Querying Big Data: Bridging Theory and Practice

Big data introduces challenges to query answering, from theory to practice. A number of questions arise. What queries are ＂tractable＂ on big data？ How can we make big data ＂small＂ so that it is feasible to find exact query answers？When exact answers are beyond reach in practice, what approximation theory can help us strike a balance between the quality of approximate query answers and the costs of computing such answers？ To get sensible query answers in big data,what else do we necessarily do in addition to coping with the size of the data？ This position paper aims to provide an overview of recent advances in the study of querying big data. We propose approaches to tackling these challenging issues,and identify open problems for future research.     

复杂数据上的实体识别技术研究

复杂数据当前有着广泛的应用.有效地使用复杂数据需要对其质量进行管理.实体识别是数据质量管理的基本操作,用于在数据集合中发现同一实体的不同描述,其在数据质量管理中可以用于错误检测、不一致数据发现等.由于包含复杂的结构信息,复杂数据上的实体识别与传统文本和关系数据上的实体识别不同,带来了新的技术上的挑战.该文介绍了复杂数据...     

基于非对称热源的异种钢深熔TIG焊接数值模拟

针对深熔钨极氩弧焊接方法,研究其在8 mm厚316L不锈钢与Q345低合金钢连接上的应用,并采用ANSYS有限元软件模拟焊接过程,对焊接过程的稳定性进行评估。结果表明,一定焊接参数下,深熔TIG焊接8 mm厚度异种钢能达到单面焊双面成形,得到成形良好的焊缝。同时基于异种钢焊接试验结果提出一种非对称的热源模式,由上部分双椭球热源与下部分圆柱热源组合形成,热源各部分独立调节。非对称热源在模拟中的应用,得到与实际焊缝吻合度更高的结果,平均误差不超过8%;模拟结果显示,316L不锈钢侧温度较低,其窄的背面焊道宽度和高表面张力,弥补Q345侧的不足,使得小孔平衡,维持焊接过程的稳定进行。     

智能数据管理与分析技术专刊前言

数据管理与智能计算的深度融合已经成为大数据时代顺利前行的迫切需求.智能数据管理旨在“为数据增添智能”,是数据科学与技术的重要基石,更是大数据产业蓬勃发展的关键支撑.一方面,将新一代人工智能方法应用于先进数据管理技术,尝试探索和突破智能数据管理与分析的理论体系、技术方法及系统平台,已经成为数据管理领域的新兴研究方向;另一方面,研发面向人工智能的数据库基础软件,为新一代人工智能技术的研发和广泛应用提供海量数据的有效存储、查询、分析和挖掘等的系统支持,亦是国家科技创新的决定性因素.智能数据管理与分析领域日益得到学术界和工业界的普遍关注,其理论、技术和方法亟待深入地探索与思考.目前,针对智能数据管理与分析的研究仍然处于起步阶段,有很多需要研究的问题. 本专刊公开征文,共收到投稿38篇(包括第35届中国数据库学术会议(NDBC 2018)推荐的12篇高质量论文).其中,37篇论文通过了形式审查,内容涉及智能数据管理与分析技术和应用.特约编辑先后邀请了 70多位专家参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行评审.稿件经初审、复审、NDBC 2018会议宣读和终审4个阶段,历时5个月,最终有20篇论文入选本专刊.根据主题,这些论文可以分为4组.