一、利用工具进行数据库数据的复杂查询（论文文献综述）
屠要峰,陈小强,周士俊,卞福升,吴非,陈兵[1]（2022）在《Geno:基于代价的异构融合查询优化器》文中提出新型硬件及其构建的环境改变了传统的计算、存储以及网络体系,也改变了上层软件既往的设计假设,特别是通用处理器和专用加速器组成的异构计算架构,改变了数据库系统的底层框架设计和查询优化的代价模型.数据库系统需要针对新型硬件的特性做出适应性调整,以充分发挥新硬件的潜力.提出一种面向CPU/GPU/FPGA异构计算融合的基于代价的查询优化器Geno,可以灵活地调度并最优化地使用各类资源.主要的贡献是:发现根据系统环境硬件实际能力调整代价参数可以显着地提升查询计划的准确性,并提出一种异构资源代价计算方法和校准工具;通过对GPU、FPGA等异构硬件能力估算及对数据库系统硬件实际能力的校准,建立异构计算环境下查询处理的代价模型;实现了支持选择、投影、连接、聚合的GPU算子和FPGA算子,实现了GPU算子融合及流水线设计、FPGA算子流水线设计;通过基于代价的评估解决算子分配和调度问题,生成异构协同的执行计划,实现异构计算资源的协同优化,以充分发挥各异构资源的优势.实验结果表明,通过Geno校准后的参数值与实际硬件能力更加匹配.相比于PostgreSQL和GPU数据库HeteroDB,Geno能够生成更加合理的查询计划.TPC-H实验中,在行存表情况下,Geno比Postgresql执行时长减少了64%-93%,比Hetero-DB执行时长减少了1%-39%;在列存表情况下, Geno比Postgresql执行时间减少了87%-92%,比Hetero-DB执行时间减少了1%-81%;Geno列存与行存相比,查询执行时间减少了32%-89%.
项兆坤,陈婷,苏仟,张蓉[2]（2021）在《面向OLAP数据库查询处理功能的模糊测试工具》文中研究说明查询处理是现代关系型数据库管理系统（DBMS）中最重要的功能之一,主要包括查询优化和查询执行.然而查询处理的复杂性导致了测试的高成本,阻碍了开发过程中的快速迭代,并可能在生产环境中导致严重错误.为了更好地服务于DBMS查询处理功能的评测,采用模糊测试的方法生成基于主键约束的随机数据和完全有效的复杂分析型查询;构建约束优化,对查询中算子的精确基数进行高效计算,从而获得查询的正确结果;最后实现了完整的工具.通过对TiDB的不同版本进行了小规模的测试,结果表明可以有效地检测出TiDB不同版本的一些Bug.
贾琼[3]（2021）在《基于关联数据的历史档案资源聚合研究》文中研究说明中华民族有着悠久的文明和灿烂的文化。中华优秀传统文化是中华民族的精神命脉,对中国特色社会主义建设有着重大意义,能够助推中国人民坚定文化自信。历史档案是中华优秀文化的载体,清晰系统地记录了中华民族的历史传统、文化积淀和文明传承,加强历史档案资源的开发利用,就是对中华优秀文化的挖掘、传承与创新。因此,以历史档案资源为研究对象,深入剖析其内容组织、聚合与开发等相关问题,具有重大的理论意义和现实价值。此外,随着现代信息技术在档案领域的不断应用与发展,档案资源的数字化管理与数据化应用成为学术研究和实践推进的重点领域。一方面,用户对历史文化资源全面获取的需求成为一种主流趋势,政府、社会和个人对历史档案的政治需求、学术需求、文化需求愈发迫切,并呈现出数字化、网络化、知识化等新特征;另一方面,数字技术的应用正在重塑历史档案开发利用的格局,数字人文、数据挖掘、知识组织等理论方法正在广泛应用于历史文献典籍的数据化加工、深度组织与实际应用等工作。但是面对卷帙浩繁、异构多元的历史档案资源,其深度聚合、语义互联、知识映射等问题的应用有效性有待解决。基于此,引入关联数据技术,构建实现历史档案资源聚合的解决方案,提出切实可行的实施策略,在理论层面、技术应用层面和实践层面具有较强的研究空间和应用场景。本研究在历史档案资源价值深刻认识的基础上,系统的梳理了历史档案资源开发利用、档案资源聚合、关联数据应用等领域的研究成果,发现基于关联数据的历史档案资源聚合研究具有进一步挖掘和探索的空间;在明确本研究基本研究概念和范畴的基础上,以档案价值论、档案知识组织、数字人文等理论与方法作为指导,展开系统的研究。首先,提出了关联数据技术驱动下历史档案资源聚合框架。明确了历史档案资源聚合的原则、流程及目标,讨论了历史档案资源聚合的关联强度、关联维度、关联阶度以及关联粒度四个维度,基于对历史档案资源层级的划分,提出了历史档案资源聚合的整体框架。其次,构建了历史档案资源的数据关联模型。对常用的历史档案资源元数据标准进行了对比分析,进一步明确元数据标准选择的思路和步骤,提出了历史档案资源描述的元数据方案;在对历史档案知识分类、知识本体层级划分等工作的基础上,以第二历史档案馆保存的中华民国临时约法档案为案例对象进行元数据实例研究,并以盛宣怀档案为例构建了历史档案资源知识本体;通过元数据元素识别、知识本体概念关系抽取等过程,实现历史档案资源数据关联模型的构建。第三,基于历史档案资源的数据关联模型,进一步设计了历史档案资源关联数据的语义化操作与发布流程,强化了历史档案资源聚合方案的可操作性。第四,详尽讨论了历史档案资源的聚合服务的主要功能,设计了历史档案资源聚合的服务平台。最后,针对目前历史档案资源服务现状,提出了基于关联数据的历史档案资源聚合的实施策略。本研究主要采用了文献调查、比较分析、实证研究等研究方法,从模型构建、技术方案、实现路径等角度进行讨论和分析,为历史档案资源开发利用提供新的视角和研究思路,对于激活历史档案价值实现,提高档案工作的社会影响力,满足政府、社会及个人的现实需求具有较强的促进作用。
葛俊言[4]（2021）在《面向在线教育领域的数据运营工具系统的设计与实现》文中研究表明随着互联网的普及,将传统教育与互联网融合的在线教育领域也随之蓬勃发展。2019年新冠疫情爆发导致大面积的学校停课,使得大量用户涌入在线教育领域。为了应对用户量的急速膨胀,公司大量增加了直播课的数量、种类以及产品功能。然而随着业务规模的快速增长,逐渐凸显出了大量的业务管理问题,包括营销分析断层、产品迭代效果无法量化、问题难以定位追踪等。为了帮助公司摆脱当前严重依赖人力的粗放运营状况,需要一个强大的数据运营工具系统来支持系统使用人员进行精确的用户运营、数据驱动制定合理决策以及通过监管业务数据把控业务进度。根据以上现实需求,本文设计并实现了一个面向在线教育领域的数据运营工具系统,主要包括数据中心子系统、个性化推送子系统、公众号运营子系统以及角色管理子系统。数据中心子系统涉及数据仓库的设计以及实现,通过数据仓库对原始数据进行处理,生成满足不同业务需求的报表数据,从而为本系统以及公司的进一步发展提供数据支撑。除此之外,数据中心子系统还负责展示在不同业务主题中不同维度下报表数据的各项指标,并提供自定义漏斗分析模型的功能,从而帮助系统使用人员灵活全面的进行数据分析工作。个性化推送子系统支持系统使用人员自定义推送规则并选择受众用户进行外部推送,从而帮助系统使用人员对受众用户灵活准确的推送个性化消息。公众号运营子系统负责支持系统使用人员进行公众号的配置并对公众号粉丝进行管理,从而帮助系统使用人员高效简洁的管理公众号。角色管理子系统采用RBAC（Role-Based Access Control）模型支持系统管理员以基于角色的形式管理系统使用人员的权限,从而保证系统安全性。在本系统的开发工作中本人主要负责数据仓库、数据中心、个性化推送、公众号运营以及角色管理部分的设计开发。本系统基于Spring Boot框架,主要使用Flume、Sqoop以及Canal进行数据采集,使用Flink、Spark、Impala、Drools、Free Marker进行数据处理,选用My SQL、HBase、Click House、Redis等数据库进行数据存储,从而完成系统整体搭建。本项目实现的面向在线教育领域的数据运营工具系统现已在公司投入使用,为系统以及公司的进一步发展提供了强劲有力的数据支持,极大地提升了运营等系统使用人员的工作效率,并帮助系统使用人员进行更为精细准确的数据监管、用户运营、用户营销、决策制定等工作。
司春景[5]（2021）在《基于蛋白互作的系统遗传学方法在植物功能基因鉴别中的应用》文中研究说明将植物中的目标表型与功能基因进行关联仍是生物遗传学的研究热点之一。伴随着高通量测序技术的不断发展和广泛应用,全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study,GWAS）技术已经在多种植物中用于鉴别与目标表型相关的基因位点。目前,对拟南芥、水稻和玉米的GWAS分析已经产生了大量的研究数据,并建立了专业数据库。但由于GWAS分析存在假阳性较高的局限性,使得基于GWAS分析确定目标表型与功能基因之间的关联是一个重要挑战。因此,本文基于植物（拟南芥、水稻和玉米）的GWAS汇总数据,利用系统遗传学方法对上述问题进行了研究。首先,在拟南芥开花时间、根部形态和产量3个表型组中,本文基于GWAS数据通过Gene Rank、K-shell、Hot Net diffusion-oriented subnetworks（Hot Net2）和Knowledge Graph（KG）等多种方法对目标表型中的功能基因进行重新鉴别,并通过上述多种方法计算结果的基因富集率比较分析,验证了基于蛋白互作的系统遗传方法能够有效地提高拟南芥功能基因富集率。基于上述研究结果,本文依据GWAS数据和PPI网络拓扑结构数据,结合Gene Rank算法、综合评分算法和Hot Net2算法,提出了一个组合模型,用于提高植物目标表型功能基因富集率（最高达到40%）,并将此组合模型在拟南芥462个表型中进行应用。其次,本文将组合模型应用到农作物水稻和玉米功能基因鉴别研究中,以提高对农作物功能基因预测的效率。水稻和玉米GWAS数据经基因型插补后,基因型数量平均提高了34.47倍,并将表型与SNP之间的关系映射为表型与基因之间的关系。基于已获得的基因-表型关联数据,组合模型成功鉴别出了水稻和玉米中的目标表型功能基因,并通过对GWAS数据中目标表型的差异基因机理解析验证了目标表型与差异基因之间的关联。最后,本文采用LAMP网站架构设计并开发了植物功能基因鉴别数据库Plant GWASRank（PGR,http://47.242.161.60/Plant/）。PGR数据库提供了:1)对拟南芥、水稻和玉米3种植物多种方法结果数据的检索、浏览、分析、可视化与下载;2)组合模型在线计算、数据后台运行、结果数据离线邮件发送;3)多种方法的软件程序包下载;4)帮助等功能。综上所述,鉴于基于蛋白互作的系统遗传学方法能够提高植物功能基因鉴别的效率,本文依据GWAS数据和PPI网络拓扑结构数据,结合Gene Rank算法、综合评分算法和Hot Net2算法,提出了一个组合模型用于提高植物目标表型功能基因富集率,并在拟南芥、玉米和水稻中得到了有效应用,进而设计开发了PGR数据库实现数据共享。
刘海,彭长根,吴振强,田有亮,田丰[6]（2021）在《基因组数据隐私保护理论与方法综述》文中研究说明基因组数据已广泛应用于科学研究、医疗服务、法律与取证和直接面向消费者服务.基因组数据不但可以唯一标识个体,而且与遗传、健康、表型和血缘关系密切关联.此外,基因组数据具有不随时间而变化的稳定性.因此,基因组数据管理不当和滥用将会带来人类所担心的隐私泄露问题.针对此问题,除了相关法律法规的监管以外,隐私保护技术也被用于实现基因组数据的隐私保护.为此,本论文对基因组数据的隐私保护理论与方法进行综述研究.首先,本论文根据基因组测序到应用归纳基因组数据的生态系统,并依据基因组数据特点分析其存在的隐私泄露问题.其次,分类总结和对比分析基因组数据存在的隐私威胁,并陈述重识别风险与共享基因组数据的价值之间的均衡模型.再次,分类概述和对比分析量化基因组数据隐私和效用的度量.然后,分析基因组数据生态系统中测序与存储、共享与聚集及应用的隐私泄露威胁.同时,分类介绍和对比分析用于基因组数据的隐私保护方法.针对基因组数据生态系统中存在的隐私泄露问题,根据所使用的隐私保护方法,分类概括和对比分析目前基因组数据隐私保护的研究成果.最后,通过对比分析已有的基因组数据隐私保护方法,对基因组数据生态系统中基因隐私保护的未来研究挑战进行展望.该工作为解决基因组数据的隐私泄露问题提供基础,进而推动基因组数据隐私保护的研究.
解智宇[7]（2021）在《基于微信平台的渭河水量调度业务集成服务系统研究》文中认为在这个蔚蓝星球的表面上覆盖绝大多数物质,就是我们碳基生物诞生的必须资源-水。这份资源来自地球母球馈赠,尽管资源量基数不小,但是全球人口的增长和人类社会发展的需要,使得水资源正在变得越来越少。黄河之于我国人民心中的位置,就像是渭河在陕西人民心中的位置一样。渭河水量调度不仪是对沿河城市发展的支撑,也是经济社会稳定的保障。随着水利信息化进程的推进和计算机科学技术的发展,本文基于微信平台对渭河水量调度业务集成,构建了一个渭河水量调度系统,为渭河水量调度业务提供了新的集成模式,也给水量调度工作人员带来一个更灵活方便的系统。关于渭河水量调度的业务集成服务研究主要研究内容和成果如下:（1）基于微信平台的渭河水量调度业务集成系统前台研究。针对渭河水量调度的需求及日常调度业务,将信息化和移动应用放在微信平台引入到渭河水量调度中,基于微信平台构建了水量调度业务集成系统的前台,用相关技术设计并实现了调度信息的查询、用水计划查询、水量调度相关业务订制推送等服务,微信平台的小程序作为渭河水量调度系统主要应用,公众号作以辅助,综合集成实现水量调度业务集成服务系统的前台。（2）渭河水量调度业务集成系统后台的研究。在渭河水量调度业务集成系统后台中,分析了水量调度的数据支撑,对数据的来源、获取方式、管理研究,并用一个数据汇集实例说明系统后台如何进行数据收集、管理、应用。对水量调度业务集成系统中的后台和前台的交互及接口进行设计,实现业务信息服务,并基于渭河水量调度的基本方式,在后台系统中说明水量调度方案如何定制的问题。（3）基于微信平台的渭河水量调度业务集成系统开发应用。基于微信平台和SSM架构,结合水利信息化的发展和移动应用开发技术的进步,研究渭河水量调度模式及业务后,分别在前后台对水量调度业务集成实现。前台由小程序和公众号实现成用,后台主要做数据支撑、调度方案编制及前台信息服务交互。该系统为渭河水量调度在移动应用上填补了一片空白,使得调度业务在微信平台即可进行,使调度工作更加具有灵活便携。
王新宇[8]（2021）在《面向光伏阵列监测的可视化系统研究与实现》文中指出在光伏发电系统中,光伏阵列会生成大量数据,这些数据中包含该光伏阵列的运行状态信息,为了能够合理有效地利用这些数据,设计并实现一个光伏阵列监测可视化系统对这些数据进行展示。使用该可视化系统,一方面有利于光伏电站运维人员对光伏阵列的运行状态进行监测,另一方面,便于系统管理员对工作人员进行管理。通过应用光伏阵列监测可视化系统,可以降低人工成本,减少工作人员管理中的漏洞,保证光伏系统的稳定运行。本文的主要工作如下:（1）设计一个满足光伏阵列运维需求的可视化监测系统。首先,该系统在开发框架上选择B/S架构,方便后期的部署。其次,为了降低系统的耦合性,在开发中使用模型/视图/控制器（Model/View/Controller,MVC）设计模式,实现系统的分模块开发。最后,选择JSP开发技术作为主体语言,使系统具有更好的跨平台能力。（2）在开发中通过Mybatis组件对数据库与其他组件进行配置,从而简化了代码,方便后期修改维护。当可视化界面刷新数据时,为减小客户机与服务器之间的传输数据量,采用Ajax技术实现异步传输,仅对局部界面进行更新,从而降低了服务器的运行压力。在日志模块,使用Logback组件进行开发,在简化开发过程的同时,也优化了日志模块的性能。（3）使用麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm,SSA）对光伏阵列的参数进行辨识,之后将辨识出的参数代入拟合函数,从而拟合出光伏阵列的特性曲线。为了避免SSA算法后期出现种群多样性减少的问题,向SSA算法中加入反向学习策略,增加了算法后期的种群多样性。经实验证明:（1）在对光伏阵列的特性曲线拟合部分进行测试时,SSA算法的参数辨识精度与迭代速度均优于作为对照的三种算法。（2）用户能够在PC端浏览器上访问该可视化系统,并且该系统在使用过程中呈现出较好的交互能力。
高宏杰[9]（2021）在《基于优化算法的痰瘀同治方抗心肌缺血再灌注损伤分子网络机制研究》文中提出1 研究目的心肌缺血再灌注损伤（Myocardial ischemia-reperfusion injury,MI/RI）常发生在心脏手术、冠脉搭桥、心肌梗塞后再通、心脏移植以及休克等情况下,已成为血运重建后常见的严重并发症。课题组的自拟方痰瘀同治方经过多年的临床观察发现其抗MI/RI疗效显着。故本研究拟采用网络药理学研究方法,探讨痰瘀同治方抗MI/RI的核心药效物质基础、潜在作用靶点及分子网络机制,对课题组前期开展的痰瘀同治方抗MI/RI的系列作用机制研究进行总结、补充和完善,为今后深入开展痰瘀同治方抗MI/RI的药理药效作用机制的实证研究指出方向。同时,为更好的预测和分析痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制,本研究对随机游走算法进行了优化和验证,为优化后的算法应用于中医药领域的网络药理学研究提供了参考依据。2 研究方法2.1基于优化算法的痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制研究应用OMIM数据库、GeneCards数据库、DisGeNET数据库和Pubmed数据库获得MI/RI的靶点。应用TCMSP数据库、TCMID数据库和化学专业数据库获得中药成分,应用SwissADME数据库筛选中药的活性成分,并用SwissTargetPrediction数据库预测中药活性成分的靶点。将痰瘀同治方中药活性成分的靶点和MI/RI的靶点做映射,获得痰瘀同治方抗MI/RI的潜在作用靶点,应用String数据库筛选出核心潜在作用靶点。运用cytoscape3.7.2软件构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”关系的网络图,计算痰瘀同治方中药活性成分抗MI/RI的网络效力值,得出痰瘀同治方抗MI/RI的核心中药活性成分。应用Cluego插件对痰瘀同治方抗MI/RI的核心靶点进行富集分析,探讨痰瘀同治方抗MI/RI的可能的潜在作用机制。为了快速有效的发现其可能的潜在作用机制,本研究对随机游走算法进行了优化,形成了基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法,并对该算法进行了验证。将优化后的算法应用于构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”的关系网络中,获得痰瘀同治方抗MI/RI的可能潜在的核心靶点,应用Cluego插件对核心靶点进行富集分析,探讨痰瘀同治方抗MI/RI的可能潜在的分子网络机制。2.2痰瘀同治方祛痰中药组/化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制研究应用TCMSP数据库、TCMID数据库和化学专业数据库获取祛痰中药组/化瘀中药组的中药成分,应用SwissADME数据库筛选出中药的活性成分,并用SwissTargetPrediction数据库预测中药活性成分的靶点。将痰瘀同治方祛痰中药组中药活性成分/化瘀中药组中药活性成分的靶点与MI/RI的靶点做映射,分别获得痰瘀同治方祛痰中药组/化瘀中药组抗MI/RI的潜在的可能的靶点。应用String数据库获得祛痰中药组/化瘀中药组的核心靶点。应用DAVID数据库对祛痰中药组/化瘀中药组抗MI/RI的核心靶点进行富集分析,探讨痰瘀同治方祛痰中药组/化瘀中药组抗MI/RI的可能的潜在分子网络机制。3 结果3.1基于优化算法的痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制研究（1）MI/RI靶点共1283个;（2）痰瘀同治方中药活性成分683个,预测中药活性成分靶点共1452个;（3）痰瘀同治方抗MI/RI的靶点共398个,运用String数据库获得核心靶点共337个;（4）应用cytoscape3.7.2软件构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”关系网络,共有885个节点和12462条边,根据计算出的网络效力值获得痰瘀同治方抗MI/RI的核心中药活性成分;（5）对痰瘀同治方抗MI/RI的337个核心靶点进行富集分析,结果显示:GO分析生物反应过程共986个,KEGG信号通路共79条;（6）基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”的核心网络共有节点269个,中药活性成分节点32个,疾病靶点节点237个。采用分子对接等方法对优化算法进行验证。（7）对痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”核心网络的237个靶点进行富集分析,结果显示:GO分析生物反应过程共739个,KEGG信号通路共131条。3.2痰瘀同治方祛痰中药组/化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制研究（1）痰瘀同治方祛痰中药组中药成分共173个,中药活性成分87个,预测中药活性成分靶点共560个;痰瘀同治方化瘀中药组中药成分共143个,中药活性成分194个,预测中药活性成分靶点共430个。（2）痰瘀同治方祛痰中药组抗MI/RI的靶点共178个,应用String数据库获得核心靶点140个;痰瘀同治方化瘀中药组抗MI/RI的靶点共155个,应用String数据库获得核心靶点113个。（3）对痰瘀同治方祛痰中药组抗MI/RI的140个核心靶点进行富集分析,结果显示:GO分析中生物反应过程共469个,KEGG信号通路共114条;对痰瘀同治方化瘀中药组抗MI/RI的113个核心靶点进行富集分析,结果显示:GO分析中生物反应过程共495个,KEGG信号通路共108条。4 结论4.1本研究提出的基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法可以准确快速的提取痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”核心网络,为该算法应用于中医药领域的网络药理学研究提供参考。4.2痰瘀同治方抗MI/RI核心中药活性成分共32个,核心中药为人参、川芎、薤白等6味中药。4.3痰瘀同治方呈现多成分、多靶点、多信号通路协同抗MI/RI的作用特点。本研究得出的痰瘀同治方抗MI/RI的“炎症反应”机制、痰瘀同治方祛痰中药组抗MI/RI的“凋亡过程负调控”作用机制与课题组前期的研究结果相吻合。此外,痰瘀同治方抗MI/RI的作用机制可能与“PI3K-Akt信号传导通路”“TNF信号通路”“ERK1和ERK2级联的正调控”“一氧化氮生物合成过程的正调控”“MAPK级联”作用机制有关。痰瘀同治方祛痰中药组抗MI/RI的作用机制还可能与“cAMP信号通路”有关,痰瘀同治方化瘀中药组抗MI/RI的作用机制可能与“HIF-1信号通路”和“血管内皮生长因子信号通路”有关。
纪帅[10]（2020）在《矿井通用测控系统主控平台的设计与实现》文中研究说明随着我国对矿山安全要求的不断提高及数字化矿山建设的逐步实施,各个煤矿都建立起了多种多样的测控系统来保障工作人员生命安全及煤矿生产安全。但是,逐步建立起来的煤矿测控系统是由不同专业、不同厂家在不同时期建成,这就导致系统存在很多问题。（1）系统复杂多样,管理困难。（2）监控系统之间的通信协议、存储格式等完全不同。（3）系统开发模式多种多样,不利于软件的复用。（4）数据共享存在平台依赖性。基于以上问题,开发一款数据规范、功能通用、安全性高的测控系统平台尤为重要,并在此平台的基础上实现数据共享,系统管理、升级和复用。平台从设计上分为系统编辑环境和系统运行环境,编辑环境用于监测软件的开发,运行环境实现数据的采集、显示、存储和共享功能。主控平台采用面向对象的设计方法、即插即用的设计理念,将平台的模块封装成类库,各模块间的组合采用动态链接实现相互调用。主控平台的通用性体现在各个方面,基础模块实现平台的基本功能,自定义模块实现平台的扩展功能。各模块按照三层架构模式开发,其中数据访问层和数据库中间件进行交互。采用工厂方法进行数据库对接,解决复杂的数据库扩展问题。采用基于字段的加密方式处理数据。采用基于角色的访问控制实现权限控制,将权限分为功能权限、模块权限和窗体权限。利用区块链技术设计数据共享模式,采用私有链、联盟链和公有链结合的方式实现数据的共享。用户可以通过系统编辑环境输入用户信息、分配权限、布局窗体样式、配置菜单等完成自定义系统开发。上述操作完成以后在系统运行环境中可以进行数据的监测、显示和共享。最终测试表明,主控平台在系统升级、功能扩展方面均表现出良好的性能。
二、利用工具进行数据库数据的复杂查询（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、利用工具进行数据库数据的复杂查询（论文提纲范文）
（1）Geno:基于代价的异构融合查询优化器（论文提纲范文）
| 1 相关工作 |
| (1)代价估算和连接算法 |
| (2)查询优化框架 |
| (3)基于学习的查询优化 |
| 2 Geno的设计 |
| 2.1 异构加速算子的设计 |
| 2.1.1 GPU算子设计 |
| 1) GPU算子融合设计 |
| 2) GPU算子流水线设计 |
| 2.1.2 FPGA算子设计 |
| 2.2 异构计算代价模型 |
| 2.2.1 异构计算代价校准 |
| 2.2.2 索引扫描I/O代价校准 |
| 2.2.3 异构计算传输代价估算 |
| 2.3 异构融合查询优化 |
| 2.3.1 异构计算路径代价模型 |
| 2.3.2 异构融合计算路径生成 |
| 2.3.3 动态统计信息及自动重优化 |
| 2.4 数据存储 |
| 3 实验与分析 |
| 3.1 实验环境 |
| 3.2 参数校准实验 |
| 3.2.1 计算相关代价参数校准实验 |
| 3.2.2 effective＿cache＿size参数校准实验 |
| 3.3 异构加速算子实验 |
| 3.4 TPC-H实验 |
| 4 总结与展望 |
（2）面向OLAP数据库查询处理功能的模糊测试工具（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 相关工作 |
| 2 系统整体架构 |
| 2.1 基于主键的数据生成 |
| 2.2 表间依赖关系生成 |
| 2.3 有效负载生成 |
| 2.3.1 负载模板生成 |
| 2.3.2 查询参数实例化 |
| 2.4 算子基数的高效计算 |
| 3 实验分析 |
| 3.1 实验环境 |
| 3.2 负载生成效率 |
| 3.3 测试有效性展示 |
| 3.3.1 Decimal类型转换Bug |
| 3.3.2 Ti DB Float类型不精确的问题 |
| 3.3.3 Ti DB主键自增Bug |
| 4 结论 |
（3）基于关联数据的历史档案资源聚合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究范畴 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本文创新点 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 历史档案资源的数字化开发 |
| 2.1.2 档案资源聚合 |
| 2.1.3 关联数据在档案领域的应用 |
| 2.1.4 研究述评 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 档案价值论 |
| 2.2.2 知识组织理论 |
| 2.2.3 数字人文理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于关联数据的历史档案资源聚合框架 |
| 3.1 历史档案资源聚合的原则、流程及目标 |
| 3.1.1 历史档案资源聚合的原则 |
| 3.1.2 历史档案资源聚合的流程 |
| 3.1.3 历史档案资源聚合的目标 |
| 3.2 历史档案资源关联的多维分析 |
| 3.2.1 关联强度 |
| 3.2.2 关联维度 |
| 3.2.3 关联阶度 |
| 3.2.4 关联粒度 |
| 3.3 基于关联数据的历史档案资源聚合框架构建 |
| 3.3.1 历史档案资源聚合层级划分 |
| 3.3.2 历史档案资源聚合结构框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 历史档案资源的数据关联模型 |
| 4.1 历史档案资源元数据方案设计 |
| 4.1.1 常用历史档案资源元数据比较分析 |
| 4.1.2 基于关联数据的历史档案元数据方案设计思路 |
| 4.1.3 历史档案元数据方案设计步骤 |
| 4.1.4 历史档案元数据方案 |
| 4.1.5 历史档案资源元数据实例 |
| 4.2 历史档案资源知识本体建模 |
| 4.2.1 历史档案资源知识分类体系 |
| 4.2.2 历史档案资源知识本体的类型 |
| 4.2.3 历史档案资源知识本体构建 |
| 4.2.4 历史档案资源知识本体构建实例 |
| 4.3 历史档案资源数据关联模型构建 |
| 4.3.1 元数据元素识别 |
| 4.3.2 知识本体概念关系抽取 |
| 4.3.3 历史档案资源数据关联模型实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 历史档案资源关联数据的发布与聚合 |
| 5.1 历史档案资源语义化处理 |
| 5.1.1 历史档案资源元数据语义化转换 |
| 5.1.2 历史档案资源RDF化过程 |
| 5.1.3 历史档案资源实体语义关联关系识别 |
| 5.2 历史档案资源关联数据的发布 |
| 5.2.1 历史档案资源关联数据URI命名 |
| 5.2.2 历史档案资源关联数据的存储 |
| 5.2.3 基于D2R的历史档案资源关联数据发布 |
| 5.2.4 历史档案资源关联数据发布实例 |
| 5.3 历史档案资源关联数据聚合 |
| 5.3.1 关联数据聚合方法 |
| 5.3.2 历史档案资源关联数据互联 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 历史档案资源的聚合服务 |
| 6.1 基于关联数据的聚合服务功能 |
| 6.1.1 历史档案资源检索服务 |
| 6.1.2 历史档案资源推荐服务 |
| 6.1.3 历史档案资源可视化服务 |
| 6.2 基于关联数据的历史档案资源聚合服务平台结构设计 |
| 6.2.1 存储层 |
| 6.2.2 描述层 |
| 6.2.3 服务层 |
| 6.2.4 应用层 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 历史档案资源关联聚合策略 |
| 7.1 历史档案资源关联聚合实施策略 |
| 7.1.1 实现多源异构历史档案资源采集方法 |
| 7.1.2 建立多元协作的组织机制 |
| 7.1.3 制定统一规范的标准体系 |
| 7.1.4 提供泛在化关联数据应用服务 |
| 7.2 历史档案资源关联聚合的保障机制 |
| 7.2.1 政策保障 |
| 7.2.2 技术保障 |
| 7.2.3 人才保障 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）面向在线教育领域的数据运营工具系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景与价值 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.3.1 数据中心子系统 |
| 1.3.2 个性化推送子系统 |
| 1.3.3 公众号运营子系统 |
| 1.3.4 角色管理子系统 |
| 1.3.5 本人主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 工具框架 |
| 2.1.1 Hive工具 |
| 2.1.2 SpringBoot框架 |
| 2.1.3 Shiro权限框架 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.2.1 Flume日志系统 |
| 2.2.2 Sqoop工具 |
| 2.2.3 Canal框架 |
| 2.3 数据处理 |
| 2.3.1 Flink计算引擎 |
| 2.3.2 Spark计算引擎 |
| 2.3.3 Impala计算引擎 |
| 2.3.4 Drools规则引擎 |
| 2.3.5 FreeMarker模版引擎 |
| 2.4 数据存储 |
| 2.4.1 MySQL数据库 |
| 2.4.3 HBase数据库 |
| 2.4.4 Click House数据库 |
| 2.4.5 Redis数据库 |
| 2.4.6 Kafka分布式消息缓存系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 功能性需求 |
| 3.2.1 数据中心子系统 |
| 3.2.2 个性化推送子系统 |
| 3.2.3 公众号运营子系统 |
| 3.2.4 角色管理子系统 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.3.1 安全性 |
| 3.3.2 可靠性 |
| 3.3.3 性能 |
| 3.3.4 扩展性 |
| 3.3.5 可维护性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统架构与功能结构设计 |
| 4.1.1 数据中心子系统功能结构设计 |
| 4.1.2 个性化推送子系统功能结构设计 |
| 4.1.3 公众号运营子系统功能结构设计 |
| 4.1.4 角色管理子系统功能结构设计 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 数据中心子系统数据库设计 |
| 4.2.2 个性化推送子系统数据库设计 |
| 4.2.3 公众号运营子系统数据库设计 |
| 4.2.4 角色管理子系统数据库设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统详细设计与实现 |
| 5.1 数据中心子系统 |
| 5.1.1 数据仓库 |
| 5.1.2 报表数据模块 |
| 5.1.3 漏斗分析模块 |
| 5.2 个性化推送子系统 |
| 5.2.1 规则设置模块 |
| 5.2.2 规则管理模块 |
| 5.2.3 推送配置模块 |
| 5.3 公众号运营子系统 |
| 5.3.1 自动回复模块 |
| 5.3.2 素材管理模块 |
| 5.3.3 粉丝管理模块 |
| 5.4 角色管理子系统 |
| 5.5 最终效果展示 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能性测试 |
| 6.2.1 测试方案 |
| 6.2.2 测试结果 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.3.1 测试方案 |
| 6.3.2 测试结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于蛋白互作的系统遗传学方法在植物功能基因鉴别中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 植物功能基因鉴别概述 |
| 1.1.1 拟南芥功能基因鉴别概述 |
| 1.1.2 水稻功能基因鉴别概述 |
| 1.1.3 玉米功能基因鉴别概述 |
| 1.2 植物蛋白质互作网络概述 |
| 1.2.1 拟南芥蛋白质互作网络 |
| 1.2.2 水稻蛋白质互作网络 |
| 1.2.3 玉米蛋白质互作网络 |
| 1.3 植物功能基因鉴别的GWAS方法 |
| 1.3.1 GWAS研究进展 |
| 1.3.2 GWAS面临的挑战 |
| 1.4 植物功能基因鉴别的知识图谱方法 |
| 1.5 基于蛋白互作的系统遗传学方法 |
| 1.5.1 GeneRank方法 |
| 1.5.2 HotNet2方法 |
| 1.5.3 K-shell方法 |
| 1.6 技术路线和组织结构 |
| 1.6.1 技术路线 |
| 1.6.2 组织结构 |
| 2 植物功能基因鉴别方法的比较分析 |
| 2.1 材料和方法 |
| 2.1.1 GWAS数据来源 |
| 2.1.2 标准基因数据来源 |
| 2.1.3 其他数据来源 |
| 2.1.4 基因富集率 |
| 2.2 不同方法在功能基因鉴别中的比较分析 |
| 2.2.1 GWAS方法功能基因鉴别 |
| 2.2.2 KG方法功能基因鉴别 |
| 2.2.3 GeneRank方法功能基因鉴别 |
| 2.2.4 HotNet2方法功能基因鉴别 |
| 2.2.5 K-shell方法功能基因鉴别 |
| 2.3 组合模型 |
| 2.3.1 组合模型的构建 |
| 2.3.2 组合模型与其他方法在功能基因鉴别中的比较分析 |
| 2.3.3 组合模型在拟南芥功能基因鉴别中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 组合模型在农作物功能基因鉴别中的应用 |
| 3.1 水稻功能基因鉴别 |
| 3.1.1 材料和方法 |
| 3.1.2 组合模型的应用 |
| 3.1.3 机理解析 |
| 3.2 玉米功能基因鉴别 |
| 3.2.1 材料和方法 |
| 3.2.2 组合模型应用 |
| 3.2.3 机理解析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 植物功能基因鉴别数据库的构建 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 数据库的整体设计 |
| 4.2 数据库的构建 |
| 4.2.1 拟南芥功能模块 |
| 4.2.2 水稻功能模块 |
| 4.2.3 玉米功能模块 |
| 4.2.4 在线计算功能模块 |
| 4.2.5 其他功能模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 附表 |
| 附录2 作者简历及研究成果 |
| 致谢 |
（6）基因组数据隐私保护理论与方法综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基因组数据隐私威胁 |
| 2.1 个体识别 |
| 2.2 链接攻击 |
| 2.3 基因型推断 |
| 2.4 贝叶斯推断 |
| 2.5 重识别风险博弈 |
| 3 基因组数据隐私与效用度量 |
| 3.1 基因组数据隐私度量 |
| 3.2 基因组数据效用度量 |
| 4 基因组数据隐私保护 |
| 4.1 基因组数据隐私泄露威胁 |
| 4.2 基于密码学的基因组数据隐私保护 |
| 4.2.1 基于对称和非对称加密的基因隐私保护 |
| 4.2.2 基于安全多方计算的基因隐私保护 |
| 4.2.3 基于同态加密的基因隐私保护 |
| 4.2.4 基于模糊加密的基因隐私保护 |
| 4.2.5 基于蜂蜜加密的基因隐私保护 |
| 4.2.6 基于SGX的基因隐私保护 |
| 4.2.7 基因隐私保护的密码学方法比较与分析 |
| 4.3 基于匿名的基因组数据隐私保护 |
| 4.4 基于差分隐私的基因组数据隐私保护 |
| 4.5 基于混合方法的基因组数据隐私保护 |
| 5 基因隐私保护方法分析与展望 |
| 6 总结 |
（7）基于微信平台的渭河水量调度业务集成服务系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 基于微信平台的水量调度业务集成系统前台研究 |
| 2.1 系统前台开发模式比选 |
| 2.1.1 B/S架构模式 |
| 2.1.2 移动应用开发模式 |
| 2.1.3 基于微信平台的开发模式 |
| 2.2 前台集成技术介绍 |
| 2.2.1 微信平台 |
| 2.2.2 数据可视化技术 |
| 2.2.3 关键技术框架 |
| 2.3 系统前台需求分析及业务研究 |
| 2.3.1 系统前台需求分析 |
| 2.3.2 前台系统业务流程 |
| 2.4 水量调度数据图表实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 渭河水量调度业务集成系统后台研究 |
| 3.1 渭河水量调度数据支撑 |
| 3.1.1 数据来源分析 |
| 3.1.2 数据获取方式 |
| 3.1.3 数据管理方式 |
| 3.1.4 数据安全保障 |
| 3.1.5 数据汇集及使用实例 |
| 3.2 系统后台关键技术 |
| 3.3 微信平台与调度系统数据交互及接口设计 |
| 3.3.1 微信平台和调度业务系统交互流程 |
| 3.3.2 渭河水量调度业务集成系统接口设计 |
| 3.4 渭河水量调度业务信息服务 |
| 3.4.1 调度业务信息服务流程 |
| 3.4.2 调度业务信息查询及推送系统的实现 |
| 3.5 渭河水量调度方案研究 |
| 3.5.1 渭河调度基本原则 |
| 3.5.2 渭河水量调度基本方式 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于微信平台的渭河水量调度业务集成系统开发应用 |
| 4.1 开发环境和开发工具 |
| 4.1.1 开发工具简介 |
| 4.1.2 开发环境配置 |
| 4.2 微信小程序 |
| 4.2.1 小程序安装使用 |
| 4.2.2 登录模块 |
| 4.2.3 实时水情模块 |
| 4.2.4 用水统计模块 |
| 4.2.5 调度计划模块 |
| 4.2.6 调度方案模块 |
| 4.3 微信公众号 |
| 4.4 调度方案编制子系统 |
| 4.4.1 年水量调度方案编制功能 |
| 4.4.2 月水量调度方案编制功能 |
| 4.4.3 调度方案报告生成 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（8）面向光伏阵列监测的可视化系统研究与实现（论文提纲范文）
| 搞要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光伏发电国内外发展现状 |
| 1.2.2 可视化发展 |
| 1.2.3 光伏运维监测技术发展 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 2 相关技术理论 |
| 2.1 可视化技术的相关理论 |
| 2.1.1 可视化基本流程 |
| 2.1.2 可视化设计原则 |
| 2.2 设计模式 |
| 2.2.1 可视化交互模式 |
| 2.2.2 架构模式 |
| 2.2.3 开发框架模式 |
| 2.3 可视化开发技术 |
| 2.3.1 My SQL数据库 |
| 2.3.2 JSP技术 |
| 2.3.3 Echarts |
| 2.4 小结 |
| 3 SSA辨识光伏阵列参数 |
| 3.1 光伏电池模型 |
| 3.1.1 光伏电池数学模型 |
| 3.1.2 工程应用下的光伏电池模型 |
| 3.1.3 建立目标函数 |
| 3.2 麻雀搜索算法 |
| 3.2.1 麻雀搜素算法更新策略 |
| 3.2.2 反向学习策略 |
| 3.3 麻雀搜索算法辨识光伏阵列参数 |
| 3.3.1 标准工况下对光伏阵列的辨识 |
| 3.3.2 不同环境下的辨识结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 光伏阵列监测可视化系统设计 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 可视化系统功能设计 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.3.1 可视化基础功能及用户管理实现 |
| 4.3.2 在线监测功能实现 |
| 4.3.3 数据库表实现 |
| 4.3.4 数据查询功能实现 |
| 4.4 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（9）基于优化算法的痰瘀同治方抗心肌缺血再灌注损伤分子网络机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 文献综述 |
| 综述一 中医药抗心肌缺血再灌注损伤的研究进展 |
| 参考文献 |
| 综述二 中药复方的网络药理学研究进展 |
| 参考文献 |
| 综述三 网络药理学算法在中医药领域的应用现状 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 临床研究 |
| 1 痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制 |
| 1.1 MI/RI靶点的收集与整理 |
| 1.2 痰瘀同治方中药活性成分及其靶点的收集与整理 |
| 1.3 痰瘀同治方中药活性成分抗MI/RI的核心靶点的筛选 |
| 1.4 构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”分子网络并计算中药活性成分的网络效力值 |
| 1.5 痰瘀同治方抗MI/RI核心靶点的富集分析 |
| 1.6 小结 |
| 2 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法 |
| 2.1 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法的基本原理与优势 |
| 2.2 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法的公式 |
| 2.3 小结 |
| 3 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法的痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制 |
| 3.1 基于优化算法构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”的核心网络 |
| 3.2 基于优化算法构建痰瘀同治方“中药活性成分-靶点-MI/RI”的核心网络靶点的富集分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 对平均最短路径偏向的重启随机游走算法的验证 |
| 4.1 痰瘀同治方核心中药活性成分与MI/RI关键靶点的分子对接 |
| 4.2 应用优化算法前后痰瘀同治方抗MI/RI靶点数量及富集分析路径的对比 |
| 4.3 基于优化算法的痰瘀同治方抗MI/RI靶点富集分析结果与课题组前期研究结果的对比 |
| 4.4 小结 |
| 5 痰瘀同治方祛痰中药组/化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制 |
| 5.1 痰瘀同治方祛痰中药组抗MI/RI的分子网络机制 |
| 5.2 痰瘀同治方化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制 |
| 讨论 |
| 1 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法 |
| 1.1 有偏向的重启随机游走算法中对偏向概率参数的筛选 |
| 1.2 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法与其它算法的对比与分析 |
| 1.3 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法与随机游走算法的对比与分析 |
| 1.4 基于平均最短路径偏向的重启随机游走算法的适用性及其不足 |
| 2 痰瘀同治方抗MI/RI的核心中药活性成分及其核心中药 |
| 3 痰瘀同治方、本方祛痰中药组和本方化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制的对比与分析 |
| 3.1 痰瘀同治方与本方祛痰中药组共同抗MI/RI的分子网络机制 |
| 3.2 痰瘀同治方与本方化瘀中药组共同抗MI/RI的分子网络机制 |
| 3.3 痰瘀同治方、本方祛痰中药组和本方化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制的对比研究 |
| 4 痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制 |
| 4.1 痰瘀同治方抗MI/RI的分子网络机制 |
| 4.2 痰瘀同治方祛痰中药组抗MI/RI的分子网络机制 |
| 4.3 痰瘀同治方化瘀中药组抗MI/RI的分子网络机制 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 附录 |
（10）矿井通用测控系统主控平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 2 矿井通用测控系统关键技术研究 |
| 2.1 基于区块链的数据共享架构研究 |
| 2.1.1 主控平台的区块链共享模型 |
| 2.1.2 基于区块链的数据存储结构 |
| 2.2 基于字段的数据加密 |
| 2.2.1 数据库加密方式 |
| 2.2.2 字段加密分析 |
| 2.2.3 主控平台加密思路和流程 |
| 2.3 基于窗体动态变化的RBAC模型研究 |
| 2.3.1 权限管理介绍 |
| 2.3.2 主控平台RBAC模型 |
| 2.3.3 RBAC模型的窗体权限实现 |
| 2.4 数据库中间件研究 |
| 2.4.1 数据库中间件模型 |
| 2.4.2 查询数据解析 |
| 2.4.3 多数据库扩展 |
| 2.5 平台数据交换方式 |
| 2.5.1 主控平台接口分类 |
| 2.5.2 接口数据格式 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 矿井通用测控系统主控平台需求分析与概要设计 |
| 3.1 矿井通用测控系统主控平台需求分析 |
| 3.1.1 平台需求概述 |
| 3.1.2 功能性需求 |
| 3.1.3 性能需求 |
| 3.2 矿井通用测控系统主控平台概要设计 |
| 3.2.1 平台概要设计 |
| 3.2.2 平台功能模块划分 |
| 3.2.3 数据库设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 矿井通用测控系统主控平台的详细设计 |
| 4.1 平台界面设计 |
| 4.1.1 系统配置环境界面 |
| 4.1.2 系统运行环境界面 |
| 4.1.3 用户管理界面 |
| 4.1.4 窗体管理界面 |
| 4.1.5 菜单管理界面 |
| 4.1.6 自定义窗体界面 |
| 4.2 公共模块设计 |
| 4.2.1 全局共享静态类模块 |
| 4.2.2 数据库模块 |
| 4.3 用户管理模块设计 |
| 4.3.1 设计目标 |
| 4.3.2 权限设计原则与计算方法 |
| 4.3.3 权限管理流程图 |
| 4.4 工具箱调用设计 |
| 4.4.1 工具的保存 |
| 4.4.2 工具实例化流程图 |
| 4.5 窗体管理模块设计 |
| 4.6 菜单管理模块设计 |
| 4.6.1 设计目标 |
| 4.6.2 菜单存储结构 |
| 4.6.3 菜单管理流程图 |
| 4.7 数据库中间件设计 |
| 4.7.1 设计目标 |
| 4.7.2 中间件实现原理 |
| 4.7.3 中间件流程图 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 矿井通用测控系统主控平台的测试 |
| 5.1 主控平台测试类型 |
| 5.2 测试环境搭建 |
| 5.3 测试过程 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所发表的论文 |
四、利用工具进行数据库数据的复杂查询（论文参考文献）
- [1]Geno:基于代价的异构融合查询优化器[J]. 屠要峰,陈小强,周士俊,卞福升,吴非,陈兵. 软件学报, 2022
- [2]面向OLAP数据库查询处理功能的模糊测试工具[J]. 项兆坤,陈婷,苏仟,张蓉. 华东师范大学学报(自然科学版), 2021(05)
- [3]基于关联数据的历史档案资源聚合研究[D]. 贾琼. 吉林大学, 2021(01)
- [4]面向在线教育领域的数据运营工具系统的设计与实现[D]. 葛俊言. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于蛋白互作的系统遗传学方法在植物功能基因鉴别中的应用[D]. 司春景. 华中农业大学, 2021(02)
- [6]基因组数据隐私保护理论与方法综述[J]. 刘海,彭长根,吴振强,田有亮,田丰. 计算机学报, 2021(07)
- [7]基于微信平台的渭河水量调度业务集成服务系统研究[D]. 解智宇. 西安理工大学, 2021(01)
- [8]面向光伏阵列监测的可视化系统研究与实现[D]. 王新宇. 西安理工大学, 2021(01)
- [9]基于优化算法的痰瘀同治方抗心肌缺血再灌注损伤分子网络机制研究[D]. 高宏杰. 中国中医科学院, 2021(02)
- [10]矿井通用测控系统主控平台的设计与实现[D]. 纪帅. 西安科技大学, 2020(01)