导读:本文包含了分组数据论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,多核,变量,网络,面板,动态,报文。
分组数据论文文献综述
和立道,张鑫娜,高明媛[1]（2019）在《财政政策促进居民消费的分组比较——基于中国近20年的数据实证》一文中研究指出本文在扩张性财政政策对居民消费影响机制分析基础上,基于农村居民消费随机性特征的理论分析发现,居民的消费水平主要由资产水平和收入水平决定,并用1998年——2015年的数据进行全国居民、农村居民、贫困地区农村居民的分组实证分析。实证结果表明,近20年扩张性财政政策并没有充分挖掘农村市场消费潜力,达不到扩大内需的目的。具体为:收入水平的提高最有利于促进农村居民消费水平的提高,但城乡收入差距成为农村居民消费水平提高的掣肘;公共财政支出转化的公共服务型资产并没有有效促进农村居民消费,特别对贫困地区农村居民消费影响微弱,城乡公共服务差距进一步抑制农村居民消费水平提高;第一产业产值增加转化的生产型人均资产对农村居民的消费影响最为显着,但农业产业链高附加值又多在城镇地区实现,并没有达到促进农村居民消费的目的。(本文来源于《贵州师范大学学报(社会科学版)》期刊2019年06期）
张倩,王新平[2]（2019）在《命名数据网络中基于用户位置分组的广播加密访问控制方案》一文中研究指出广播加密是命名数据网络中实现内容访问控制的一类重要方法,利用广播加密,可实现群组内内容的共享,但是现有随机分组策略导致缓存内容副本冗余增加,严重制约了网络性能;鉴于此,提出了基于用户位置分组的广播加密访问控制方案,通过修改兴趣包结构,加入TraceRouteTag字段确定用户在网络中的相对位置,将同一区域内的用户尽可能分到同一组,并针对不同的组进行基于广播加密的访问控制,提高了缓存利用率;ndnSIM仿真结果表明,相较于随机分组,基于用户拓扑位置分组的广播加密方案,提高了缓存利用率,降低了内容获取的时间开销。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年09期）
马丽[3]（2019）在《不同收入水平城镇居民消费特征及潜力分析——基于按收入分组的江苏城镇住户调查数据》一文中研究指出收入水平是影响居民消费水平的直接因素。本文以江苏省城镇居民为研究对象,从微观角度入手,从细分层面上揭示了不同收入组居民的消费特征及差异,分析其背后成因,进而挖掘不同收入群体的消费潜力所在。(本文来源于《统计科学与实践》期刊2019年08期）
王运兰[4]（2019）在《大数据背景下动态分组教学模式研究》一文中研究指出文章以"办公软件应用"课程为例,研究基于大数据挖掘技术的动态分组教学方法。结合信息化教学平台,通过设计制作课程教学资源库,分析与挖掘教学过程数据,对具有"类似问题"的成员进行分组教学,从而调动学生的学习积极性,提升课程教学实效。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年16期）
王志军[5]（2019）在《简单实现数据的自动分组》一文中研究指出职场实际中,我们经常会涉及一些行、列数比较多的大型表格,如图1所示(实际表格更大)。可以看到这里的各组数据是层级关系,一个大类,包含多个项目,一个项目又包含多个子项目。其实,我们可以通过分组设置,让这些数据既能按分类显示,又能显示明细项目,看起来更具有层次性。(本文来源于《电脑知识与技术(经验技巧)》期刊2019年08期）
赵星,吕博[6]（2019）在《基于自编码器的分组光网络监测数据分析与优化方法研究》一文中研究指出分组光网络作为用户业务的底层承载管道,需要实时对网络性能相关监测数据进行分析,并进行针对性的优化操作,以保障业务性能。针对以上管控需求,本文在分析已有数据分析算法的基础上,提出了基于LSTM+变分自编码器的分组光网络监测数据分析及优化框架,通过数据训练及可视化、特征分析及优化目标计算两个流程实现了对分组网性能数据的分析及优化目标计算,最后通过采集分组网时延数据作为试验对象,验证了所提出方法的有效性,可为人工智能在光网络监测及优化等管控领域的应用提供理论与试验指导。(本文来源于《信息通信技术与政策》期刊2019年07期）
杨惠,李韬,吕高锋,全巍,戴幻尧[7]（2019）在《多核网络分组处理系统的数据分段卸载发送机制》一文中研究指出为摆脱对商用网卡的依赖,降低软硬件复杂度,提出通用多核网络分组处理系统,构建面向大报文高速分组转发应用的软硬件协同数据分段卸载发送机制,并实现原型系统。该机制基于轻量级输入输出的软硬件协同多核分组处理系统,以降低大报文切分、拷贝开销以及软硬件复杂度为目的,把实现切分报文、封装报文头以及校验功能中硬件实现复杂的部分卸载到驱动中,将分段报文数据拷贝缩减为新报文头的拷贝,结合链式直接内存存取技术,为多核实现高速的大报文分组转发提供有效的解决方案。基于国产通用多核和高性能现场可编程门阵列平台进行发送性能测试。测试结果表明:采用数据分段卸载发送机制能大幅提升报文发送性能,有效解决大报文引发的多核网络分组处理性能下降的问题。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2019年03期）
张继超[8]（2019）在《基于对抗网络的稀疏分组和混合数据学习的人脸图像语义翻译的研究》一文中研究指出图像翻译的本质是从一个源域图像到目标域之间建立映射关系,这个映射可以是1v1,也可以是1v多,甚至多v多。显而易见的是,图像翻译在计算机视觉和计算机图像学领域具有巨大的实际应用价值,比如图像上色问题,生活中的灰度图像如何快速地转换为彩色图像。最近,基于对抗网络的图像翻译方法为图像域之间的映射提供了一个通用的框架。基于对抗网络的图像翻译算法已经被应用到更广泛的领域,比如图像的风格化、卡通化、图像的修复,以及用来解决领域自适应问题。细节上,先前的图像翻译算法可以被归结为两大类,一类是基于数据对的学习方法和基于分组数据的学习方法。本文认为它们都是基于监督学习的算法。当对分组的量和每个组中的样本需求都是很大的时候,这些算法依然需要大量的人力去做标注。为了缓解这个问题,我们猜想了两个模型,一个是基于稀疏分组数据的模型。稀疏分组数据意味着数据集中只有少部分具有分组的组标签,而大部分是不具有任何标签。对于具有标签的数据,它们可以做分类的学习,其余的无标签数据则可以利用无监督学习算法去提高网络的表征能力,进而提高网络分类的表现力,无标签数据还可以用来稳定对抗网络的训练。从某种程度上说,稀疏分组学习是一种半监督学习算法。显而易见的是,稀疏分组学习会大量地减少对数据中的分组标签的要求。我们在本文中也猜想了对应于稀疏分组的网络架构,并将整个模型简称为SG-GAN。当数据完全稀疏,也就是数据集没有任何标签,此时的数据形态本文称其为混合数据。我们同样提出了面对混合数据的模型,也就是通过最大化互信息来从混合数据中发现语义信息,最后控制低维度的隐变量来改变高维图像空间的语义内容,实现图像翻译的目的。在本文中,我们将此模型简写为ST-GAN。为了验证猜想的SG-GAN和ST-GAN算法的有效性,我们将它们应用到人脸语义属性的调整。人脸语义属性的调整,可以被归类为图像翻译领域的一个在人脸数据上特定应用。比如对于属性年龄,人脸语义调整的目的则是希望在保持输入图像中身份信息的同时,改变他的年龄。本文猜想的SG-GAN在人脸多个属性调整上取得了高质量的转换结果,在标准的定量和定性的评估上超过了同时期的最优算法。除此之外,在转换的过程中为了保持输入人脸的身份信息,我们提出了一个自适应残差图像学习。本文猜想的ST-GAN,据我们所知,是第一个在完全没有任何标签信息上的图像语义翻译算法,尽管从质量上很难和最优的进行对比,但是ST-GAN利用无监督学习算法去捕获数据中的语义信息,然后利用这些语义信息能够做到先前的算法很难实现的属性调整。除此之外,本文为了提升网络语义发现的明确性,我们提出了一个局部互信息最大化方法去缓解这个问题。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-20）
曲昊[9]（2019）在《基于分组模型的面板数据分析》一文中研究指出面板数据由于其独特的数据结构受到了广大学者极大的重视.面板数据也称为纵向数据,是横截面数据与时间序列数据结合的产物.它是每个被观测个体在不同时刻重复观测得到的二维数据.面板数据不但可以提供个体间独立的信息,而且在时间上也能提供有延续性的信息.面板数据的优势是,可以利用一个维度的重复观测来研究另一个维度的问题.经典的面板数据模型是带有个体效应的静态面板数据模型和带有个体效应的动态面板数据模型.对这两类模型,很多学者投入了大量的精力,取得了丰富的研究成果.经典分析研究的主要焦点是如何消去个体效应,然后估计模型中的兴趣参数.进入二十一世纪以后,学者们在原有关注点的基础上,将问题扩展到如何对个体特征做出推断.基于学者们的研究成果,本文在经典问题和最新问题两个方面做了以下工作.首先,在经典动态面板数据模型中,广义矩估计(GMM)方法是应用最广的估计方法,但是当自回归系数接近于1时,GMM方法会出现非常严重的弱工具变量问题.针对这个问题,文章提出了两个新的工具变量估计.并且,从理论上证明了这两个方法不存在弱工具变量问题.对经典方法的改进一直是面板数据研究的重要内容.其次,文章提出了个体效应分组的面板数据模型和分组两阶段估计方法.先估计回归系数,再用K-means算法估计分组和组效应.与GFE方法相比,分组两阶段方法估计回归系数时,不受组间差异的影响,两个方法估计分组和组效应的效果相当.第叁,文章提出了回归系数随时间和个体都有变化的面板数据模型.具体是:回归系数在时间上有突变,截面上有分组,不同的组突变程度不同.这个模型最大限度的利用了面板数据两个维度的优势,使得模型刻画的更加细致、解释能力大大加强.对于这个模型,我们提出了一个运算简单,但十分有效,且对突变非常敏感的估计方法.文章在两大方面进行了非常有意义的研究。一方面,在经典分析中提出了新的估计方法,有效的克服了弱工具变量问题。另一方面,在推断个体特征问题中提出了全新的模型和估计方法,这是一个重大的突破。(本文来源于《东北师范大学》期刊2019-05-01）
陈才乐[10]（2019）在《分组传送网技术在数据通信中的应用分析》一文中研究指出如今,网络IP化发展速度较快,现存的网络技术结构无法满足大量的用户需求。分组传送网技术作为一种新型技术,具有明显的数据传输优势。因此,分析分组传送网技术的主要特点,结合数据通信传输要求提出分组传送网技术的应用策略,以期促进分组传送网技术在数据通信中的有效应用。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年04期）
分组数据论文开题报告
（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：
广播加密是命名数据网络中实现内容访问控制的一类重要方法,利用广播加密,可实现群组内内容的共享,但是现有随机分组策略导致缓存内容副本冗余增加,严重制约了网络性能;鉴于此,提出了基于用户位置分组的广播加密访问控制方案,通过修改兴趣包结构,加入TraceRouteTag字段确定用户在网络中的相对位置,将同一区域内的用户尽可能分到同一组,并针对不同的组进行基于广播加密的访问控制,提高了缓存利用率;ndnSIM仿真结果表明,相较于随机分组,基于用户拓扑位置分组的广播加密方案,提高了缓存利用率,降低了内容获取的时间开销。
（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。
分组数据论文参考文献
[1].和立道,张鑫娜,高明媛.财政政策促进居民消费的分组比较——基于中国近20年的数据实证[J].贵州师范大学学报(社会科学版).2019
[2].张倩,王新平.命名数据网络中基于用户位置分组的广播加密访问控制方案[J].计算机测量与控制.2019
[3].马丽.不同收入水平城镇居民消费特征及潜力分析——基于按收入分组的江苏城镇住户调查数据[J].统计科学与实践.2019
[4].王运兰.大数据背景下动态分组教学模式研究[J].无线互联科技.2019
[5].王志军.简单实现数据的自动分组[J].电脑知识与技术(经验技巧).2019
[6].赵星,吕博.基于自编码器的分组光网络监测数据分析与优化方法研究[J].信息通信技术与政策.2019
[7].杨惠,李韬,吕高锋,全巍,戴幻尧.多核网络分组处理系统的数据分段卸载发送机制[J].国防科技大学学报.2019
[8].张继超.基于对抗网络的稀疏分组和混合数据学习的人脸图像语义翻译的研究[D].山东大学.2019
[9].曲昊.基于分组模型的面板数据分析[D].东北师范大学.2019
[10].陈才乐.分组传送网技术在数据通信中的应用分析[J].通信电源技术.2019
论文知识图
