基于直方图的空间查询代价评估模型研究及实现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41271405
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    80.0万
  • 负责人：
    程昌秀
  • 依托单位：
    北京师范大学
  • 学科分类：
    D0114.地理信息学
  • 结题年份：
    2016
  • 批准年份：
    2012
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Spatial query cost evaluation is a basic theory of query optimization technique. Nowadays there are two problems in spatial query optimization field. One is that spatial query cost estimation model is not mature; the other is that histograms can only support selectivity evaluation of simple spatial queries. This project will focus on the up-deducing of spatial histograms, the selectivity estimation of each query step and the I/O and CPU cost estimation of spatial query operator. And then, it will form a series of spatial query cost estimation model with higher estimation precision, which should be widely used and easily integrated with database core. The project will also design and implement these models under the support of self-copyright spatial database management system. This work will strengthen research of spatial selectivity estimation in GIS fundamental theory and enhance the background query capacity of huge geographic spatial database.
空间查询代价评估模型是空间查询优化技术的核心基础理论。针对目前空间查询代价评估模型研究不成熟、直方图仅支持简单空间查询选择率估计等现状，项目重点突破空间直方图的向上推演以及查询各环节选择率估计等问题，突破基于I/O、CPU的空间查询代价评估模型，形成一套适用范围较广、估计精度较高、易于与数据库内核集成的空间查询代价评估模型，并在自主版权空间数据库管理系统（BeyonDB）的支持下设计实现，以期加强GIS基础理论中空间选择率估计的研究，提升海量地理空间数据库的后台查询承载力。

结项摘要

空间查询代价评估模型是空间查询优化技术的核心基础理论。针对目前空间查询代价评估模型研究不成熟、直方图仅支持简单空间查询选择率估计等现状，项目重点突破空间直方图的向上推演以及查询各环节选择率估计等问题，突破基于I/O、CPU 的空间查询代价评估模型，形成一套适用范围较广、估计精度较高、易于与数据库内核集成的空间查询代价评估模型，并在自主版权空间数据库管理系统（BeyonDB）的支持下设计实现，以期加强GIS 基础理论中空间选择率估计的研究，提升海量地理空间数据库的后台查询承载力。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
空间数据模型研究综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    地理信息世界
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔珂瑾;程昌秀
  • 通讯作者：
    程昌秀
An accurate selectivity estimation method for window queries and an implementation thereof
一种窗口查询精确选择性估计方法及其实现
  • DOI：
    10.1080/10095020.2015.1065047
  • 发表时间：
    2015-07
  • 期刊：
    Geo-spatial Information Science
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Jing Yang;Xiaomei Song;Shanli Yang;Lijun Wang
  • 通讯作者：
    Lijun Wang
数据网格化的多尺度特性研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    安徽农业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨静;程昌秀;李晓岚
  • 通讯作者：
    李晓岚
利用累计AB直方图进行空间选择率估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    程昌秀;胡夏天;宋晓眉;陈驰
  • 通讯作者：
    陈驰
空间约束对概念的提出与实现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    程昌秀；杨山力；宋晓眉；王利军
  • 通讯作者：
    程昌秀；杨山力；宋晓眉；王利军

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其他文献

中国耕地健康产能综合评价与试点评估研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    叶思菁;宋长青;程锋;张蕾娜;程昌秀;张超;杨建宇;朱德海
  • 通讯作者：
    朱德海
中国东南沿海城市海啸灾害风险评估
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    自然灾害学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    惠春;宁立新;程昌秀
  • 通讯作者：
    程昌秀
The relationship between heat flow and seismicity in global tectonically active zones
全球构造活动区热流与地震活动的关系
  • DOI：
    10.1515/geo-2020-0195
  • 发表时间：
    2020-01
  • 期刊：
    Open Geosciences
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    杨静;程昌秀
  • 通讯作者：
    程昌秀
基于完整目录数据的全球海啸时空分异研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    海洋学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宁立新;惠春;程昌秀
  • 通讯作者：
    程昌秀
Exploring of the spatially varying completeness of a tsunami catalogue
探索海啸目录的空间变化完整性
  • DOI：
    10.1007/s11069-021-05049-1
  • 发表时间：
    2021-10
  • 期刊：
    Natural Hazards
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Ning Lixing;程昌秀;Ana M. Cruz;Emmanuel Garnier
  • 通讯作者：
    Emmanuel Garnier

其他文献

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程昌秀的其他基金

基于历史事件的全球海啸灾害时空分异规律及风险评估
  • 批准号：
    41771537
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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