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并行计算框架的内存优化算法研究 被引量：1
1
作者 杨帆 高国静 张怡锋 《信息技术》 2020年第8期132-135,140,共5页
传统的大数据内存分配算法存在运行速度慢、分配不均匀的问题,为此,提出一种新的并行计算框架的内存优化算法。通过利用无监督贪婪模式逐层训练方法进行训练学习并建立并行框架,采用分布式存储的方法对数据进行承载,最大程度提升运算性... 传统的大数据内存分配算法存在运行速度慢、分配不均匀的问题,为此,提出一种新的并行计算框架的内存优化算法。通过利用无监督贪婪模式逐层训练方法进行训练学习并建立并行框架,采用分布式存储的方法对数据进行承载,最大程度提升运算性能。同时,对较小内存Task做分化处理,保证算法的执行效率,并且会避免不必要的溢出操作。实验结果证明,相比于传统算法,所提算法的内存分配情况更合理、运行速度快,内存分配效果更好。 展开更多
关键词 大数据 数据库管理系统 分布式独立内存 分配算法
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提醒和定期评估管理模式在预防导尿管相关尿路感染中的应用 被引量：1
2
作者 龙丽洁 陈丹心 +3 位作者 黄沛娃 何远欢 罗燕君 伍柏灵 《中国现代医生》 2021年第8期164-167,共4页
目的观察提醒和定期评估管理模式在预防导尿管相关尿路感染中的应用效果。方法抽取2019年6月至2020年12月我院收治的80例患者为临床研究对象,所有患者均为ICU住院患者,且留置导尿管,根据随机数字表法分为对照组和观察组,每组各40例,其... 目的观察提醒和定期评估管理模式在预防导尿管相关尿路感染中的应用效果。方法抽取2019年6月至2020年12月我院收治的80例患者为临床研究对象,所有患者均为ICU住院患者,且留置导尿管,根据随机数字表法分为对照组和观察组,每组各40例,其中对照组采用常规留置导尿管理模式,观察组实施提醒和定期评估管理模式,比较两组留置导尿管理遗漏率、导尿管管理观察指标情况及生活质量评分。结果观察组患者留置导尿管理遗漏率为2.50%,显著低于对照组的17.50%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组患者导尿管留置时间为(12.17±2.14)d,显著短于对照组的(15.93±4.20)d,差异有统计学意义(P<0.05);观察组患者CAUTI感染率为2.50%,显著低于对照组的10.00%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组患者身体状况、情绪状态、认知状态、躯体疼痛评分显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论提醒和定期评估管理模式能有效预防导尿管相关尿路感染风险,降低遗漏,提升患者生活质量,值得推广。 展开更多
关键词 提醒和定期评估管理模式 导尿管 尿路感染 预防
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