MATLAB与PLC通讯技术研究论文汇编

这个压缩包包含了谷歌公开的三篇重要技术论文的汉化版本，这些论文对大数据处理和分布式系统领域有着深远影响。以下是每篇论文的主要内容及重要知识点的详细解析：1. Google文件系统（GFS） - 概述：GFS是Google设计的大规模分布式文件系统，用于高效存储和处理海量数据。它采用分块存储、主服务器和简单的客户端接口，适用于大规模数据处理任务如Web索引构建和数据分析。2. Bigtable - 概述：Bigtable是Google内部使用的分布式数据库，用于存储结构化和半结构化数据，支持高效的数据存储和检索，广泛应用于搜索引擎和云存储服务。3. MapReduce - 概述：MapReduce是一种用于大规模数据集并行计算的编程模型，通过map和reduce操作实现任务分解和结果聚合，具有良好的负载均衡和故障恢复能力。

研究集中于EIS环境下的数据挖掘技术、FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术、IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现、InternetWeb数据挖掘的现状与进展、Internet数据挖掘原理与实现、Min-Max模糊神经网络的应用研究、OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论、OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用、在线降低钻孔操作中的加工误差预测补偿控制技术、SDSS中空间数据挖掘部件的设计与实现、Web上的数据挖掘技术和工具设计、Web使用模式研究中的数据挖掘、Web数据挖掘技术及工具研究、Web数据挖掘技术探讨、Web数据挖掘的BN实现方案、XML与面向Web的数据挖掘技术、新的数据挖掘模型与算法、面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现、估计人工神经网络泛化误差的新方法、基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架、基于神经网络的数据挖掘方法、基于遗传算法的模糊神经网络最优控制、实时过程控制中的数据挖掘算法研究、建立模糊模型的粗糙集方法、新型数据分析技术——数据挖掘、新的高效关联规则数据挖掘算法、有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法、测试数据挖掘算法的数据源生成方法、自适应模糊控制器、递归RBF神经网络模型的稳定性讨论、不确定性线性系统模型处理的新方法、中介粗集及其在数据挖掘中的应用、二进制神经网络隐元数目最小上界研究、以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘、信息技术在全球银行业的应用(六)——数据挖掘技术及其应用、信息检索中的数据挖掘技术、信息系统中面向粗糙集的数据挖掘方法、全连接回归神经网络的稳定性分析、关注政府上网后的数据挖掘、决策支持分析新技术——数据挖掘、分类特征规则的数据挖掘技术

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深入探讨 PostgreSQL 集群技术的核心概念、架构设计和应用场景。 1. PostgreSQL 集群架构 主从复制：介绍 PostgreSQL 主从复制的原理、配置和管理方法，包括流复制和逻辑复制。 共享存储：探讨基于共享存储的 PostgreSQL 集群方案，例如 STONITH 和 Pgpool-II。 分布式架构：分析 PostgreSQL 分布式集群架构，例如 PostgreSQL-XL 和 Citus。 2. PostgreSQL 集群关键技术 数据一致性：阐述 PostgreSQL 集群如何保证数据一致性，包括同步复制、异步复制和 quorum 机制。 负载均衡：介绍 PostgreSQL 集群的负载均衡策略，例如读写分离、连接池和代理服务器。 高可用性：分析 PostgreSQL 集群的高可用性解决方案，包括故障转移、自动恢复和数据备份。 3. PostgreSQL 集群应用实践 案例分析：分享实际应用中 PostgreSQL 集群的部署经验和性能优化技巧。 工具推荐：介绍常用的 PostgreSQL 集群监控、管理和运维工具。 未来展望：探讨 PostgreSQL 集群技术的未来发展趋势和挑战。

在Android操作系统中，手机通讯录是一个至关重要的功能，不仅提供联系人存储、查找和管理便捷，还与其他应用程序和服务紧密集成。这篇研究论文涉及Android系统架构，通讯录应用的联系人API使用，以及数据安全与隐私保护。

数字水印技术作为保护数字媒体版权的有效手段，近年来在国内外引起广泛关注。然而，由于其涉及的知识面广泛，即使是专业人士有时也感到挑战重重。因此，选择一种有效的编程工具成为解决该难题的关键。从数字水印技术的特点、一般模型和典型算法出发，简要介绍了一种高效实用的编程语言——Matlab。最后，作者提供了一个基于Matlab实现的数字水印实例。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

研究了PSK数字调制技术，并使用MATLAB进行了仿真实现。

本研究探索模拟最小频移键控技术的原理及其在AWGN信道中的抗噪性能。通过完成实验任务、记录数据并整理实验结果，最终完成了详尽的实践报告，包括报告和源程序。