检索结果-内蒙古大学图书馆

信息资源管理学报 2023年第5期13卷 32-43页

作者：饶梓欣许鑫华东师范大学经济与管理学部上海200062 华东师范大学调查与数据中心上海200241

探究文化遗产领域科学数据复用的主要影响因素能够为文化遗产领域数据有效利用和管理提供参考。以DataCite中被复用的203个文化遗产科学数据集为研究对象,采用非参数检验、多元线性回归等方法,从数据自身属性、数据提供方、数据仓储三... 详细信息

探究文化遗产领域科学数据复用的主要影响因素能够为文化遗产领域数据有效利用和管理提供参考。以DataCite中被复用的203个文化遗产科学数据集为研究对象,采用非参数检验、多元线性回归等方法,从数据自身属性、数据提供方、数据仓储三个维度,对文化遗产领域科学数据复用影响因素进行分析。研究发现,在控制时间跨度因素后,许可、类型、摘要长度、格式、出版商、资助方、质量管理是影响文化遗产领域科学数据复用的主要因素,具有正面影响,且影响程度依次递增。结合我国实际情况提出如下建议与启示:建立文化遗产元数据标准,提高数据描述信息的充分性;将数据复用纳入资助要求,推动文化遗产项目数据复用;构建文化遗产科学数据出版体系,完善数据出版中的同行评议;促进文化遗产数据质量管理,充分发挥数据仓储的作用。

关键词：数据复用文化遗产科学数据数据质量管理影响因素

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基于动态可重构结构的卷积数据复用优化设计

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传感器与微系统 2024年第6期43卷 105-108页

作者：宋佳蒋林朱育琳朱家扬西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710600

针对卷积神经网络(CNN)计算效率低、速度慢、硬件资源消耗大等问题,提出了基于动态可重构结构的卷积数据复用优化设计方案。利用可重构阵列邻接互连寄存器实现输入特征图数据和权值数据的复用,提高内存访问效率,采用层间多通道并行计算... 详细信息

针对卷积神经网络(CNN)计算效率低、速度慢、硬件资源消耗大等问题,提出了基于动态可重构结构的卷积数据复用优化设计方案。利用可重构阵列邻接互连寄存器实现输入特征图数据和权值数据的复用,提高内存访问效率,采用层间多通道并行计算对神经网络卷积运算进行加速。经在AlexNet上测试,论文提出的数据复用策略使得卷积运算乘累加操作最高可减少44.05%。在Zynq—7000开发板上实现本文提出的优化方案。结果表明:相比于现有的基于现场可编程门阵列(FPGA)实现AlexNet的计算,本实验LUTs资源消耗减少12.86%、FF资源消耗减少约97.5%、DSP资源消耗减少约66.7%。

关键词：卷积神经网络并行计算数据复用

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管理学科研人员数据复用行为特征探析

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信息资源管理学报 2020年第4期10卷 79-87页

作者：张莹戚景琳孙玉伟山东师范大学图书馆济南250014 南京大学信息管理学院南京210023

以国内管理学领域为例,探索社会科学科研人员数据复用行为特征,为图情机构科学数据管理和服务提供参考。采用内容分析法,以管理学权威期刊1188篇实证论文为样本,对第一作者信息、数据复用基本情况、数据获取前的评估、数据获取后的处理... 详细信息

以国内管理学领域为例,探索社会科学科研人员数据复用行为特征,为图情机构科学数据管理和服务提供参考。采用内容分析法,以管理学权威期刊1188篇实证论文为样本,对第一作者信息、数据复用基本情况、数据获取前的评估、数据获取后的处理、数据评估后的使用进行编码,运用描述性统计分析,揭示科研人员数据复用行为的规律特征;利用逻辑回归和卡方检验,探究年龄、性别、资历(职称)对是否数据复用有无显著影响,以及对复用数据类型的选择有无显著影响。在管理学领域,数据复用高度普及且呈上升趋势;数据来源集中于政府及组织提供的数据和商业数据库;数据评估判据排名前两位的是准确性、可得性;数据处理以“筛选”最为常见;数据参考或引用普遍用说明和注释的方式;复用数据类型以量化数据为主,质性数据为辅;年龄对复用数据类型的选择有显著影响,年龄较大的科研人员更倾向于质性数据复用,年龄较小的科研人员更倾向于量化数据复用;年龄、性别、资历(职称)对是否数据复用的影响没有得到验证。

关键词：社会科学管理学科研人员科学数据数据复用

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面向脉冲噪声环境的数据复用鲁棒自适应滤波算法研究

面向脉冲噪声环境的数据复用鲁棒自适应滤波算法研究

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作者：母于宗西南科技大学

学位级别：硕士

自适应滤波(AF)算法作为现代信号处理领域的关键组成部分,近几十年来取得了快速发展。在高斯环境下,传统基于均方误差准则(MSE)的最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法和仿射投影(AP)算法表现良好。然而,在实际系统中常存在脉冲噪... 详细信息

自适应滤波(AF)算法作为现代信号处理领域的关键组成部分,近几十年来取得了快速发展。在高斯环境下,传统基于均方误差准则(MSE)的最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法和仿射投影(AP)算法表现良好。然而,在实际系统中常存在脉冲噪声,导致基于MSE准则的算法收敛性能急剧下降。为应对这一挑战,研究者们利用(广义)最大相关熵准则替代了MSE准则,使用梯度法得到了能够抑制脉冲噪声的最大相关熵准则算法(MCC)和广义最大相关熵准则算法(GMC)。但是,类似于LMS算法,现有的MCC和GMC算法仅使用当前输入信号,在输入信号强相关时会导致收敛性能下降的问题。为此,本文对前述自适应滤波算法进行分析与改进,提出了系列具有更佳滤波性能的新算法。具体而言,本文的工作包括: 在线性系统中,因数据复用法能够有效抑制强相关输入信号带来的影响,且GMC准则具有良好的噪声抑制能力,故本文将数据复用法和GMC准则相结合,提出了数据复用广义最大相关熵算法(DR-GMC)。此外,通过引入缓存窗口策略,提出随机DRGMC(RDR-GMC)算法,进而有效地解决了DR-GMC算法的潜在问题:其一,数据复用阶数过大会导致算法计算复杂度急剧上升;其二,连续的大异常值会导致算法收敛性能下降。此外,本文考虑到牛顿递归法相较于梯度法能够利用到二阶导数信息,从而提高算法的收敛速度。故进一步提出了基于牛顿递归法的数据复用广义最大相关熵(NR-DR-GMC)算法和随机型NR-DR-GMC(NR-RDR-GMC)算法。然而,现实中很少存在完全线性的系统。为此,研究者们常利用核自适应滤波(KAF)算法解决非线性系统的辨识问题。因此,基于GMC准则和数据复用方法,本文首先构造了一个约束优化问题,研究并设计了一种归一化数据复用广义最大相关熵(NDRGMC)算法。随后,利用高斯核函数将输入信号映射到高维空间,从而提出了一种核NDR-GMC(KNDR-GMC)算法,进而有效地解决了某些短期时间序列预测问题。最后,在脉冲噪声下,通过相关仿真实验的比较与分析,实验结果表明:RDR-GMC算法和NR-RDR-GMC算法在线性系统辨识模型下与相关算法的平均稳态NMSD相比分别降低了2.74d B和3.47d B;NR-RDR-GMC算法在回声消除应用下与相关算法的平均稳态NMSD相比降低了13.94d B;KNDR-GMC算法在时间序列预测应用下与相关算法的平均测试均方误差降低了0.0615。证明了本文所提算法与相关算法相比具备更好的收敛性能。

关键词：脉冲噪声自适应滤波数据复用相关熵核函数

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基于并行处理机制的数据复用策略研究

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计算机应用研究 2017年第8期34卷 2324-2328页

作者：魏玲郭新朋哈尔滨理工大学管理学院哈尔滨150000

针对频繁出现的数据冗余、数据复用效率低下等问题,将列存储方式结合并行处理机制对数据复用策略进行优化。构建了基于MapReduce的数据复用并行化处理模型,利用改进型CSM模式匹配算法结合数据挖掘过程中的数据筛选算法,提出并行化数据... 详细信息

针对频繁出现的数据冗余、数据复用效率低下等问题,将列存储方式结合并行处理机制对数据复用策略进行优化。构建了基于MapReduce的数据复用并行化处理模型,利用改进型CSM模式匹配算法结合数据挖掘过程中的数据筛选算法,提出并行化数据复用算法。该算法利用数据属性的模式匹配确定属性列之间的对应关系,使用数据检测方式验证属性列数据复用的可行性,从而进行属性列数据筛选,实现并行化的数据复用策略。在大数据环境下的数据仓库中,对大规模基准数据属性集SSB和TPCH中提取的数据实证进行分析,实验结果分析中存储量和处理时间分别减少了17%和35%,验证了并行化数据复用策略在数据存储量、数据处理时间等方面比普通数据复用策略更具高效性。

关键词：并行处理数据复用数据仓库模式匹配

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多媒体可视终端的数据复用与网口控制研究

多媒体可视终端的数据复用与网口控制研究

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作者：黄能作北京邮电大学

学位级别：硕士

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基于列存储的数据复用研究与实现

基于列存储的数据复用研究与实现

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作者：周娇玲东华大学

学位级别：硕士

随着互联网的兴起与飞速发展,大量的信息迎面而来,如何用科学的方法整理数据,从而从不同的视角对各方面信息进行准确判断,比以往更为迫切,更受关注。数据仓库作为数据集成的框架之一,是解决大数据环境下分析型应用问题的有效手段。数据... 详细信息

随着互联网的兴起与飞速发展,大量的信息迎面而来,如何用科学的方法整理数据,从而从不同的视角对各方面信息进行准确判断,比以往更为迫切,更受关注。数据仓库作为数据集成的框架之一,是解决大数据环境下分析型应用问题的有效手段。数据集成中不同数据集之间存在较大的冗余,需要的存储较多,对查询响应速度的影响也较大。数据仓库往往需要采用数据复用策略使得分析大量数据的成本趋于合理。在传统的关系型数据仓库中,数据均是按行存储的。遗憾的是,由于不同数据集中关系表的模式在存储层次上往往不相同,彼此之间的冗余度很小,导致按行存储的数据存储方式并不利于数据复用的实现。列存储数据仓库中,操作的对象变为列,属性之间的冗余度较大,从而消除了行存储数据仓库在数据复用领域的不利条件。为此,本文对如何将数据复用有效地融入到列存储数据仓库中进行了研究。 1.首先,论文阐述了海量数据环境下数据复用的重要意义,并对数据复用技术的发展历程和国内外列存储数据仓库中关于数据复用的现状进行了分析,总结了它们的特征和不足之处。 2.然后,论文对列存储数据仓库中数据复用的核心元素进行了简单地介绍,其中包括数据复用策略的概述,可复用数据的定义,查询结果的等价原则等。 3.随后,本文深入研究了列存储数据复用策略的结构设计,其数据复用策略主要由候选可复用数据发掘模块、可复用数据筛选模块、基于存储的数据复用实现模块和基于可复用数据的查询执行模块四个模块组成。其中,候选可复用数据发掘模块描述了海量数据中利用CM模式匹配算法快速寻找候选映射关系的合理方案；可复用数据筛选模块则根据映候选映射关系对属性值进行逐一匹配,得到确定的可复用数据,这是数据复用实现的必要保证；基于存储的数据复用实现模块则封装了具体复用的细节,并负责对外提供数据访问的统一接口；查询执行模块对传统查询执行流程进行了相应的改进,从而了在可复用数据的基础上实现SQL语句的直接查询。 4.最后,本文以DWMS为平台,分别以真实数据集和基准数据集为测试数据,具体实现了上述各项关键技术。通过对相关的性能测试结果进行对比分析,验证了本文所述内容的正确性和有效性。在处理海量数据时,数据复用在减少列存储数据仓库存储规模的同时,还进一步优化了系统的查询性能。

关键词：数据集成数据仓库列存储数据复用可复用数据

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开放科学数据平台的数据复用影响因素研究

开放科学数据平台的数据复用影响因素研究

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作者：孟琰华东师范大学

学位级别：硕士

开放获取背景下,开放科学数据成为开放获取中的重要元素,随着国内《科学数据管理方法》的印发实施,开放科学数据受到更多的关注,其中开放科学数据平台是科研人员共享数据、获取数据的重要场所。科学数据开放共享的最终目的是为了实现数... 详细信息

开放获取背景下,开放科学数据成为开放获取中的重要元素,随着国内《科学数据管理方法》的印发实施,开放科学数据受到更多的关注,其中开放科学数据平台是科研人员共享数据、获取数据的重要场所。科学数据开放共享的最终目的是为了实现数据复用,最大化提高科学数据的价值。因此,对开放科学数据平台中的数据复用程度进行有效的记录,并探究影响科学数据复用的因素具有现实意义。本文首先对理论部分进行了科学数据复用相关的文献综述回顾,梳理现有科学数据复用研究,为后文构建模型奠定理论基础。其次,对开放科学数据平台围绕其背景、国内外现状、功能进行了介绍,并选取其中三个具有代表性的Science DB、Zenodo、GCdata PR为例进行详细说明。再次,进行样本采集和数据特征分析,选择Science DB、Zenodo、GCdata PR为科学数据获取平台,采集数据、处理数据,对每个平台围绕其复用特征、基金资助、数据更新情况、数据文件类型、机构分布、数据学科类型进行对比分析,比较不同平台中的数据复用状况。从次,结合已有的理论模型,将数据复用影响因素总结为数据获取性、数据质量、数据情景、数据信任四个维度,并在每个维度下选择相关指标,构建了本文的科学数据复用影响因素模型。最后,基于提出的理论模型,构建实证回归模型,选择Science DB、Zenodo、GCdata PR中的数据集为研究对象,定量分析科学数据属性对数据复用的影响,并进行稳健性检验从而提高结论的准确度。本文得出的主要结论包括:(1)开放科学数据平台中,Zenodo中的科学数据数量最多但篇均数据文件浏览次数和下载次数最小,原因是Zenodo无审核机制,数据质量存在较大差异。GCdata PR具有地理、气候等学科特性,应用性较强,因此数据情景因素影响程度更大;对于两个国内外通用型数据平台,影响因素较为综合和复杂。(2)在科学数据的复用影响因素研究中,自然科学类型数据复用程度高于其他学科;有基金支持对数据复用没有正向影响;数据情景对数据复用影响比较大,包括数据有关联信息、数据被引用、数据更新。本文基于结论对科学数据平台和科研人员在平台机制完善、数据提交权限等方面提出了相关建议。

关键词：开放科学数据平台数据复用科学数据

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面向CPU上CNN部署的数据复用方法研究

面向CPU上CNN部署的数据复用方法研究

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作者：唐潮北京交通大学

学位级别：硕士

卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)在图像识别等领域得到了广泛运用,同时,由于CPU的高可用性、可移植性和完善的软件支持,其仍然是部署卷积神经网络应用最广泛的计算系统。由于实际运用场景的需要,CNN推理有低延迟与高吞吐... 详细信息

卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)在图像识别等领域得到了广泛运用,同时,由于CPU的高可用性、可移植性和完善的软件支持,其仍然是部署卷积神经网络应用最广泛的计算系统。由于实际运用场景的需要,CNN推理有低延迟与高吞吐量的用户需求,而数据复用方法则是实现CNN推理加速的一个有效手段。针对现有的卷积算法在批量推理时样本间权重复用距离过大的问题,本文提出了一种基于权重复用的批量卷积方法,旨在通过优化权重复用距离来提高批量卷积的性能。该方法包括MS-im2col(Mixed-Samples-im2col)算法和基于MS-im2col的卷积算法。首先,使用MS-im2col算法将多个输入样本转换为一个转换矩阵,然后通过调用计算库中的通用矩阵乘法(General matrix multiplication,GEMM)将该转换矩阵与权重矩阵相乘得到卷积计算结果。这使得不同样本对权重的访问都在一次GEMM内完成,从而降低了不同样本间权重的复用距离,提高了cache命中率。但是,这种方式需要改变输入与输出的数据布局,增加了额外的数据布局转换开销。在华为鲲鹏920上进行的实验表明,该卷积算法在多个不同参数的卷积层上都有效,其加速效果能够覆盖数据布局转换带来的开销。在表现最好的卷积层上,它能够使L3 cache miss率3.1%到5.1%降低至0.4%到1.1%,且相对于libtorch框架中基于im2col的卷积达到了1.20×到1.27×的加速比。针对现有利用近似缓存的推理方法仍然存在着较大缓存查找时延的问题,本文提出了基于中间结果复用与近似缓存的CNN推理方法。该研究提出了基于近似缓存的CNN推理架构,包括离线与实时推理部分。离线部分利用K-means算法构造近似缓存,在Alex Net与CIFAR-10数据集上相比传统方法的近似缓存减少了99.7%的内存占用。其后本研究对该推理架构做了进一步改进,舍去了表现不佳的近似缓存,通过平衡命中率、准确率、推理时间三个维度的指标,确定近似缓存的去留与其对应的阈值,通过类似剪枝的思想在整体上提升了CNN推理的性能。实验表明,在Alex Net与CIFAR-10测试集上本文的方法相对于原始pytorch中的Alex Net推理达到了1.3×的加速比,其准确度偏差也被控制在1%以内,近似缓存大小则仅为0.9MB。

关键词：卷积神经网络推理加速数据复用卷积算法近似缓存

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移动群智感知网络的数据复用建模和激励机制设计

移动群智感知网络的数据复用建模和激励机制设计

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作者：卢伟鹏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

世界科学信息技术的飞速发展推动了物联网的产生与发展。物联网通过传感设备将收集到的各类数据信息与互联网组成一个巨型网络,为社会的生产生活提供需要。在物联网的理念中讲究万物相连,将传感设备嵌入到城市系统的每个角落,以此来产... 详细信息

世界科学信息技术的飞速发展推动了物联网的产生与发展。物联网通过传感设备将收集到的各类数据信息与互联网组成一个巨型网络,为社会的生产生活提供需要。在物联网的理念中讲究万物相连,将传感设备嵌入到城市系统的每个角落,以此来产生合作效应,提高城市发展质量。近些年来,传感器技术的快速发展使得感知规模更庞大,情况更复杂的社会任务成为了可能,移动群智感知在这个背景下应运而生。它是一种以人为中心的感知模式,用来完成大范围的任务感知。移动群智感知的出现使得社会任务感知变得方便高效,但同时也存在着一些问题,例如相同数据的重复采集,采集完成的数据质量不高以及任务和用户双方谎报数据的问题。这些问题关系到整个感知任务是否能成功完成,所以如何解决不同任务间相同数据的重复采集,保证数据完成质量以及避免任务和用户虚假报价将会是本文的重点研究内容。本文主要研究基于数据复用的移动群智感知网络模型。传统的感知网络各个发布任务之间相互隔离,可能会出现任务之间需求相同而导致数据重复采集的问题。本文提出一种以数据为中心的“任务/数据/用户”三层调度网络,在任务和用户之间引入数据层,以实现不同任务间的数据复用。针对采集数据完成质量不高的情况,文中考虑了任务对数据的质量要求和用户贡献数据的质量。在此基础上分别对每一层模型进行建模,进而构建整个网络模型,并由经典算法得到最优任务调度方案,通过在不同场景下设定参数进行仿真,得出三层调度网络的优点。基于上述模型中可能出现任务或者用户虚假报价的情况,本文将对相关激励机制进行研究。传统的激励不再适用于数据复用的网络模型,故本文提出新的拍卖机制,激励任务发布者和参与用户上报真实的数据。针对所提激励出现平台亏损的问题,文中进一步提出保留价格的概念,以便实现平台预算和社会效用之间的折中。综上,本文主要在网络模型构建与优化,数据完成质量和激励机制上做出相应的研究,并进行仿真与现有的调度网络对比分析。文中研究的网络模型具有普适性,亦可适用于其他相似的感知网络模型,对移动群智感知的理论研究与发展有较深远的意义。

关键词：移动群智感知任务用户调度数据复用数据质量激励机制

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