【摘 要】
：
为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法.该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础.基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价.在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率.最后,在2个真实公开的数据集上进行实验.结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询
【机 构】
：
东北大学 医学与生物信息工程学院,辽宁 沈阳 110819;东北大学 计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110819;辽宁省大数据管理与分析重点实验室,辽宁 沈阳 110819;东北大学 医学与生物信
论文部分内容阅读
为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法.该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础.基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价.在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率.最后,在2个真实公开的数据集上进行实验.结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率.
其他文献
针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标准对收集的数据进行实体标注和关系标注.在标注完成后,通过数据预处理生成铝硅合金实体关系抽取数据集.通过实体关系联合抽取模型进行实验,验证该数据集可以应用于实体关系抽取任务.与公开数据集相比,材料数据集句子的语义和语法更为复杂,长句更多,导致实体关系联合抽取模型在材料数据集上的表现略差.针对上
为了实现在光线不佳、夜间施工、远距离密集小目标等复杂施工场景下的图像描述,提出基于注意力机制和编码-解码架构的施工场景图像描述方法.采用卷积神经网络构建编码器,提取施工图像中丰富的视觉特征;利用长短时记忆网络搭建解码器,捕捉句子内部单词之间的语义特征,学习图像特征与单词语义特征之间的映射关系;引入注意力机制,关注显著性强的特征,抑制非显著性特征,减少噪声信息的干扰.为了验证所提方法的有效性,构建一个包含10种常见施工场景的图像描述数据集.实验结果表明,所提方法取得了较高的精度,在光线不佳、夜间施工、远距离
现有的静默活体检测研究忽略不同非活体攻击方式之间的差异,以及不考虑活体和非活体样本类别不均衡对模型学习的不利影响.本研究将非活体攻击类别细分成打印攻击和展示攻击,将静默活体检测由传统的二分类问题转变为多分类问题,并提出采取交叉熵作为损失函数对网络模型进行训练的方案,用以克服二分类和类别不均衡问题,使得模型训练中能更准确发现和抽象出非活体人脸样本共同的欺诈特征,提高网络模型对非活体识别的精准度.构建双流特征融合网络模型,采取注意力机制对从RGB和YCrCb这2种不同色彩空间提取到的特征向量进行自适应加权融合
在传统图上关键字检索问题研究的基础上,基于图形处理器(GPU)设计新的关键字检索算法.基于Stein-er tree语义定义关键字检索问题,针对该问题结合传统多源最短路径算法在CPU上设计基本算法,由于CPU架构特性,该算法无法直接移植到GPU上.提出GPU上的基本检索算法,分析它相对于CPU版本的优势和仍然存在的不足.为了提升算法查询速度,反思GPU上基本检索算法的不足之处,提出基于索引的优化技术,利用单源最短路径算法的松弛更新思想、关键字独立性和内部整体性,设计GPU上的高效关键字检索算法.扩展该算法
针对Flink任务出现故障后因为全局卷回使流处理作业恢复效率低的问题,提出基于缓存队列的容错策略.在作业中找出恢复时间最长的算子作为关键算子,将其处理过的数据存储到缓存队列中,并为其进行主动备份,备份算子同时接受来自上游的数据以达到在故障后作业可以瞬时恢复的效果.为了解决主动备份带来的额外消耗,提出数据过滤算法,备份算子在每次处理数据前会到缓存组件中检索当前数据,以判断是否继续处理.当Flink算子自身出现故障后,利用策略中的缓存队列与Flink的JobManager将故障发生时的数据信息发送给备份算子,
对于AI与数据库优化问题,现有技术均须改动数据库底层,影响研究成果的应用且缺乏可扩展性.提出一种非嵌入数据库的学习式查询优化方法.在基数估计阶段,使用多模型的方法,对特定的子查询建立神经网络,独立训练不同的子模型,解决需要训练集过多且可扩展性差的问题;在连接优化阶段,应用基于代价的强化学习方法,提高查询优化性能.针对每个查询,从基数估计到连接排序的优化过程都在数据库外执行,按照得到的优化策略对查询重写,并将重写结果返回到数据库中,通过设置参数使该查询按照指定的计划执行.在包含8个表的数据集上进行实验验证,
针对现有研究方案中对病毒或病菌的传染模式定义过于严格,可能丢失重要且正确的传染事件的问题,提出面向移动对象的松散型传染模式挖掘算法.给出松散型传染事件的模式定义;提出基于滑动窗口的松散型传染模式挖掘算法(LIPMA),按照传染事件发生的时间先后顺序,从初始传染源开始,利用滑动窗口机制,依次对每一个待检测对象进行分析处理,进而挖掘所有传染事件;提出基于R-tree索引的优化挖掘算法LIPMA+,该优化算法在每一轮的处理过程中,通过降低每一轮待检测对象的规模,实现挖掘效率的提升.实验结果表明,所提出的传染模式
为了研究区块链中用户私钥安全性的问题,以门限密钥共享技术作为研究基础,提出可公开验证密钥共享技术.参与节点在收到密钥片段后对其进行验证,能有效防止分割密钥时主分割节点作恶;在密钥恢复阶段,对参与密钥拼接的节点的密钥片段进行公开验证,防止密钥恢复阶段参与节点作恶;在分发密钥阶段给参与节点添加身份IDs,从而可以对恶意节点进行追踪并实时更新节点状态;设计动态门限机制,在持有密钥片段的节点离线后,密钥碎片的拥有者和主节点一起重新分配密钥碎片给新的参与节点,保证私钥碎片的完整性.实验结果表明,该方案的私钥恢复率为
为了提高以风电、光伏为代表的新能源的爬坡预测的准确性,提出基于主成分分析、时序分解与修正长短期记忆(LSTM)网络预测误差的爬坡预测模型.为了充分考虑功率的时序特性,采用时序分解方法将功率分解为周期、趋势和余项,结合多个特征因素的主成分建立基于LSTM的趋势和余项预测模型,实现功率的时间特征与影响因素主成分的映射关系刻画.在采用LSTM对趋势和余项进行初步预测的基础上,引入误差修正算法计算拟合预测模型的动态误差并构建新的非平稳时间序列,获得准度性更佳的趋势和余项预测值.通过加法模型融合趋势、余项以及利用朴
深基坑地连墙支护体系工程变形与理论设计值之间存在较大差异且难于动态调整.采用支护结构动态调整方法解决此问题,提出动态调整方法,并运用经实测数据验证后的数值模型研究深基坑地连墙支护体系协调变形规律,得出不同调整方案下支护体系受力、变形规律及协调变形曲线(即轴力-位移关系曲线).基于弹性地基梁理论,给出反映支护结构动态调节思想的适用于多层支撑结构的支护体系力学解析模型.研究发现,在工程中,更严格的位移控制不一定能够带来更安全的结果,应该寻找合理受力平衡点并将支护体系受力参数控制在最优区间内.研究得到本工程支护