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刘专 《网络安全技术与应用》2015,(4):145+147
大数据是现在的研究热点,正在逐渐着改变着人们的生活,工作方式。但是目前在这方面存在着许许多多的数据安全问题。本文介绍了大数据的概念及其特征,浅析了目前实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战,简介了该领域内的一些关键技术。 相似文献
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高吸油树脂材料是一种具有超强吸油保油能力的轻度交联高分子。它克服了传统吸油材料耐热耐寒性差、吸油种类单一、吸油速度慢、回收不方便等缺点,在处理原油开采和海洋原油运输泄漏等方面有着不可替代的优越性。文中综述了高吸油树脂不同发展阶段的特点,介绍了传统高吸油树脂、环保型高吸油树脂以及新型高吸油树脂的分子结构、制备方法和性能特点,并对高吸油树脂材料研究存在的问题和未来的发展方向进行了探讨。 相似文献
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以衡钢穿孔机组顶杆传动装置中的液压高速回路为例,分析和计算了顶杆送进回路中液压阀在大流量下的阀口压降值和系统中蓄能器的实际供油体积,指出系统中执行器的最低工作压力值可对蓄能器的参数设计产生较大的影响。 相似文献
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配网故障抢修效率的分析能够及时反映配网运行和管理现状,故障修复时长是故障抢修效率的衡量标志。为此,针对某供电公司2015年配网故障修复时长大幅下降的现象,以统计数据为基础,通过聚类、趋势等分析方法,对其进行月度趋势、地域分布和故障类型分析,透过分析结果查找配网运行和管理方面存在的问题。分析表明,该公司存在配网设备抗击雷电能力较弱、农网架构比较薄弱、低压故障修复时长比较突出、配电线路自动化程度较低等问题。最后,根据问题给出针对性建议,期望对该供电公司进一步缩短配网故障修复时长起到帮助和借鉴作用。 相似文献
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GPU数据库近年来在学术界和工业界吸引了大量的关注. 尽管一些原型系统和商业系统(包括开源系统)开发了作为下一代的数据库系统, 但基于GPU的OLAP引擎性能是否真的超过CPU系统仍然存有疑问, 如果能够超越, 那什么样的负载/数据/查询处理模型更加适合, 则需要更深入的研究. 基于GPU的OLAP引擎有两个主要的技术路线: GPU内存处理模式和GPU加速模式. 前者将所有的数据集存储在GPU显存来充分利用GPU的计算性能和高带宽内存性能, 不足之处在于GPU容量有限的显存制约了数据集大小以及稀疏访问模式的数据存储降低GPU显存的存储效率. 后者只在GPU显存中存储部分数据集并通过GPU加速计算密集型负载来支持大数据集, 主要的挑战在于如何为GPU显存选择优化的数据分布和负载分布模型来最小化PCIe传输代价和最大化GPU计算效率. 致力于将两种技术路线集成到OLAP加速引擎中, 研究一个定制化的混合CPU-GPU平台上的OLAP框架OLAP Accelerator, 设计CPU内存计算、GPU内存计算和GPU加速3种OLAP计算模型, 实现GPU平台向量化查询处理技术, 优化显存利用率和查询性能, 探索GPU数据库的不同的技术路线和性能特征. 实验结果显示GPU内存向量化查询处理模型在性能和内存利用率两方面获得最佳性能, 与OmniSciDB和Hyper数据库相比性能达到3.1和4.2倍加速. 基于分区的GPU加速模式仅加速了连接负载来平衡CPU和GPU端的负载, 能够比GPU内存模式支持更大的数据集. 相似文献
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海拉尔—塔木察格盆地南贝尔凹陷北洼槽构造复杂,储层为砂泥岩薄互层,普遍含有凝灰质,且横向变化快,因此储层物性较差。针对这种复杂的构造和储层特征,本文在精细的层位划分和构造解释基础上,依据子波分解重构后的波形分量和频谱特征进行储层预测和含油气检测,取得了明显效果。 相似文献