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基于事故演化网络的高校实验室安全风险控制
被引量：
5
1
作者
阳富强
杨文家
余龙星
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第7期288-292,共5页
为了探索诱发高校实验室事故发生的风险因素,建立了高校实验室安全风险评价体系。从事故演化的角度分析了高校实验室存在的危险因子及其演化过程,并运用Pajek构建实验室安全事故风险演化网络模型。通过危险因子节点的出入度、子网节点...
为了探索诱发高校实验室事故发生的风险因素,建立了高校实验室安全风险评价体系。从事故演化的角度分析了高校实验室存在的危险因子及其演化过程,并运用Pajek构建实验室安全事故风险演化网络模型。通过危险因子节点的出入度、子网节点数和支链数,判断不同风险因子对高校实验室风险事故的影响大小。结果表明:人的因素和管理因素对实验室风险事故的影响最大,并从这两个维度提出针对性的安全管理建议,从而避免和减少实验室安全事故。
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关键词
高校实验室
安全管理
出入度
危险因子
子网节点数
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职称材料
Goldfish:基于矩阵分解的大规模RDF数据存储与查询系统
被引量：
11
2
作者
顾荣
仇红剑
+3 位作者
杨文家
胡伟
袁春风
黄宜华
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2212-2230,共19页
随着互联网应用的迅猛发展和语义网技术研究的深入,语义数据呈现出爆炸性增长趋势.一方面,对于语义数据实现高效存储和查询是语义网应用的重要基础,越来越多的语义应用可以依赖于此以提供更好的服务;另一方面,语义数据的爆炸性增长,对...
随着互联网应用的迅猛发展和语义网技术研究的深入,语义数据呈现出爆炸性增长趋势.一方面,对于语义数据实现高效存储和查询是语义网应用的重要基础,越来越多的语义应用可以依赖于此以提供更好的服务;另一方面,语义数据的爆炸性增长,对大数据环境下的语义数据的存储与查询技术提出了新的挑战.传统的基于关系型数据库的语义数据与查询系统已难以满足大规模语义数据的存储与查询需求.该文针对大规模RDF数据的存储与查询问题,以OpenRDF Sesame框架为基础,采用分布式分层式存储架构,提出并实现了属性表存储结构来进行语义数据的存储.在此基础上,针对布尔矩阵分解算法在对大规模语义数据构造属性表较慢的问题,基于Spark分布式计算框架提出并实现了并行化频繁项集挖掘算法求解大规模矩阵分解,以加速属性表的构造过程.并且,在查询层增加了基于哈希转换等查询优化.最后,基于该文所提出的索引结构和优化方法设计实现了原型系统Goldfish,并在大规模合成和真实数据集上进行了实验对比.结果表明,Goldfish原型系统比Rainbow系统查询性能平均提升约6倍,比Jena-HBase查询性能平均提升约500倍,比基于MapReduce的RDF查询系统SHARD性能平均提升约1200倍.
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关键词
大规模RDF存储
矩阵分解
分层式存储
大数据
语义网
SPARK
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职称材料
题名
基于事故演化网络的高校实验室安全风险控制
被引量：
5
1
作者
阳富强
杨文家
余龙星
机构
福州大学环境与安全工程学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第7期288-292,共5页
基金
国家自然科学基金项目(52274181)
福州大学2022年校级本科教育教学研究项目(03626450)。
文摘
为了探索诱发高校实验室事故发生的风险因素,建立了高校实验室安全风险评价体系。从事故演化的角度分析了高校实验室存在的危险因子及其演化过程,并运用Pajek构建实验室安全事故风险演化网络模型。通过危险因子节点的出入度、子网节点数和支链数,判断不同风险因子对高校实验室风险事故的影响大小。结果表明:人的因素和管理因素对实验室风险事故的影响最大,并从这两个维度提出针对性的安全管理建议,从而避免和减少实验室安全事故。
关键词
高校实验室
安全管理
出入度
危险因子
子网节点数
Keywords
university laboratories
safety management
discrepancies
risk factors
subnet number
分类号
X921 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
Goldfish:基于矩阵分解的大规模RDF数据存储与查询系统
被引量：
11
2
作者
顾荣
仇红剑
杨文家
胡伟
袁春风
黄宜华
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
江苏省软件新技术与产业化协同创新中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期2212-2230,共19页
基金
国家自然科学基金专项基金(61223003)
国家自然科学基金(61370019)
江苏省科技支撑计划项目(BE2014131)资助~~
文摘
随着互联网应用的迅猛发展和语义网技术研究的深入,语义数据呈现出爆炸性增长趋势.一方面,对于语义数据实现高效存储和查询是语义网应用的重要基础,越来越多的语义应用可以依赖于此以提供更好的服务;另一方面,语义数据的爆炸性增长,对大数据环境下的语义数据的存储与查询技术提出了新的挑战.传统的基于关系型数据库的语义数据与查询系统已难以满足大规模语义数据的存储与查询需求.该文针对大规模RDF数据的存储与查询问题,以OpenRDF Sesame框架为基础,采用分布式分层式存储架构,提出并实现了属性表存储结构来进行语义数据的存储.在此基础上,针对布尔矩阵分解算法在对大规模语义数据构造属性表较慢的问题,基于Spark分布式计算框架提出并实现了并行化频繁项集挖掘算法求解大规模矩阵分解,以加速属性表的构造过程.并且,在查询层增加了基于哈希转换等查询优化.最后,基于该文所提出的索引结构和优化方法设计实现了原型系统Goldfish,并在大规模合成和真实数据集上进行了实验对比.结果表明,Goldfish原型系统比Rainbow系统查询性能平均提升约6倍,比Jena-HBase查询性能平均提升约500倍,比基于MapReduce的RDF查询系统SHARD性能平均提升约1200倍.
关键词
大规模RDF存储
矩阵分解
分层式存储
大数据
语义网
SPARK
Keywords
large scale RDF store
matrix factorization
hierarchical storage
big data
semantic web
Spark
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于事故演化网络的高校实验室安全风险控制
阳富强
杨文家
余龙星
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Goldfish:基于矩阵分解的大规模RDF数据存储与查询系统
顾荣
仇红剑
杨文家
胡伟
袁春风
黄宜华
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
11
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