内容:使用数据库系统,基本概念(数据模型,方案,实例)和数据库系统的组件,数据库系统架构和数据独立性,建模基础知识(模型概念,技术和方法),数据库模型的基础知识,数据库模型;实体关联模型,关系模型和关系查询模型(关系代数,查询和元组演算),数据库设计的阶段(概念,逻辑,物理设计),关系数据库设计(功能依赖性,正常形式,转换属性),数据库定义和数据库定义的基础和与SQL的基础。分析与交易数据处理 - 不同要求的不同体系结构,数据仓库(DWH)作为分析数据的统一记录来源,数据仓库系统的应用示例和DWH架构。概念建模:根据Golfarelli的维度事实模型。RDBMS上的维数数据模型的实现:Star模式和雪花架构。数据集成:数据保险库架构。提取 - 转换加载过程(ETL)。数据仓库的技术概念:位图索引,列存储,压缩,内存。
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深水地平线 (DWH) 大规模和持续性漏油事件对应急响应能力提出了挑战,需要在天气和操作层面进行准确、定量的石油评估。尽管经验丰富的观察员是溢油应急响应的中流砥柱,但训练有素的观察员人数很少,而且天气、石油乳化和场景照明几何等混杂因素也带来了挑战。广泛的机载和星载被动和主动遥感技术辅助了 DWH 溢油和影响监测。油膜厚度和油水乳化比是控制/清理的关键溢油响应参数,对于厚 (>0.1 毫米) 油膜,这些参数是从 AVIRIS(机载可见光/红外成像光谱仪)数据中定量得出的,使用基于近红外光谱吸收特征的形状和深度的光谱库方法。MODIS(中分辨率成像光谱仪)卫星,可见光谱宽带数据,表面浮油对太阳反射的调制,允许推断总浮油。多光谱专家系统使用神经网络方法提供快速响应厚度类别图。机载和卫星合成孔径雷达(SAR)提供全天空条件下的天气数据;然而,SAR 通常无法区分厚(>100 μ m)的油膜和薄油膜(至 0.1 μ m)。UAVSAR(无人驾驶飞行器 SAR)的信噪比显著提高,空间分辨率更高,可以成功区分与油膜厚度、表面覆盖率和乳化程度相结合的模式。使用 AVIRIS 研究了现场燃烧和烟羽,并证实了星载 CALIPSO(云气溶胶激光雷达和红外路径探测卫星观测)对燃烧气溶胶的观测。CALIPSO 和水深测量激光雷达数据记录了浅层地下石油,尽管需要辅助数据进行确认。机载高光谱、热红外数据具有夜间和阴天收集优势,并且与 MODIS 热数据一样被收集。然而,解释挑战和缺乏快速反应产品阻碍了其大量使用。快速反应产品是响应利用的关键——数据需求对时间至关重要;因此,高技术准备水平对于遥感产品的运营使用至关重要。DWH 的经验表明,开发和投入使用新的溢油应急遥感工具必须先于下一次重大石油泄漏事件发生。© 2012 Elsevier Inc. 保留所有权利。
该项目的目标是开发和展示用于供暖、制冷和生活热水 (DWH) 生产的新型模块化、紧凑、高性能和即插即用的热能存储 (TES) 解决方案,能够提供电力负荷转移,并对热能和电力负荷需求进行有意义的峰值削减。ECHO 项目将在行业耦合和提供需求灵活性的背景下为热能存储提供关键工具。ECHO 系统将适用于不同的能源场景。此外,它的模块化将允许在从小型公寓到大型建筑的不同规模中使用该概念。开发的系统将适应不同的能源和用户需求。它们可以通过内部热泵直接充电,利用电网的电力过剩,或直接连接到建筑物中安装的可再生能源。
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