导读:本文包含了内容存储论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:档案数据,硬磁盘,DA,T,75,《档案数据硬磁盘离线存储管理规范》
内容存储论文文献综述
许夏媛[1]（2019）在《《档案数据硬磁盘离线存储管理规范》(DA/T 75)内容解读及思考》一文中研究指出计算机和网络信息技术的广泛应用,使社会组织和个人在工作和生活中产生了海量的档案数据。如何长久保存档案数据,并有效保证其真实性、完整性、可靠性和可用性,是新时代档案学研究的难点之一。201 9年3月4日,国家档案局首次发布了档案行业推荐标准《档案数据硬磁盘离线存储管理规范》(DA/T(本文来源于《北京档案》期刊2019年07期）
徐风[2]（2019）在《《汽车行驶记录仪》国家标准征求意见》一文中研究指出本报讯 （ 徐风）据国家标准委官网7月15日消息，全国道路交通管理标准化技术委员会秘书处所在单位公安部交通管理科学研究所自7月11日起公开征求《汽车行驶记录仪》国家标准的意见，征求意见的截止时间为8月11日。据悉，标准修订的主要内容，一是强(本文来源于《中国质量报》期刊2019-07-18）
张明聪[3]（2019）在《基于区块链的数字版权作品内容存储技术研究》一文中研究指出区块链技术具有去中心化、数据多节点共识、数据可追溯难篡改等特性,应用在数字版权管理领域有着良好的优势。然而区块链系统采用多副本冗余存储,各共识节点需要存储整条区块链,各节点的存储负担大,且导致区块链系统的存储扩展性较差。并且现有的区块链系统其应用层设计适合记录尺寸较小的金融交易信息,当版权管理系统对尺寸更大的版权作品内容进行存储时,会产生非常大的开销。因此,为了提升区块链系统的信息存储能力,让区块链技术更好地应用于数字版权管理领域,本文针对节点动态性较低的超级账本(Hyperledger Fabric)区块链系统进行研究,对其区块文件存储系统以及链码提案进行改进。主要工作如下:(1)设计基于纠删码(Erasure coding,EC)的区块链存储扩展方案。利用RS纠删码改进超级账本的存储系统,将其存储的区块文件编码成段并分散存储,在满足版权管理系统需求的同时降低系统的数据冗余度。为避免各组织之间存储重复的编码分段,并均衡各组织成员的编码开销,提出了编码分段保留算法。为了满足离线节点对已编码分段存储的区块文件的同步需求,提出改进后的超级账本区块同步流程。最后,从节点存储空间占用、编解码复杂度及网络资源消耗等方面对方案进行了理论分析。(2)设计基于上述超级账本的版权作品内容存储方案。为了满足版权管理系统对于版权作品的存储需求,提出一种新的信息存储方案,该方案通过设计一种新的提案结构,避免背书过程对版权作品的链码校验,减少共识开销;并避免版权作品被记录在状态数据库中,减少存储占用。该方案在减少存储开销以及共识时延的同时,将作品内容记录在超级账本的区块文件中。(3)基于超级账本开源源码开发版权管理的存储扩展原型系统,并搭建实验网络进行实验测试。实验结果表明,在同样拥有8个节点的网络中,本文的原型系统节点的存储空间占用仅约为超级账本系统节点的25%,且对版权作品内容的存储后,并不会在节点的状态数据库中造成额外的存储占用。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
阳光,侯嘉[4]（2018）在《结合网络编码与存储转发的双向车道内容分发》一文中研究指出在双向车道网络中,不同车道上分发的数据内容通常是不相同的,为了减轻丢包率的影响并利用移动车辆的存储转发能力,提出了一种可以结合定向天线的网络编码与存储转发机制来提高数据内容的分发速率。在该机制下,车辆节点驶经反向车道的分发节点时会存储接收到的来自不同车道的数据包,当其成为分发节点后,在分发同向车辆节点所需要的数据内容的同时也会转发反向车辆节点需要的数据包,以此来提高双向车道网络的传输速率。仿真结果显示,对于不同内容的分发,该机制下的分发速率增益接近相同内容分发但无转发机制的速率增益;而对于相同内容的分发,该机制下的分发速率增益可以超过无转发机制的两倍。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年24期）
刘渝[5]（2017）在《基于机器学习的图像内容分析与存储方法研究》一文中研究指出随着计算机的普及以及各种应用平台的高速发展,数据的爆炸式增长对数据分析与存储形成了巨大挑战。针对大规模图像分析应用,存储读取数据时的时间延迟成为制约此项应用的重要问题。图像应用与存储间的语义信息不对称是造成这一问题的根本原因。针对内容语义分析问题,近年来,智能化计算成为主要的研究方向。其中,机器学习因为具有线下学习,线上生成的特点而成为研究热点。针对图像内容语义问题,机器学习能够完成内容语义关联、分类、标注和Hash映射等任务,为大规模环境下应用图像语义并提升语义分析能力提供算法支持。面向图像的机器学习算法从学习过程上分为浅层学习与深度学习两种。前者需要先通过传统图像分析方法提取特征,然后利用浅层学习的方法完成任务。后者通过卷积神经网络与任务网络进行端到端的学习完成任务。浅层学习由于割裂了特征提取与任务间的关系,从而降低了任务的准确率,进而被深度学习所取代。深度学习能够串联学习特征提取与任务间的逻辑关系,但是由于参数难以设计,其应用广泛性受到制约。针对以上的特点,研究分别以浅层学习与深度学习为基础对图像标注,图像Hash和图像存储展开具体实践。图像标注是图像内容语义分析中的重要议题。标注能够建立起图像内容与语义间的分类关系。为解决标注应用中,单视图特征效果不稳定的问题,算法引入浅层学习机制下的集成学习方式融合多种特征,提出多视图多标签的标注方法MVML。算法使用BOF,VLAD和PHOG叁种方法提取特征,以SVM为基础学习器进行集成融合。算法针对平衡样本和非平衡样本的训练数据集提出Bagging和Boosting两种学习方式,并创新性地使用验证集进行基础学习器的权重学习。在Label Me和VOC2012数据集上的结果显示,MVML的效果在不同任务下都保持稳定并优于最好的单视图下效果。在与多标签标注算法MKL-SVM的对比中MVML的标注精确率在大部分时候平均高出3.5%。图像标注技术生成的内容语义信息,在大规模环境中的表达能力与比对能力具有局限性。通过0和1构建的相似性Hash因为轻便的表达方式,并且能够通过异或实现快速比对而成为替代方案。利用深度学习实现相似性Hash映射,能够提升映射前的特征相关性,但是需要解决没有Hash标签,无法进行有监督学习的问题。因此,在深度学习机制下提出一套自学习图像相似性Hash生成算法DSTH。DSTH分为标签获得与函数学习两个阶段。第一阶段中,利用国际优秀模型迁移学习得到深度特征,构建K近邻图结构,通过拉普拉斯特征值降维与二值化获取Hash标签。第二阶段中,以切片网络构建函数学习网络,使用Batch Norm作为激活函数,在欧式距离损失函数下,映射每个维度上的Hash值。实验对比了不同深度特征、函数学习网络和激活函数配置下的效果,发现通过Goog Le Net得到深度特征配合切片网络和Batch Norm激活函数能够得到更好的效果。在此方案下,实验以CIFAR-10数据集下48位和STL-10数据集下32位的Hash码,在使用分类标签和不使用分类标签情况下分别对比了其他有监督Hash算法和无监督Hash算法。结果显示DSTH在召回率精确率和按数量返回图像精确率的对比中全面占优,在按汉明距离返回精确率和按最近类别返回的码长分析中部分占优,证明DSTH生成的Hash码具有较强的近似表达能力。最后,实验利用CIFAR-100数据集相同数据不同类别的特性进行DSTH泛化表达能力测试,通过无标签学习结果验证不同分类标准下的性能。结果发现在最近3类查找精确率上差异微小,证明DSTH具有较强的泛化表达能力。为解决大规模图像分析时需要提取大量数据的问题,设计提出面向图像内容的图谱化存储系统方案。结合DSTH工作,方案引入深度学习,相似性Hash和图谱化元数据。通过深度学习得到Hash语义元数据增补元数据,并以图谱化结构构建和管理语义元数据。另外,根据图结构特点,通过改进Page Rank算法,提出以汉明距离为度量的Sem Rank节点排名算法。实验结果证明了算法的有效性与可靠性。在图检索应用实验中,证明算法能够得到时事热点,并以语义渐变方式引导用户关注热点。最后,实验通过节点在图数据库中的插入时间趋势,证明设计方案能够适用于大规模环境,为存储与应用分析搭建内容语义桥梁。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-08-28）
甘少多[6]（2016）在《基于分布式内容分发的云存储服务增强技术研究》一文中研究指出个人云存储服务,如百度云,华为DBank,Dropbox和Google Drive等,是如今最普及的云服务之一。据估计到2017年全球云存储的用户量将达到13亿之多。如此巨大的用户量以及他们所带来的海量数据对现行的云存储架构提出了新的挑战。对云存储提供商来说,日益激增的流量为他们带来了巨大的经济负担;对云存储用户来说,在现行的C-S架构服务模式下,当并发用户数过多或距离数据中心较远时,服务质量无法保证。为了缓解巨大流量对数据中心带来的压力,同时进一步提高云存储的服务质量,本课题利用分布式内容分发技术,即P2P网络和CDN网络,提出了一种新的混合云存储架构。本课题主要完成了以下叁项工作:1)提出了一种基于分布式内容分发的混合云存储架构,其中P2P节点可以分担数据中心的部分负载,节省数据中心带宽和用户下载时间;而CDN服务器负责将负载合理地分配到数据中心或者分布式节点,同时通过缓存弥补P2P节点的不稳定性。2)详细建模了传统数据中心和分布式节点两种模式下的内容分发过程,并在此基础上提出了内容分发负载及数据中心带宽分配算法。该算法以数据中心带宽节省率和用户时间节省率为依据进行负载分配,同时根据不同内容的分发模式来分配数据中心的带宽。3)使用CDN缓存服务器来弥补P2P网络的动态性和不可靠性。本课题提出了面向服务的缓存算法,相比于传统的以内容访问频率为依据的P2P缓存算法,本算法优先缓存无法以较好的服务质量从相邻节点获取的内容。为了全面评估所提出的混合云存储架构,本课题进行了大量基于真实数据的模拟实验。实验结果表明本课题所提出的架构可以最高为数据中心节省约60%的带宽,同时将用户的下载速率提高近一倍。未来打算将本课题的框架部署在麒麟云上进行进一步的实验和测试。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-11-01）
曹晗晖,王亮[7]（2016）在《海量数字内容资源的安全存储策略研究》一文中研究指出随着数字技术的发展、阅读需求的变化和政府支持力度的加大,出版行业产生了越来越多的数字内容资源,这些资源的安全存储也愈加重要。文章首先研究海量数字内容资源的产生,其次分析和总结其存储过程中遇到的主动和被动安全问题,再者提出一种云端同步存储和本地异步备份相结合的"叁角式数据存储策略",以解决出版行业海量数字内容资源的安全存储问题、提高出版行业数字内容资源安全系数和工作效率。(本文来源于《科技与出版》期刊2016年09期）
贾冬青,高永芹,陈玉芳[8]（2016）在《基于云存储的内容分发技术研究》一文中研究指出针对云存储的收费机制和内容,在分析已有的用户贪婪、服务器贪婪等启发式解决算法的基础上,提出改进的启发式云存储静态内容分发遗传算法;综合考虑资源的访问热度、资源的缺乏程度,提出基于热点预测和经济模型的动态内容分发技术;进而全面考虑当前网络带宽、边缘云存储节点性能及历史访问价值,提出概率匹配自收敛的云存储中内容分发负载均衡技术,并将提出的算法分别在模拟器CloudSim上进行测试,同时和现有的内容分发算法、负载均衡算法进行对比.实验结果证明,本文提出的算法能够应用到云存储内容分发技术当中,并且能够在提高内容分发效率的同时有效降低分发成本.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
邓志刚,曾国荪,谭云兰,熊焕亮[9]（2016）在《云存储内容分发网络中的能耗优化方法》一文中研究指出针对云存储内容分发网络(CCDN)中的高能耗问题,研究CCDN的能耗优化管理方法。首先,分析CCDN运行原理,给出每台云服务器和每条网络链路的能耗计算公式,利用加权图刻画整个网络系统;然后,基于加权图,给出满足CCDN系统服务质量(Qo S)和网络系统数据分发的能耗优化图(MEG)算法。通过模拟实验将该算法与贪心站点(GS)算法和优化静态放置和路由(OSPR)算法进行比较,结果显示:在系统可扩展实验中,MEG能耗比GS和OSPR能耗分别少6.6%和30%;在保证用户Qo S的实验中,MEG能耗比GS和OSPR能耗分别少28.9%和60.2%;在网络拓扑密度实验中,MEG的能耗比GS和OSPR能耗分别少32.2%和89.3%。实验结果表明,所提算法能够大幅度降低CCDN的能耗开销。(本文来源于《计算机应用》期刊2016年06期）
颜建建[10]（2016）在《基于云存储的内容定制系统研究和应用》一文中研究指出基于云存储的视频定制点播系统进行了深入研究,利用云存储技术强大的存储能力,为视频定制点播服务提供海量存储空间,用户可以通过客户端浏览器获取云端存储的视频,也可以定制自己感兴趣的内容。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2016年01期）
内容存储论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本报讯 （ 徐风）据国家标准委官网7月15日消息，全国道路交通管理标准化技术委员会秘书处所在单位公安部交通管理科学研究所自7月11日起公开征求《汽车行驶记录仪》国家标准的意见，征求意见的截止时间为8月11日。据悉，标准修订的主要内容，一是强
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
内容存储论文参考文献
[1].许夏媛.《档案数据硬磁盘离线存储管理规范》(DA/T75)内容解读及思考[J].北京档案.2019
[2].徐风.《汽车行驶记录仪》国家标准征求意见[N].中国质量报.2019
[3].张明聪.基于区块链的数字版权作品内容存储技术研究[D].重庆邮电大学.2019
[4].阳光,侯嘉.结合网络编码与存储转发的双向车道内容分发[J].计算机工程与应用.2018
[5].刘渝.基于机器学习的图像内容分析与存储方法研究[D].华中科技大学.2017
[6].甘少多.基于分布式内容分发的云存储服务增强技术研究[D].国防科学技术大学.2016
[7].曹晗晖,王亮.海量数字内容资源的安全存储策略研究[J].科技与出版.2016
[8].贾冬青,高永芹,陈玉芳.基于云存储的内容分发技术研究[J].西南师范大学学报(自然科学版).2016
[9].邓志刚,曾国荪,谭云兰,熊焕亮.云存储内容分发网络中的能耗优化方法[J].计算机应用.2016
[10].颜建建.基于云存储的内容定制系统研究和应用[J].信息与电脑(理论版).2016