08
04/2025

[置顶]软件学报 | 浮点时序数据压缩综述（附论文、源码）

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物联网技术的发展产生了海量的浮点时序数据, 这给存储和传输带来了巨大挑战。为此, 浮点时序数据压缩变得至关重要。其根据数据可逆性可以分为有损和无损压缩。此外，实时性应用的需求催生了流式压缩算法。先前的时序压缩综述论文存在梳理不全面、脉络不清晰、分类标准单一、未归纳较新的具有代表性算法等问题。本次为大家带来重庆大学Start Lab在软件学报最新收录的论文《浮点时序数据压缩综述》。一. 相关背景时序...

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04/2025

[置顶]SIGMOD 2025 | Serf: 流式误差有界浮点压缩（附论文和源码）

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在物联网场景中，大量的浮点时间序列数据以流的方式生成，并在有限的带宽内传输，用于实时分析。为了提高效率，在传输前可以对数据进行压缩。但现有的浮点压缩方法要么是延迟较长的批处理压缩，要么是允许一定误差情况下压缩率差强人意的流式无损压缩。这两类算法都无法同时适应实时性要求和高压缩率要求。本次为大家带来重庆大学时空实验室和京东智能城市研究院联手在数据库领域顶级会议SIGMOD 2025发表的文章《Ser...

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05/2022

ICDE 2021: Apache ShardingSphere论文视频讲解（附ppt）



Apache ShardingSphere是Apache第一个面向数据分片的顶级开源项目。5 月 7 日下午 14:00，重庆大学副教授李瑞远老师受邀参加SphereEx第二期Meet-up,为大家带来《剖析 ShardingSphere 数据分片优势性能——数据库顶级会议论文 ICDE 2022 解读》分享。他为大家解读前段时间被国际顶级数据库会议 ICDE 收录的 “Apache Shardi...

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05/2022

ICDE 2022｜Apache ShardingSphere英文视频解读及现场问答

5 月 9 日-12 日，ICDE 国际数据工程会议于线上正式举行。会议期间，SphereEx CTO 潘娟现场解读收录论文《Apache ShardingSphere：A Holistic and Pluggable Platform for Data Sharding》。作为大数据领域顶级学术会议之一及 IEEE（电气电子工程师学会）的旗舰会议，ICDE、SIGMOD 以及 VLDB 并称数据...

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