高性能GML文档压缩算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873040
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    关佶红
  • 依托单位：
    同济大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

随着GML作为地理空间信息表达、交换的一种标准语言日益被业界接受和推广使用，越来越多的地理空间信息表现为GML文档。GML文档存在极大的冗余性（如大量重复而冗长的用于描述信息结构的标签和用于描述地物特征的属性值），且文档中包含有大量的空间浮点坐标、拓扑、时间序列数据。这导致在GML文档的存储和传输过程中要消耗大量的磁盘存储空间和网络带宽，成为GML应用推广的瓶颈之一。因此，有必要对GML文档进行压缩。本项申请提出"高性能GML压缩算法研究"这一课题，旨在基于GML的独特性，研究专门针对GML的高效压缩技术，以保证GML在地理空间信息存储和传输中发挥更大的优势和更高的效率。具体研究内容包括：GML文档编码结构与文法语义特征、空间坐标数据和时间序列数据压缩方法、基于时空拓扑的GML压缩算法、基于空间语义的GML压缩算法、GML数据流压缩算法、支持空间数据分析和非空间信息查询的GML压缩算法。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于等角映射的多样本增量流形学习算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谈超;关佶红;周水庚
  • 通讯作者：
    周水庚
基于递归特征消除法的蛋白质能量热点预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    山东大学学报(工学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    魏小敏;徐彬;关佶红
  • 通讯作者：
    关佶红
Gaming Temporal Networks
游戏时态网络
  • DOI：
    10.1109/tcsii.2018.2861621
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS–II
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张毅超;温广辉;陈关荣;王佳晟;熊敏敏;关佶红;周水庚
  • 通讯作者：
    周水庚
基于MapReduce的GML并行查询
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许斌;关佶红
  • 通讯作者：
    关佶红
一种基于角度保持的多样本增量流形学习算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谈超;关佶红;周水庚
  • 通讯作者：
    周水庚

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

关佶红的其他基金

药物分子性质预测的新方法研究
  • 批准号：
    62372326
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    50 万元
  • 项目类别：
    面上项目
scATAC-seq数据分析的关键计算方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    61 万元
  • 项目类别：
    面上项目
scATAC-seq数据分析的关键计算方法研究
  • 批准号：
    62172300
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    61.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
融合地理空间数据的人物行为与事件演化研究
  • 批准号：
    U1936205
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    257 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目
基于计算的蛋白质复合物检测新方法研究
  • 批准号：
    61772367
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    68.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向路网的空间关键词查询处理研究
  • 批准号：
    61373036
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    75.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于结构的蛋白质相互作用能量热点预测技术研究
  • 批准号：
    61173118
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    57.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
对等网络环境下文本检索技术研究
  • 批准号：
    60573183
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
关闭
close
客服二维码