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J-GLOBAL ID：201802271322901071   整理番号：18A1815426

大データ非構造化情報記憶効率シミュレーションに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Simulation Research on Unstructured Information Storage Efficiency of Large Data

著者 (1件)： Liu Yuan (内蒙古科技大学包頭医学院,内蒙古包頭,014040)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 6  ページ： 198-202  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データの非構造化情報記憶効率の問題に関する研究は,効果的にデータ情報処理の速度を上げることができる。大きなデータ情報の効率的保存を行い,情報の周期的スケジューリングにより,最小のデータ送信粒度などの指標を総合的に分析し,非構造化情報の高効率記憶を完成するのを完成する................................................伝統的方法は,HBaseフィルタリング機構を用いて,幾何学的中心座標点の縦座標を実現し,そして,画像層の情報をフィルタリングし,そして,データ送信指数の総合的解析を無視することができ,そして,情報記憶効率は,相対的に低かった。超帯域幅に基づく非構造化情報記憶方式を提案して,最初に,データの洗浄を,不死化ニューロンの問題を避けるために,分析クラスタ化によって,より効率的かつ正確であった。周期的スケジューリングを通して,情報記憶プロセスにおける最小データの伝送粒度を,総合的に解析した。情報保存プロセスの勾配を最適化し,非構造化データの伝送メモリに勾配を取り入れた。データのトラフィック分離式の保存を行い、情報の貯蔵ミス状況を減らす。実験により、上述の方法は冗長データの洗浄、情報記憶の遅延制御において、いずれも現在の方法より優れていることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  *構造形成 ,  記憶装置 ,  スケジューリング ,  *情報蓄積 ,  クラスタ化 ,  最適化 ,  ニューロン ,  記憶方式 ,  情報処理 ,  帯域幅 ,  *シミュレーション ,  画像
準シソーラス用語： 非構造化データ ,  データ伝送 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報記憶 ,  シミュレーション ,  研究