IIE环境下数字民航的虚拟数据仓库研究

本文结合现代企业信息网的特点,通过研究数据仓库体系结构和数据仓库层次数据模型,将数据库中数据以XML的形式,通过虚拟网络视图完成局域数据的集成与共享.进而通过建立基于虚拟网络视图的虚拟数据仓库,提供了数字民航在IIE环境下分布异构数据源的集成平台,介绍了虚拟数据仓库的体系结构和特点,并提出了分布异构环境下数字民航的数据集成框架结构.     

基于CWM的ODS元模型设计技术的研究与实践

在数据仓库系统的DB-ODS-DW三层体系结构中,ODS充当了承上启下的重要角色,但传统的ODS构建技术和元数据管理方法成本较高,而且在不同厂商的数据仓库和业务分析工具之间的互操作困难.以特种设备检验机构为背景,以特种设备事故分析需求为驱动,提出了一种基于公共仓库元模型的ODS元模型构建技术,进而使用JMI对元模型予以实现.该方法可提高模型的重用性,并对各工具间提供了公共的交换机制,降低了开发成本.     

面向工程试验的元数据管理模型研究

高效的元数据管理是数据仓库中信息集成的先决条件。将数据仓库技术引入工程试验领域，并针对试验数据组织分散、模式复杂多变的特点，以描述驱动技术为基础构建了一种元数据管理模型，使得工程试验数据仓库在数据管理上具有用户自定义特征和扩展能力，给出了一个元数据管理和维护的模型实例。     

数据仓库集成框架MI-DAWA的设计与实现

在对数据仓库集成技术研究的基础上,结合一些有代表性的商用高端数据仓库产品,设计了一个基于数据仓库的集成框架MI-DAWA,并且实现了MI-DAWA对元数据管理工具、ETL工具,OLAP SERVER等商用高端数据仓库产品的集成,能有效提高数据仓库建设的效率,非专业人员也可快速实现一个数据仓库过程.MI-DAWA已经在本地某行业数据仓库及辅助决策系统中投入了实际应用.最终实现业务分析人员驱动的、程序化的数据仓库过程是MI_DAWA正待解决的问题.     

数据仓库下基于知识库的虚拟实验平台构建

随着大数据以及人工智能技术的发展,各个行业都在经受着翻天覆地的变化。现存的虚拟实验作为一种由来已久的模拟实验的存在方式已经不能适应日新月异发展要求。探索一种新的存在方式显得尤为重要,在大数据环境下构建一个能复用并且能提供数据挖掘的实验平台是一种势在必行的方式。数据仓库下基于知识库的虚拟实验平台主要是基于规则学习的知识库反馈组合平台,在B/S架构的支撑下,平台可以很简单的为不同用户以及场景提供支撑。     

决策到边缘——Ronald Swift谈数据仓库技术的作用

数据仓库(DW)有什么用?Ronald Swift的回答是辅助决策、增加竞争力和决策科学性。因为NCR在金融业生意兴隆,也因为Ronald Swift来京讲解数据仓库技术的主题讲座正好在金融展开幕(30日)前夕的8月28日,记者问这位NCR的副总裁,DW为什么对中国金融业用户很重要? Ronald Swift却不急于正面回答,生怕产生偏见,他急忙指出,其实DW技术适用于各种行业,有竞争的地方就应该有它,有需要降低成本的地方就应该有它。NCR公司以Teradata数据引擎为基础的数据仓库解决方案,目前在全球已经有800套成功实例:全球四家最大的零售企业、五大航空公司中的三家、九大电信公司中的7家、四分之三的大银行、全球排名100大中的75％,都成了NCR的数据仓库用户。 Ronald Swift指出,数据仓库技术的关键是它能集成企业各方面信息数据,它的奇妙之处在于它可以回答明天的问题。所以他与普通的数据库不同,它的威力还在于对已有的进行查询。强大的数据库、高速可靠的硬件平台、专业的建模顾问、很好的开放性,是NCR数据仓库得以在该领域一枝独秀的关键:全球600人的数据仓库建设顾问队伍、支持24TB的健壮数据库Teradata以及NCR WorldMark高性能服务器、与其他数据库和服务器产品的良好互连性,是NCR有能力提供全面的数据仓库解决方案的关键所在。     

数据驱动的智能交通虚拟仿真系统研究与设计

主要研究大数据环境下数据驱动的智能交通虚拟仿真系统体系结构及其关键技术。首先对数据驱动进行简要描述,并引出相关研究的现实意义。随后提出数据驱动的智能交通虚拟仿真系统体系结构,从面向智能交通虚拟仿真的数据处理、数据驱动技术、决策支持理论与方法、虚拟仿真环境等方面讨论了实现数据驱动的智能交通虚拟仿真所需解决的主要问题和关键技术,支持交通工程研究和应用。     

基于工作流引擎的数据仓库工具的构建

本文首先分析数据仓库的概念、特点及体系架构,指出了构建数据仓库ETL工具的必要性,接着对工作流和元数据技术进行介绍和分析,并在对数据仓库ETL工具分析的基础上,提出了构建基于工作流引擎和元数据驱动的数据仓库ETL工具的解决方案.     

基于Web的数据仓库系统的研究

将数据仓库技术与Web技术结合起来,引入虚拟数据库管理技术,提出了使用XML建立基于Web的数据仓库系统的结构框架,讨论了这个体系结构所能够实现的强大功能。     

基于数据仓库的社保行业决策分析研究

利用数据仓库技术可以对分布在社保部门之间的业务数据进行采集、加工、整合,从而建立数据仓库。我们可以根据不同的业务主题建立不同的数据仓库,为社保行业的管理及决策提供分析信息和决策依据。本文介绍了数据仓库及相关技术、社保行业中数据仓库的分析与设计、社保行业中数据仓库的实现等。     

Research on environmental landscape design based on virtual reality technology and deep learning

Virtual Reality (VR) provides immersive visualization and intuitive interaction. The VR is used to enable any biomedical profession to develop a deep learning (DL) model for image classification. The Deep Neural Network (DNN) models can be used as a powerful tool for data analysis, but they are also challenging to understand and develop. To make deep learning more convenient and fast operation, it have established a landscape of DNN development environment based on virtual reality. In this environment, users can move concrete objects only to build neural networks with their own hands. It automatically transforms these configurations into a trainable model and reports on the real-time test dataset. In addition to realizing the insights users are developing into DNN models, it has also visually enriched the virtual environmental landscape objects with the parts of the model. In this way bridge the gap between professionals in different disciplines, providing a new perspective on the model analysis and data interaction. This system further demonstrates that learning and visualization technologies developed in Shenzhen can benefit from integrating virtual reality.     

Hybrid inverse motion control for virtual characters interacting with sound synthesis Application to percussion motion

The ever growing use of virtual environments requires more and more engaging elements for enhancing user experiences. Specifically regarding sounding virtual environments, one promising option to achieve such realism and interactivity requirements is the use of virtual characters interacting with sounding objects. In this paper, we focus as a case study on virtual characters playing virtual music instruments. We address more specially the real-time motion control and interaction of virtual characters with their sounding environment for proposing engaging and compelling virtual music performances. Combining physics-based simulation with motion data is a recent approach to finely represent and modulate this motion-sound interaction, while keeping the realism and expressivity of the original captured motion. We propose a physically-enabled environment in which a virtual percussionist interacts with a physics-based sound synthesis algorithm. We introduce and extensively evaluate the Hybrid Inverse Motion Control (HIMC), a motion-driven hybrid control scheme dedicated to the synthesis of upper-body percussion movements. We also propose a physics-based sound synthesis model with which the virtual character can interact. Finally, we present an architecture offering an effective way to manage heterogenous data (motion and sound parameters) and feedback (visual and sound) that influence the resulting virtual percussion performances.     

虚拟校园漫游与实时可视化研究

将虚拟现实技术和人机工程相结合,基于Crystal Space 3D平台实现虚拟校园系统。该系统由数据和软件两部分组成,数据部分包括多媒体数据和三维模型数据。在建模阶段引入面向对象思想并大量使用纹理,降低了三维模型的复杂度。同时,使用XML描述导出后的模型,使模型数据更容易被读取和解析。软件部分支持多种输入硬件、支持不同的漫游方式和对虚拟校园中指定地点的查询及自动寻路,并配以介绍学校文化的背景音乐,使整个虚拟系统在突出虚拟现实交互性、沉浸性等独有特性的同时,最大限度考虑“人”的使用因素,提供多样的使用方法和舒适的使用环境等人机工程特性,使系统的实用性更强。     

云计算虚拟化技术的发展与趋势

云计算是一种融合了多项计算机技术的以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,其中以虚拟化、分布式数据存储、分布式并发编程模型、大规模数据管理和分布式资源管理技术最为关键。经过十多年的发展,云计算技术已经从发展培育期步入快速成长期,越来越多的企业已经开始使用云计算服务。与此同时,云计算的核心技术也在发生着巨大的变化,新一代的技术正在改进甚至取代前一代技术。容器虚拟化技术以其轻便、灵活和快速部署等特性对传统的基于虚拟机的虚拟化技术带来了颠覆性的挑战,正在改变着基础设施即服务（IaaS）平台和平台即服务（PaaS）平台的架构和实现。对容器虚拟化技术进行深入介绍,并通过分析和比较阐述容器虚拟化技术和虚拟机虚拟化技术各自的优势、适应场景和亟待解决的问题,然后对云计算虚拟化技术的下一步研究方向和发展趋势进行展望。     

辅助社交训练严肃游戏中虚拟角色行为表现的不确定性模型

目的 建立行为可信的虚拟角色能够使严肃游戏更加有趣,提升用户使用的体验感。尽管严肃游戏的图形渲染技术已经日趋成熟,但现有的虚拟角色行为表现方式多采用确定性模型,很难反映虚拟角色行为表现的多样性。方法 本文构建了符合辅助社交训练的严肃游戏剧情,采用智能体来描述虚拟角色,赋予虚拟角色视觉、听觉双通道感知。基于马斯洛动机理论,采用食物、休息、交流和安全等动机来描述情绪的产生,利用大五（OCEAN）个性模型来描述虚拟角色的不同个性差别。用外部刺激和内部动机需求来计算情绪强度,利用行为树描述虚拟角色的行为。运用正态云模型处理虚拟角色行为表现的不确定性,并以行走方向、社交距离、交流时身体朝向3个典型的行为表现给出了具体处理方法。结果 在所实现的游戏原型系统中,对于虚拟角色的自主行为和行为表现的不确定性进行了用户体验测试。结果表明,在场景探索任务中,虚拟角色的自主行为模型能减少用户探索场景所耗费的时间,并且可以促进用户与虚拟角色交流;在行为表现测试中,本文模型的自然性评价要高于确定性模型。结论 本文虚拟角色行为模型在一定程度上可提升用户的体验感,有望为建立行为可信的虚拟角色提供一种新的途径。     

基于数据手套的虚拟手建模与驱动

针对传统虚拟操作的不足,结合WSTG love5数据手套等硬件设备,本文提出一种新的虚拟操作方法。采用面向对象的方法实现数据手套数据的获取,采用层次建模方法建立虚拟手的几何模型,实现对虚拟手的控制以及虚拟手对物体的虚拟操作,并给出具体的应用实例。     

自动匹配虚拟人模型与运动数据

使用运动数据驱动虚拟人模型运动是人体运动仿真的常用方法.通常,运动数据本身定义了适合该运动数据的骨架结构,这要求被其驱动的虚拟人模型也必须有相匹配的骨架定义.提出了一种推迟到运动数据导入时再为模型生成骨架结构的基于语义分析的懒匹配算法(lazy match based on semantic analysis,简称LMSA),该算法先用一组平行平面切分人体模型以生成备选关节点集,并在导入运动数据后对备选关节点集和运动数据的骨架结构进行语义分析,匹配具有相同语义的备选关节点和骨架结构的各关节,使已有的虚拟人几何模型能够直接应用于具有不同骨架结构的人体运动数据.     

云计算中虚拟资源的智能多代理设计

针对随着网络数据传输速度和复杂性的不断增加,网络管理变得更加困难的现状,提出了一种虚拟资源的智能多代理模型。描述了虚拟资源的智能多代理的处理过程,讨论了不同代理的处理机制。通过分析用户上下文和系统状态,可实时地分析社会媒体资源。根据虚拟资源的使用类型,对用户上下信息的需求进行分析和推断,自动地给用户分配资源。采用云计算中虚拟资源动态调度方法及MovieLens系统评估该模型,结果证明所提出的模型具有较好的性能,可实现虚拟资源的动态调度,动态地实现负载均衡,使云计算中的虚拟资源得到高效的利用。     

Improved MS_CMAC Neural Networks by Integrating a Simplified UFN Model

Macro_Structure_CMAC (MS_CMAC) is a variational CMAC neural network that is designed for modeling smooth functional mappings. The MS_CMAC learning strategy involves constructing virtual grid-distributed data points from random-distributed training data points, and then using the virtual data points to train a tree structure network that is composed of one-dimensional CMAC nodes. A disadvantage of the MS_CMAC is that the prediction errors near the boundary area might sometimes be unexpectedly large. Another disadvantage of the MS_CMAC is that generating virtual grid-distributed data points generally takes a long computational time. Therefore, this study develops an improved model by integrating an unsupervised fuzzy neural network (UFN) into the MS_CMAC to initialize systematically the virtual grid-distributed data points. Additionally, a new error feedback ratio function is adopted to speed up the MS_CMAC training. Several numerical problems are considered to test the improved MS_CMAC. The computed results indicate that a simplified UFN model can produce good initial values of the virtual grid-distributed data points to aggrandize MS_CMAC training. The MS_CMAC prediction is also improved by using the initialized virtual grid-distributed data points.