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  • 2022-02-14 10:58:06

    在信息化建设过程中,由于各业务系统建设和实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其它经济和人为因素等因素影响,导致在发展过程中积累了大量采用不同存储方式的业务数据,包括采用的数据管理系统也大不相同,从简单的文件数据库到复杂的网络数据库,它们构成了的多源的异构数据。多源数据融合就是将各种不同的数据信息进行综合,吸取不同数据源的特点然后从中提取出统一的,比单一数据更好、 更丰富的信息,达到1=1=3的效果。将多源异构数据在融合后进行应用,并在同一界面的的展示。

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    一、 随着我国各行各业的发展,信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,大量的应用系统间需要数据交互、部门间、系统间形成复杂的网状结构,对于数据的生产、运用、维护和管理提出新挑战。
            建设多源异构数据平台,进行数据的汇聚、抽取、清洗、转换、合并等,将异构数据整合统一,汇聚共享,这是当下迫切的任务。
           TreeSoft支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server,ClickHouse, DB2, MongoDB, Hive, SAP HANA, Sybase, Caché,Informix, 达梦DM, 金仓Kinbase, 神通, 南大GBase, Redis等异构数据库。为各种异构数据库之间架起互通的桥梁。

    二、TreeSoft数据库管理系统具备适应性广,灵活性强等特点。
        1、支持主流RDBMS、NOSQL数据库间同步交换数据。
        2、支持单节点或集群布署,可应对庞杂的业务环境。
        3、支持百万级以上数据量同步。
        4、企业级定时任务框架,稳定高效。
        5、支持多数据源向多目标数据汇聚或数据分发。
        6、支持定时数据清洗转换等后处理。
        7、支持window, Linux,mac等操作系统。
        8、基于JAVA开发,WEB网页管理,快速布署,到处使用。
        9、基于网页灵活配置及管理,详细记录同步日志。
        10、兼具数据维护,数据库管理功能,大大提高工作效率。

    三、实际使用案例
       某高校系统集成项目,将各系统的MySQL、Oracle、SQL Server数据进行汇聚,建立统一大数据仓库。

    展开全文
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  • 5.基于联邦学习的多源异构数据融合算法 Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Based on Federated Learning 摘要:随着科技的迅猛发展,具有计算和存储能力的边缘设备数量不断增加,产生的数据流量更是呈指数式...

    5.基于联邦学习的多源异构数据融合算法
    Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Based on Federated Learning

    摘要:随着科技的迅猛发展,具有计算和存储能力的边缘设备数量不断增加,产生的数据流量更是呈指数式增长,这使得以云计算为核心的集中式处理模式难以高效处理边缘设备产生的数据.另外,由于边缘网络设备的多样性以及数据表示手段的不断丰富,多模态数据广泛存在.为充分利用边缘设备上的异构数据,解决边缘计算中由于数据隐私引起的“数据通信壁垒”问题,提出了一种联邦学习中基于Tucker分解的多源异构数据融合算法.该算法针对异构数据在无交互条件下的融合问题,引入张量Tucker分解理论,通过构建一个具有异构空间维度特性的高阶张量以捕捉异构数据的高维特征,从而实现联邦学习中多源异构数据的融合.最后,在MOSI数据集上验证了算法的有效性.

    关键词: 边缘计算, 联邦学习, 深度学习, 张量理论, 异构数据融合

    Abstract:With the rapid development of technology, the number of network edge devices with the capability of computation and memory is increasing, and the volume of the generated data is growing exponentially, which makes it difficult for a centralized processing model with cloud computing as the core to efficiently process data generated by edge devices. Not only will the network delay increase, but the data is likely to be leaked on the upload link, and data security cannot be guaranteed. In addition, due to the diversity of edge devices and the continuous enrichment of data representation methods, multi-modal data exists widely. The processing of multi-source heterogeneous data collected by different edge devices has become an urgent problem in big data research. In order to make full use of heterogeneous data on edge devices and solve the problem of “data communication barriers” caused by data privacy in edge computing, in this paper we propose a novel fusion algorithm for multi-source heterogeneous data based on Tucker decomposition in federated learning. For the fusion problem of heterogeneous data without interaction in federated learning, the proposed algorithm introduces Tucker decomposition theory to capture the multi-dimensional characteristics of heterogeneous data by constructing a high-order tensor. Finally, the effectiveness of this algorithm is verified on the MOSI dataset.

    Key words: edge computing, federated learning, deep learning, tensor theory, heterogeneous data fusion

    Heterogeneous:adj.异构的
    Fusion:n.融合
    exponentially:adv.成倍地
    centralize:v.集中
    enrichment:n.丰富
    urgent:adj.紧迫的
    barrier:n.壁垒
    decomposition:n.分解
    multi-dimensional:n.多维
    high-order:n.高阶
    tensor:n.张量

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空空如也

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多源异构数据

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