手术的定位精确,且可供用户使用SDK,编程操作自由方便,与手术器械组合灵活,易于实现手术的智能导航,全面提升了手术导航的准确度和可控度,在医学手术导航中具有深远的意义。

数据流上基于代价优化的机制研究

在本文中,我们将引入一种新的数据流处理模型,并探讨适用于这种模型及其实现的一些优化技术,在此基础上使用一种基于速率策略的抢先式版本;同时,我们将对Aurora系统中的一种调度模型进行分析,探讨Aurora系统中代价优化的处理策略和内在机制,并进一步说明由此可延伸出的数据流代价优化技术的设计理念和解决方案,为我们在今后的研究工作中积累一些设计思想。