基于校验矩阵方法的局部修复码研究与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771273
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    67.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0101.信息论
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Internet and big data accelerate the rapid development of data centers. In distributed storage systems of data centers, storage nodes fail frequently, which implies that data redundancy and rapid recovery are necessary. As a new data redundancy strategy in distributed storage systems, locally repairable codes (LRCs) become a research focus in the areas of coding and information theory recently. The previous studies on an LRC are mainly performed through its generator matrix, focus on two aspects: theoretic minimum distance bounds and optimal LRC constructions. In this project, we employ skills and methods from classical coding theory and LDPC codes, study the LRC theory and applications by a parity-check matrix approach. The main contents of the project include the parity-check matrix characterization of an LRC, minimum distance bounds, constructions of optimal or cyclic LRCs, multiple locality or unequal locality models, the structure properties of LRCs and their applications in distributed storage systems, etc. Under the research framework of parity-check matrix, this project tries to unify the previous important results and explains their connections. Then for important cases of LRCs, e.g. cyclic, small finite field, multiple repair groups, new local repair models, etc., we will obtain new theoretic bounds or optimal constructions, and discuss the structure properties of optimal LRCs and their application in distributed storage systems. These works are very important for the basic theory and practical applications of LRCs.
互联网和大数据催生了数据中心的迅猛发展,在数据中心等分布式存储系统中,存储节点失效经常发生,迫切需要冗余备份和快速修复等核心技术,局部修复码(LRC)作为一种新的分布式存储冗余策略已成为近年来编码信息论领域的一大研究热点。以往的LRC研究主要是基于线性码生成矩阵进行的,集中于极小距离理论界和最优码构造两方面。本课题利用经典编码理论和LDPC码中的技巧和方法,从校验矩阵角度研究LRC理论与应用,主要包括:LRC的校验矩阵刻画、极小距离理论界、最优或循环LRC的构造、多组或不等局部修复模型、LRC的结构性质以及分布式存储应用,等等。本课题试图在新的校验矩阵研究框架下,首先将已有的重要结果统一起来并解释其联系,然后对于循环、小的有限域、多修复组、新局部修复模型等重要情形,给出LRC新的理论界或最优构造,并讨论其结构性质及应用。这些工作对于丰富深化LRC基本理论并推进其实际应用具有重要意义。

结项摘要

互联网和大数据催生了数据中心的迅猛发展,在数据中心等分布式存储系统中,存储节点失效经常发生,迫切需要冗余备份和快速修复等核心技术,局部修复码(LRC)作为一种新的分布式存储冗余策略已成为近年来编码信息论领域的一大研究热点。以往的LRC研究主要是基于线性码生成矩阵进行的,集中于极小距离理论界和最优码构造两方面。本课题利用经典编码理论和LDPC码中的技巧和方法,从校验矩阵角度研究LRC理论与应用,主要包括:LRC的校验矩阵刻画、极小距离理论界、最优或循环LRC的构造、多组或不等局部修复模型、LRC的结构性质以及分布式存储应用,等等。本课题试图在新的校验矩阵研究框架下,首先将已有的重要结果统一起来并解释其联系,然后对于循环、小的有限域、多修复组、新局部修复模型等重要情形,给出LRC新的理论界或最优构造,并讨论其结构性质及应用。这些工作对于丰富深化LRC基本理论并推进其实际应用具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(30)
专利数量(0)
Referenceless quality metric of multiply-distorted images based on structural degradation
基于结构退化的多重畸变图像的无参考质量度量
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2018.02.050
  • 发表时间:
    2018-05-17
  • 期刊:
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Dai, Tao;Gu, Ke;Xia, Shu-Tao
  • 通讯作者:
    Xia, Shu-Tao
Optimal Locally Repairable Codes for Parallel Reading
用于并行读取的最佳本地可修复代码
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2992188
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hao Jie;Shum Kenneth W.;Xia Shu-Tao;Li Deyin
  • 通讯作者:
    Li Deyin
Expander Recovery Performance of Bipartite Graphs With Girth Greater Than 4
周长大于4的二分图的扩展恢复性能
  • DOI:
    10.1109/tsipn.2018.2889229
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Lu Weizhi;Li Weiyu;Zhang Wei;Xia Shu-Tao
  • 通讯作者:
    Xia Shu-Tao
Video scene parsing: An overview of deep learning methods and datasets
视频场景解析:深度学习方法和数据集概述
  • DOI:
    10.1016/j.cviu.2020.103077
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    Computer Vision and Image Understanding
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Yan Xiyu;Gong Huihui;Jiang Yong;Xia Shu-Tao;Zheng Feng;You Xinge;Shao Ling
  • 通讯作者:
    Shao Ling
A probabilistic model for semantic advertising
语义广告的概率模型
  • DOI:
    10.1007/s10115-018-1160-7
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Knowledge and Information Systems
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Chen Jin-Yuan;Zheng Hai-Tao;Jiang Yong;Xia Shu-Tao;Zhao Cong-Zhi
  • 通讯作者:
    Zhao Cong-Zhi

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一种新的码率兼容LDPC码打孔方案
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    夏树涛
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  • 期刊:
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    夏树涛;刘璐;刘鑫吉
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    刘鑫吉
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夏树涛的其他基金

最优局部修复码的构造及其编解码算法研究
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    青年科学基金项目

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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