共迎海量数据库管理挑战 中韩数据库专家对话北京

2011年3月26日,中国人民大学信息学院主办了“海量数据库管理:企业面临的挑战暨中韩数据库技术交流会”。来自中韩的数据库专家们围绕海量数据库管理实践应用中的问题进行了深入交流和探讨,汇集了数据库领域的研发、应用、教学等多方面的人才。会议强调了加强技术与应用交流的重要性,旨在推动我国数据库技术的发展。

2011年3月26日,“海量数据库管理:企业面临的挑战暨中韩数据库技术交流会”在中国人民大学举行。本次会议由中国人民大学信息学院主办、北京人大金仓信息技术股份有限公司(简称人大金仓)承办。中国数据库著名专家、中国人民大学信息学院教授王珊,韩国著名数据库专家李华植先生,中国人民大学信息学院院长、中国人民大学信息学院教授杜小勇,中国人民大学信息学院副教授陆嘉恒、张孝,人大金仓副总裁李祥凯,《程序员》杂志特邀专家顾问、Oracle ACE总监盖国强等多位数据库领域知名专家应邀出席。会议由杜小勇院长主持,王珊教授为大会致辞,并对大会的举办做了高度评价。

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王珊教授表示,随着数据种类、存储介质以及应用的发展,数据库管理将不断面临新的挑战。本次大会汇集数据库领域的研发、应用、教学各方面的人才,就海量数据库管理实践应用过程中出现的问题进行交流探讨,是一次有特色的大会。并建议今后加强技术与应用的交流,为我国数据库的发展做出新的贡献。

随着社会信息化进程的不断加快,利用数据库所要管理的数据显著增多,而且也会变得非常复杂,如何进行海量数据库管理是业内面临的主要课题。本次大会以“海量数据库管理:企业面临的挑战”为主题,深入的交流了在海量数据库管理上的理论研究与应用经验。会上,李华植先生向大家分享了“灵活运用关系数据库的核心要素”、“SQL中未被发现的新世界”两大主要内容,为在场人士介绍了海量数据库设计研究经验。数据库专家盖国强先生介绍了Oracle海量数据库设计的相关经验,就如何设计高性能Oracle数据库架构与大家进行交流。作为中国数据库领军企业的人大金仓,副总裁李祥凯先生做了题为“国产数据库发展及应用实践”的演讲,系统的介绍了国产数据库的技术发展与面临大数据量的应用经验。此外,中国人民大学副教授陆嘉恒结合云计算背景,就云数据管理面临的机遇与挑战做了分析研究。

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数据库技术是计算机信息系统和应用系统的重要技术支柱,目前已形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。本次大会汇集多位中韩数据库顶尖专家、中国数据库应用的领先企业,以及数据库领域应用、教学等多方面的顶尖人才,碰撞出诸多数据库技术研究和应用方面的知识精华,特别是在海量数据库管理的研究与应用方面,让业内人士在未来的研究应用过程中有更多的借鉴和参考。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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