浙江大学计算机学院院长庄越挺

个人简介样本
样本一：
XXX博士教授 XX学院 XX学科
一、研究方向：
二、已取得的主要学术成绩、创新点、同行评价及学术影响（严格控制在300字以
内）
1、提出了基于视频流的人体运动提取和再生方法，拓展了传统计算机动画技术。

其
中形变子块匹配、双相机极线约束等研究成果被国内外同行……。

2、提出了视频人脸表情幻想算法，通过可控方向金字塔的样例学习从低分辨率视频
人脸生成高分辨率人脸表情，研究成果在……。

3、提出了多角色与虚拟场景的运动融合方法，解决人体运动与场景的交互，研究成
果发表于《Computer……》，被认为……
4、提出了包括关键帧提取、粒度可适视频度量、语义提取和挖掘的多媒体内容分析
与检索的新模型与方法。

其中……。

样本二：
XXX博士教授 XX学院 XX学科
三、研究方向：
四、已取得的主要学术成绩、创新点、同行评价及学术影响（严格控制在300字以
内）
1、最早在图像与视频解码器中考虑差错隐藏问题，关于该方向的最早两篇文章被
SCI分别引用67和58次，一篇综述文章被引用126次，成为该领域的经典文献。

2、最先提出采用多描述编码在噪声信道中对视频流进行多径传输的方法，其中一篇
论文于2003年获IEEE通信系统领域的最佳论文奖。

3、最先提出了基于网格的运动估计方法，并将其应用在视频编码方面。

最早发表的
三篇文章被SCI共引82次。

基于网格的运动估计方法已经成为MPEG-4……
4、倡导了对音视频信号进行联合分析来检索多媒体信息和产生内容梗概。

据统计，第七届学科评议组共设99个小组，共计1091位成员。

与第六届相比，增加了22个小组、235位成员，增幅约为27%姓名??年龄??学科专长??所在单位??备注01．哲学孙周兴??51??外国哲学、美学??同济大学李建华??55??伦理学、政治哲学??中南大学李晓兵??57??国外马克思主义哲学、西方哲学??中共中央党校杨耕??58??马克思主义哲学??北京师范大学吴晓明??57??马克思主义哲学??复旦大学汪信砚??53??马克思主义哲学??武汉大学张异宾??58??马克思主义哲学??南京大学张怀承??57??伦理学??湖南师范大学张法??60??美学??中国人民大学陈凡??60??科学技术哲学??东北大学陈少明??56??中国哲学、人文科学方法论??中山大学郁振华??48??外国哲学、中国哲学??华东师范大学卓新平??59??宗教学??中国社会科学院研究生院赵敦华??65??外国哲学、宗教学??北京大学盖建民??50??中国道教??四川大学02.理论经济学王广谦??59??货币金融理论与政策、经济与金融发展??中央财经大学龙小宁（女）43??西方经济学??厦门大学刘灿（女）63??政治经济学??西南财经大学李俊江??57??世界经济??吉林大学杨瑞龙??57??政治经济学??中国人民大学范从来??52??政治经济学??南京大学赵晓雷??59??经济思想史??上海财经大学姚洋??50??发展经济学、国家发展??北京大学袁志刚??56??西方经济学??复旦大学黄少安??52??政治经济学??山东大学黄泰岩??57??政治经济学??辽宁大学盛斌??43??世界经济??南开大学谢丹阳??50??西方经济学、发展经济学??武汉大学裴长洪??60??政治经济学??中国社会科学院研究生院03.应用经济学白重恩??51??经济增长和发展??清华大学丛树海??57??财政学??上海财经大学冯根福??57??产业组织与公司治理、金融市场与企业发展??西安交通大学曲振涛??57??财政学、产业经济学??哈尔滨商业大学吕炜??45??财政学??东北财经大学孙立坚??52??国际金融??复旦大学李俊生??54??财政学、公共管理学??中央财经大学肖红叶??65??经济统计学??天津财经大学吴晓求??55??金融学??中国人民大学张宇燕??54??世界经济??中国社会科学院研究生院张秋生??46??企业并购??北京交通大学张桥云??51??金融学??西南财经大学林木西??60??国民经济学??辽宁大学林桂军??55??国际贸易??对外经济贸易大学郑振龙??48??金融工程??厦门大学蔡洪滨??47??应用经济学??北京大学04.法学王志强??43??法律史??复旦大学王利明??54??民商法学??中国人民大学石静霞（女）??44??国际经济法??对外经济贸易大学孙长永??50??刑事诉讼法学??西南政法大学李曙光??51??经济法学??中国政法大学吴志攀??58??国际经济法、金融法??北京大学张文显??63??法理学、司法学、部门法哲学、法律政治学??吉林大学张恒山??60??法学理论、宪法学??中共中央党校陈建??57??经济法学??中国社会科学院研究生院周叶中??51??中国宪法学、两岸及港澳法制??武汉大学赵秉志??58??中国刑法、国际刑法??北京师范大学顾功耘??57??法学（经济法）??华东政法大学徐祥民??56??法学??中国海洋大学蒋新苗??50??国际私法学、民商法学、国际税法学、法律逻辑学??湖南师范大学05.政治学马德普??59??政治学理论??天津师范大学王长江??58??政党政治、政党比较研究??中共中央党校王浦劬??58??政治学理论与方法、中国政治与治理??北京大学朱光磊??55??政治学理论、行政管理??南开大学刘玉安??61??欧洲政治??山东大学李慎明??65??科学社会主义??中国社会科学院研究生院林尚立??51??政治学理论??复旦大学徐勇??59??政治学理论与中国政治、基层治理与农村问题??华中师范大学黄嘉树??61??政治学??中国人民大学06.社会学李汉林??61??社会学中国社会科学院研究生院李强??64??应用社会学??清华大学张静（女）??57??应用社会学、发展社会学??北京大学周大鸣??56??人类学??中山大学周晓虹??57??理论社会学??南京大学董晓萍（女）??64??民俗学（含民间文艺学）??北京师范大学翟振武??60??人口学??中国人民大学07.民族学牛汝极??56??民族学??新疆师范大学田??敏??50??民族社会学??中南民族大学齐木德道尔吉??60??中国民族史??内蒙古大学苏发祥??50??民族学??中央民族大学何??明??55??中国西南民族及其与东南亚的互动??云南大学沙马拉毅??61??民族学??西南民族大学郝时远??62??民族学??中国社会科学院研究生院高永久??50??民族学、民族社会学??兰州大学08.马克思主义理论王炳林??53??马克思主义中国化??北京师范大学艾四林??49??国外马克思主义??清华大学卢黎歌??61??思想政治教育理论与现代方法、道德文化??西安交通大学孙熙国??49??马克思主义基本原理??北京大学李佑新??57??马克思主义中国化研究、马克思主义哲学中国化研究??湘潭大学杨晓慧??52??思想政治教育理论与实践??东北师范大学邹诗鹏??49??国外马克思主义研究??复旦大学宋进??52??马克思主义中国化研究??华东师范大学张雷声（女）??60??马克思主义基本原理??中国人民大学陈锡喜??65??马克思主义基本原理??上海交通大学欧阳康??61??马克思主义??华中科技大学逄锦聚??67??政治经济学、马克思主义基本理论??南开大学祝黄河??59??马克思主义理论??江西师范大学骆郁廷??58??思想政治教育??武汉大学徐俊忠??58??马克思主义中国化研究??中山大学黄蓉生（女）??59??思想政治教育理论与实践??西南大学韩庆祥??57??马克思主义基本原理、马克思主义发展史??中共中央党校韩喜平??49??马克思主义中国化、马克思主义发展史??吉林大学程恩富??64??马克思主义基本原理??中国社会科学院研究生院09.公安学与公安技术牛青山??50??法医学、生物学??中国刑事警察学院刘耀??77??法庭科学、法医毒物分析??公安部??院士何家弘??61??证据法学、侦查学??中国人民大学洪卫军??56??公安信息化应用、安全防范技术??中国人民公安大学程琳??60??公安学、公安技术??中国人民公安大学魏东??44??火灾科学与消防工程、消防技术??中国人民武装警察部队学院10.教育学丁钢??61??教育史??华东师范大学石中英??47??教育学原理??北京师范大学邬大光??57??高等教育学、教育经济与管理??厦门大学邬志辉??48??教育学原理??东北师范大学陈洪捷??55??高等教育学??北京大学周洪宇??56??教育史、教育现实问题??华中师范大学孟繁华??51??教育政策研究??首都师范大学胡钦太??50??教育技术学??华南师范大学顾建军??51??技术教育课程与教学、职业教育基本理论??南京师范大学眭依凡??58??高等教育管理??浙江师范大学靳玉乐??48??课程与教学论??西南大学11.心理学白学军??48??发展与教育心理学??天津师范大学刘鸣??57??认知心理学??华南师范大学李红??49??基础心理学、发展与教育心理学??辽宁师范大学张智君??51??应用心理学、基础心理学??浙江大学陈红（女）??48??基础心理学??西南大学周晓林??51??认知心理学??北京大学梁宁建??61??认知心理学??华东师范大学董奇??53??发展与教育心理学??北京师范大学傅小兰（女）??51??认知心理学??中国科学院大学12.体育学王家宏??59??体育教育训练学??苏州大学吕万刚??48??体育教育训练学??武汉体育学院杨桦??59??体育人文社会学??北京体育大学陈佩杰??52??运动人体科学??上海体育学院季浏??53??体育与健康??华东师范大学周爱光??58??体育哲学??华南师范大学黄汉升??56??体育教育训练学??福建师范大学13.中国语言文学马重奇??65??汉语言文字学??福建师范大学左东岭??58??中国古代文学??首都师范大学杜桂萍（女）??51??中国古代文学??黑龙江大学李浩??54??中国古代文学??西北大学杨宝忠??58??汉语言文字学??河北大学杨慧林??60??比较文学与世界文学??中国人民大学吴俊??52??中国现当代文学??南京大学张新科??55??中国古代文学??陕西师范大学张福贵??59??中国现当代文学??吉林大学阿不都热西提?亚库甫??50??中国少数民族语言文学??中央民族大学陈引驰??48??中国古代文学??复旦大学陈平原??60??中国现当代文学??北京大学陈炎??57??文艺学??山东大学郭英德??60??中国古典文献学??北京师范大学曹顺庆??60??比较文学??四川大学朝戈金??56??民俗学中国社会科学院研究生院谭帆??55??中国古代文学??华东师范大学额尔敦白音??52??蒙古族文学??内蒙古大学14.外国语言文学王克非??60??外国语言学及应用语言学??北京外国语大学申丹（女）??56??叙事学、文体学??北京大学冉永平??49??外国语言学及应用语言学??广东外语外贸大学向明友??48??英语语言文学??北京航空航天大学许钧??60??法语语言文学??南京大学陈众议??57??西班牙语文学??中国社会科学院研究生院金莉（女）??60??英语语言文学??北京外国语大学钟智翔??49??亚非语言文学专业（东南亚研究）??解放军外国语学院黄忠廉??49??俄语语言文学、翻译学??黑龙江大学曹德明??59??外国语言学??上海外国语大学彭青龙??47??英语语言文学??上海交通大学蒋洪新??50??英美文学、比较文学与翻译学湖南师范大学褚孝泉??60??理论语言学??复旦大学蔡美花（女）??58??亚非语言文学??延边大学颜海平（女）??55??比较文学、比较文艺学??清华大学15．新闻传播学石义彬??59??传播学理论研究、媒介发展研究武汉大学张昆??52??政治传播??华中科技大学陈昌凤（女）??50??新闻传播史、大众传播与社会发展??清华大学胡正荣??48??传播学??中国传媒大学唐绪军??55??新闻业务研究??中国社会科学院研究生院黄旦??59??中外新闻传播思想??复旦大学喻国明??57??新闻传播学理论与方法??中国人民大学16.考古学方辉??50??商周考古研究??山东大学孙华??56??中国考古学??北京大学杨建华（女）??59??外国考古、商周考古??吉林大学陈星灿??50??中国新石器时代考古中国社会科学院研究生院陈洪海??50??新石器时代考古??西北大学霍巍??57??汉唐考古??四川大学魏坚??59??北方民族考古??中国人民大学17.中国史卜宪群??52??秦汉史??中国社会科学院研究生院马敏??59??中国近现代史、中西文化交流史??华中师范大学王子今??64??中国古代史??中国人民大学王先明??57??中国近现代史、社会史??南开大学李帆??53??中国近现代史??北京师范大学吴振武??57??古文字学??吉林大学张久和??51??北方民族史??内蒙古大学陈支平??62??中国史??厦门大学陈春声??55??中国社会经济史??中山大学陈谦平??59??中华民国史??南京大学林文勋??48??中国古代史、唐宋史??云南大学郑炳林??58??历史文献学??兰州大学荣新江??54??中外关系史、隋唐史??北京大学侯旭东??46??中国古代史（秦汉魏晋南北朝）??清华大学徐少华??59??中国历史地理、中国古代史??武汉大学章清??50??专门史??复旦大学18．世界史李剑鸣??54??美国史??复旦大学杨共乐??52??世界古代史??北京师范大学陈志强??62??世界上古中古史、欧洲史、基督教史、拜占庭史??南开大学武寅（女）??64??日本史??中国社会科学院研究生院侯建新??63??中世纪史、晚期近代早期欧洲史??天津师范大学洪邮生??57??国际关系史??南京大学高岱??59??英国史、殖民主义研究??北京大学韩东育??52??东亚史学??东北师范大学戴超武??5l??国际关系史??华东师范大学19.数学马富明??57??计算数学??吉林大学王跃飞??55??基础数学??中国科学院大学卢玉峰??52??数学??大连理工大学田刚??56??基础数学??北京大学??院士包刚??50??计算数学??浙江大学刘建亚??50??基础数学??山东大学扶磊??44??数学??南开大学肖??杰??52??基础数学??清华大学吴宗敏??57??应用数学??复旦大学陈化??58??偏微分方程??武汉大学陈发来??48??计算数学??中国科学技术大学陈杰诚??52??调和分析及其应用??浙江师范大学罗懋康??58??应用数学??四川大学唐梓洲??51??微分几何??北京师范大学谈胜利??51??基础数学??华东师范大学彭济根??47??应用泛函分析、稀疏信息处理??西安交通大学程崇庆??58??微分方程与动力系统??南京大学谭绍滨??51??无限维李代数、非结合代数??厦门大学20.物理学王孝群??52??关联电子体系与量子调控??上海交通大学王慧田??50??光学??南开大学王德真??56??理论物理??大连理工大学冯世平??56??凝聚态理论??北京师范大学刘正猷??49??凝聚态物理、声学??武汉大学许宁生??57??凝聚态物理??中山大学??院士李建新??50??凝聚态理论??南京大学吴晨旭??47??软凝聚态物理、纳米材料??厦门大学张卫平??52??光学、量子光学??华东师范大学张红（女）??47??凝聚态物理??四川大学金晓峰??52??凝聚态物理??复旦大学高鸿钧??51??凝聚态物理??中国科学院大学??院士龚旗煌??50??光学??北京大学??院士崔??田??50??凝聚态物理??吉林大学梁作堂??50??粒子物理理论??山东大学潘建伟??44??量子光学??中国科学技术大学??院士薛其坤??51??扫描隧道显微学??清华大学??院士薛德胜??49??凝聚态物理??兰州大学21.化学王绪绪??59??物理化学??福州大学冯小明??50??有机化学??四川大学??院士冯守华??58??无机化学、材料化学??吉林大学??院士刘伟生??56??无机化学??兰州大学刘??育??60??超分子化学、配位物理化学南开大学苏忠民??54??物理化学??东北师范大学李灿??54??物理化学??中国科学院大学??院士杨金龙??48??物理化学??中国科学技术大学张希??49??高分子化学与物理??清华大学??院士陈小明??53??无机化学??中山大学??院士周??翔??51??化学生物学、生物有机化学武汉大学郑兰荪??60??无机化学??厦门大学??院士贺鹤勇??52??物理化学??复旦大学高松??50??无机化学??北京大学??院士郭子建??53??生物无机化学??南京大学郭灿城??58??物理有机化学??湖南大学22.天文学朱宗宏??49??天体物理??北京师范大学刘晓为??49??天体物理学??北京大学严俊??56??分子云与恒星形成??中国科学院大学戴子高??50??高能天体物理??南京大学23.地理学王学军??50??环境地理学??北京大学史培军??55??自然地理学??北京师范大学??院士刘耀林??54??空间分析、地理信息系统??武汉大学张廷军??57??自然地理学??兰州大学陈振楼??50??环境地理学??华东师范大学保继刚??50??人文地理学（旅游地理学）??中山大学闾国年??53??地理信息系统??南京师范大学宫辉力??58??环境遥感??首都师范大学姚檀栋??60??冰川环境与全球变化??中国科学院大学??院士鹿化煜??46??第四纪环境和气候演变??南京大学24.大气科学田文寿??46??大气物理学与大气环境??兰州大学张庆红（女）??47??中小尺度气象学??北京大学费建芳??52??中尺度气象学??解放军理工大学谈哲敏??49??中尺度气象学??南京大学管兆勇??51??气候动力学??南京信息工程大学穆穆??60??大气动力学??中国科学院大学??院士25.海洋科学于志刚??52??海洋科学??中国海洋大学孙松??55??海洋生态学??中国科学院大学吴立新??48??海洋科学??中国海洋大学??院士张玮??56??河口海岸动力学??河海大学高抒??58??海洋地质??南京大学焦念志??52??海洋生态学、海洋环境科学??厦门大学??院士翦知渭??48??海洋地质学、第四纪地质学??同济大学26.地球物理学万卫星??56??空间物理??中国科学院大学??院士刘财??51??勘探地震、综合地球物理??吉林大学吴忠良??51??固体地球物理学??中国地震局地球物理研究所张绍东??41??中高层大气、空间天气??武汉大学陈晓非??56??固体地球物理学??中国科学技术大学徐义贤??49??地球物理学??中国地质大学黄清华??47??固体地球物理学??北京大学27．地质学?丁仲礼??57??第四纪地质学??中国科学院大学??院士王汝成??52??矿物学??南京大学史晓颖??58??古生物学与地层学??中国地质大学陈汉林??50??构造地质学??浙江大学郑永飞??55??地球化学??中国科学技术大学??院士倪师军??57??地球化学??成都理工大学赖绍聪??5l??岩石学??西北大学潘保田??50??第四纪地质学??兰州大学潘懋??60??构造地质、石油地质、灾害地质??北京大学28．生物学王学路??47??分子遗传学??华中农业大学王晓民??58??神经生物学??首都医科大学王磊??52??微生物遗传学??南开大学田志刚??58??天然免疫生物学??中国科学技术大学包振民??53??海洋生物学??中国海洋大学任海云（女）??53??细胞生物学??北京师范大学刘宝??51??植物表观遗传学??东北师范大学杨晓（女）??47??发育遗传学、分子遗传学??军事医学科学院何成??50??神经生物学??第二军医大学张大兵??47??作物遗传学??上海交通大学张传茂??56??细胞生物学??北京大学张辰宇??48??分子内分泌代谢??南京大学张灼华??5l??神经科学、医学遗传学??中南大学张学??50??医学遗传学、分子遗传学??北京协和医学院陈放??54??生物学（植物学）??四川大学陈晓亚??59??植物分子遗传??中国科学院大学??院士陈哗光??50??生物学??清华大学武维华??58??植物学??中国农业大学??院士林金星??53??植物学??北京林业大学金力??51??遗传学??复旦大学??院士郑利民??50??细胞生物学??中山大学高峰??52??心血管生理与病理学??第四军医大学章文华??49??植物学??南京农业大学舒红兵??47??细胞生物学??武汉大学??院士裴钢??61??细胞生物学、生物化学与分子生物学??同济大学??院士29．系统科学李志斌??54??非线性数学物理??华东师范大学狄增如??52??系统理论??北京师范大学沈轶??50??系统科学??华中科技大学张纪峰??51??复杂系统建模与调控??中国科学院大学高自友??51??系统理论??北京交通大学高岩??52??复杂系统优化??上海理工大学30.科学技术史王思明??53??科学技术史??南京农业大学曲安京??52??精密数学史??西北大学孙小淳??50??科学技术史??中国科学院大学吴国盛??50??科学技术通史、西方科学思想史??北京大学高策??56??物理学史、地方科技史??山西大学郭世荣??55??科学技术史??内蒙古师范大学潜伟??42??冶金技术史??北京科技大学31．生态学王传宽??51??森林生态学??东北林业大学方盛国??54??分子生态学??浙江大学方精云??55??植被生态学、全球生态学??北京大学??院士卢宝荣??57??进化生物学??复旦大学冯江??51??动物生态学??东北师范大学达良俊??52??城市生态学??华东师范大学阮宏华??51??森林生态、土壤生态与全球气候变化??南京林业大学李凤民??52??生态学??兰州大学吴文良??53??农业生态学??中国农业大学张大勇??50??进化生态学??北京师范大学周启星??51??污染生态学、环境生态学??南开大学段昌群??48??污染生态学??云南大学彭少麟??58??恢复生态学??中山大学32．统计学王兆军??49??数理统计、应用统计??南开大学刘扬（女）??48??统计学、经济统计学??中央财经大学杨灿??57??统计学??厦门大学邱东??57??经济统计学??北京师范大学汪荣明??49??精算学与金融风险管理??华东师范大学周勇??50??生存分析、生物统计、半（非）参数统计??上海财经大学袁卫??64??应用数理统计??中国人民大学耿直??58??统计学、数理统计??北京大学郭建华??47??生物统计学??东北师范大学蒋萍（女）??58??经济统计学??东北财经大学33.力学王铁军??53??固体变形、损伤与断裂??西安交通大学王清远??49??实验力学??四川大学亢一澜（女）??60??实验力学??天津大学孙茂??59??动物运动的流体力学??北京航空航天大学李玉龙??53??先进材料及结构力学行为??西北工业大学吴林志??51??新型轻质复合材料结构??哈尔滨工业大学佘振苏??52??流体力学??北京大学郑泉水??53??固体力学??清华大学胡海岩??58??非线性动力学与控制??北京理工大学??院士洪友士??63??固体力学??中国科学院大学郭旭??43??工程力学??大连理工大学唐国金??51??动力学与控制??国防科学技术大学34.机械工程王家序??60??高性能机电传动与智能控制系统??重庆大学朱荻??60??机械工程??南京航空航天大学??院士刘钊??56??机械设计及理论、机械电子工程??同济大学孙逢春??56??机械动力学??北京理工大学李晓红??55??机械设计及理论、矿山机械??武汉大学??院士张义民??56??机械动态设计??东北大学邵新宇??46??数字制造装备与工艺??华中科技大学林忠钦??57??汽车车辆工程??上海交通大学??院士周仲荣??49??机械设计及理论??西南交通大学赵丁选??49??工程机器人、复杂机械系统动力学及仿真??吉林大学赵罡??42??机械制造及其自动化??北京航空航天大学段吉安??44??机械制造及其自动化论、机械设计及理论??中南大学梁迎春??50??精密超精密加工技术??哈尔滨工业大学屠大维??49??精密检测及控制??上海大学蒋庄德??59??微纳制造与传感技术、超精密加工技术与测试??西安交通大学??院士韩旭??46??机械设计及理论??湖南大学雒建斌??53??摩擦学??清华大学??院士谭建荣??60??机械设计及理论??浙江大学??院士35．光学工程王涌天??57??虚拟现实与增强现实??北京理工大学刘旭??51??光学薄膜与精密检测??浙江大学刘泽金??51??光学工程??国防科学技术大学李小英（女）??46??光学工程??天津大学张国玉??52??光电仪器与检测技术??长春理工大学陈钱??50??光电成像与信息处理??南京理工大学武鹏飞??46??光学工程、精密仪器及机械南开大学骆清铭??48??光电医学工程??华中科技大学袁小聪??51??微纳光学??深圳大学36.仪器科学与技术尤政??51??仪器科学与技术??清华大学??院士杨俊??42??空间仪器??国防科学技术大学宋爱国??46??精密仪器及机械??东南大学张广军??49??动态视觉测量??北京航空航天大学??院士赵维谦??48??精密光电测试技术与仪器??北京理工大学彭喜元??53??测试计量技术及仪器??哈尔滨工业大学曾周末??52??检测技术及仪器??天津大学温志渝??65??微电子与MEMS技术??重庆大学37.材料科学与工程朱美芳（女）??49??材料学??东华大学刘庆??50??金属材料??重庆大学孙宝德??51??材料科学与工程??上海交通大学李元元??56??材料加工工程、铸造、粉末冶金??吉林大学??院士李亚利??50??纳米材料??天津大学杨鸣波??57??高分子成型加工??四川大学杨锐??49??材料科学??中国科学院大学张跃??56??功能纳米材料与器件、新能源材料??北京科技大学张联盟??59??材料加工工程??武汉理工大学张雄??58??建筑功能材料、建筑结构材料同济大学陈静波??50??高分子材料成型加工、模具数字化设计与制造??郑州大学林嘉平??50??高分子材料??华东理工大学罗宏杰??58??节能材料??上海大学周玉??59??无机非金属材料??哈尔滨工业大学??院士周华民??40??材料加工工程??华中科技大学单智伟??40??材料学—材料性能的原位观察和表征??西安交通大学南策文??52??无机非金属材料??清华大学??院士钱国栋??48??材料物理与化学??浙江大学徐现刚??49??半导体材料及器件??山东大学黄维??49??高分子化学与物理??南京工业大学??院士蒋成保??46??磁性功能材料??北京航空航天大学程新??51??材料学、材料物理与化学??济南大学谢毅（女）??47??无机材料??中国科学技术大学??院士雷明凯??51??材料表面工程??大连理工大学熊翔??51??材料学、材料加工工程??中南大学魏炳波??50??金属材料快速凝固科学与技术研究??西北工业大学??院士瞿金平??57??先进制造装备技术及理论??华南理工大学??院士38．冶金工程刑献然??51??冶金物理化学??北京科技大学任忠鸣??56??冶金??上海大学杨斌??49??冶金工程??昆明理工大学汪琦??54??钢铁冶金??辽宁科技大学张玉柱??58??炼铁??河北联合大学姜茂发??59??钢铁冶金新工艺新理论??东北大学郭学益??48??有色金属冶金、材料冶金??中南大学。

浙江大学海外合作与交流工作简报2011年第5期（总第7期）外事处编2011年6月【本期要目】●主题新闻☐唐仲英基金会向浙大捐资5000万元☐浙大校友李摩西捐资支持医学建设和发展☐杨卫校长参加第十届世界大学网络年会☐“悦读浙江”—外国留学生读书活动启动仪式在我校举行●重要往来☐金德水书记会见香港理工大学唐伟章校长一行☐英国伦敦大学学院校长访问浙大☐我校与新加坡科技设计大学举行合作管理委员会会议☐浙大赴美参加“2011浙江民营资本与海外人才智力对接活动”☐德国石荷州州务秘书一行访问我校☐澳大利亚驻中国大使馆新任教育参赞访问我校☐荷兰瓦赫宁根大学外事处亚洲区主任一行访问我校●国际会议☐浙大数学系国际评估成功举办☐我校荣获第35届ＡＣＭ国际大学生程序设计竞赛全球总决赛冠军☐“知识”理论及德国文学研究模式国际研讨会举行☐中华文化生涯教育论坛在浙大科技园举办☐公共卫生学院举办第九届国际人体组成学研讨会☐第一届亚洲储氢材料学术研讨会召开☐第十五届全球华人计算机教育应用大会在我校召开☐2011杭州国际高分子研讨会在我校召开☐国际绿色超级作物分子育种协作研讨会在杭召开☐2011中国法治国际会议在之江校区召开☐第12届燃烧副产物及健康影响国际会议在杭举办●合作项目☐附属一院与美国加州大学洛杉矶分校医学中心联合成立肝病中心☐浙大中日青年交流中心大楼奠基☐生仪学院与新加坡国立大学暑期联合培养计划正式启动☐援外项目2011年“小农适应全球化高级研修班”成功举行●外专外教☐第四届“汉语桥”在华留学生汉语大赛浙江赛区海选在我校举行☐方闻先生力作《超越再现》中文版首发●外事简讯☐六月外事动态●港澳台合作与交流☐我校代表团访问台湾高校推进两岸海洋科教合作☐廊桥：让文化穿越时空——2011浙港两地大学生文化交流营开幕☐台湾元智大学管理学院参访团访问我校☐浙江大学心脑血管药理研究生学术交流团成功访台●主题新闻唐仲英基金会向浙大捐资5000万元5月18日上午，美国唐氏工业董事长、唐氏基金会董事长、浙江大学首位名誉校董唐仲英先生再次来到浙江大学捐资助教。

国内外高校计算机学科调研与分析（国内部分）国内外高校计算机学科调研组北京航空航天大学计算机学院2009年8月5日▪计算机学科调研与分析之三：国内▪国内大学▪8所大学▪清华大学▪国防科技大学▪浙江大学▪北京大学▪南京大学▪哈尔滨工业大学▪上海交通大学▪华中科技大学▪清华大学▪特色学科方向▪理论计算机科学、人工智能、下一代互联网、计算机系统结构、数字媒体▪知名学者/领军人物▪姚期智(图灵奖获得者)、孙家广(院士)、李三立(院士)、张钹(院士)、应明生(长江学者)、吴建平(长江学者)▪重点实验室及重点学科▪计算机科学与技术国家一级重点学科▪信息科学与技术国家实验室▪智能技术与系统国家重点实验室▪近5年奖励(国家奖)▪2004 国家技术发明二等奖基于索普卡(SOPCA) 网络结构的索普卡电脑张尧学等▪2005 国家科技进步二等奖IPv6核心路由器吴建平等▪2007 国家科技进步二等奖中国下一代互联网示范工程CNGI示范网络核心网CNGI-CERNET2/6IX 吴建平等▪2007 国家科技进步二等奖高性能集群计算机与海量存储系统郑纬民等▪2008 国家自然科学二等奖非经典计算的形式化模型与逻辑基础应明生▪2008 国家科技进步二等奖TH-ID人脸和笔迹生物特征身份识别认证系统丁晓青等▪2008 国家技术发明二等奖基于网络融合的流媒体服务新技术戴琼海等▪重要项目▪973计划项目▪2006年，可视媒体智能处理的理论与方法，胡事民▪2009年，新一代互联网体系结构和协议基础研究，吴建平▪2009年，现代设计大型应用软件的可信性研究，孙家广▪自然科学基金重大/重点项目▪2004年，量子计算算法编码与过程控制研究▪2005年，情感计算理论与方法研究▪2007年，量子软件的理论与方法▪2008年，支持高速缓存一致的片上网络关键技术研究▪国防科技大学▪特色学科方向▪体系结构、系统软件、计算机网络、信息安全▪知名学者/领军人物▪卢锡城(院士)、周兴铭(院士)、杨学军(杰青)、王怀民(长江学者)、王戟(杰青) ▪重点实验室及重点学科▪计算机科学与技术国家一级重点学科▪并行与分布处理国家级国防重点实验室▪近5年奖励(国家奖)▪2006年国家科技进步二等奖新一代互联网高性能路由器苏金树等▪重要项目▪973计划项目▪2005年，虚拟计算环境聚合与协同机理研究，卢锡城▪自然科学基金重大/重点项目▪2007年，大型分布式软件系统的行为监控与可信演化，王怀民▪浙江大学▪特色学科方向▪图形学、CAD/CAM、网络多媒体、人工智能▪知名学者/领军人物▪潘云鹤(院士)、石教英、彭群生、鲍虎军(杰青)、吴朝晖(杰青) 、周昆(杰青) 、庄越挺(杰青)▪重点实验室及重点学科▪计算机应用技术二级国家重点学科▪计算机辅助设计与图形学国家重点实验室▪近5年奖励(国家奖)▪2004年计算机辅助产品创新设计的技术与系统潘云鹤等▪2007年国家技术发明二等奖纺织品数码喷印系统及其应用陈纯等▪重要项目▪973计划项目▪2009年，混合现实的理论和方法，鲍虎军▪北京大学▪特色学科方向▪软件工程、中文视觉听觉信息处理▪知名学者/领军人物▪杨芙清(院士)、何新贵(院士)、李晓明、梅宏(长江学者)、查红彬(长江学者)、高文(973首席)、金芝(杰青)、苏开乐(杰青)、程旭▪重点实验室及重点学科▪计算机科学与技术国家一级重点学科▪电子出版新技术国家工程研究中心▪软件工程国家工程研究中心。

第41卷第3期2007年3月浙 江 大 学 学 报(工学版)Journal o f Zhejiang U niv ersity (Engineer ing Science)Vol.41No.3M ar.2007收稿日期:20060324.浙江大学学报(工学版)网址:w w w.journals.z /eng基金项目:国家自然科学基金资助项目(60533090,60272031);国家杰出青年基金资助项目(60525108);中美百万册数字图书馆资助项目.作者简介:庄毅(1978-),男,浙江杭州人,博士生,从事海量多媒体数据库及高维索引研究.E -mail:zhu angyi@通讯联系人:翁建广,男,博士后,讲师.E -mail:w engjg@z 一种基于双重距离尺度的高维索引结构庄 毅,翁建广,庄越挺,吴 飞(浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027)摘 要:为了提高高维数据相似查询的效率,提出一种基于双重距离尺度(DDM )的新型高维索引结构.通过建模得到该DDM 的四元组数据结构,对于高维空间中的数据点,通过k 平均聚类算法将数据点聚成若干类,分别计算每个点对应的始点和质心距离,得到基于加权的质心距离,并将加权的质心距离作为每个数据点的索引键值,且用基于分片的B +树建立索引,得到了该索引的创建算法.高维空间的查询就转变成对一维空间的检索,并研究了数据点的维数、数据量和查询请求参数对查询性能的影响.结果表明,该DDM 能更有效地缩小搜索空间,减少距离计算的开销,特别适合海量高维数据的查询.关键词:k 近邻查询;类超球;质心距离;始点距离中图分类号:T P301 文献标识码:A 文章编号:1008973X(2007)03038006Novel high -dimensional indexing structure based on dua-l distance metricZHU ANG Yi,WEN Jian -guang,ZH U ANG Yue -t ing,WU Fei(College of Comp uter S cience and T echnology ,Zhej iang Univer sity ,H angz ho u 310027,China)Abstract:To speed up hig h -dimensional similarity search efficiency,a nov el high -dimensional index ing structure based on dual distance metr ic (DDM)w as pro posed.A four -tuple data structure o f the DDM w as obtained after modelling.Ev ery po int in high -dimensional space w as g rouped into som e cluster s using k -means cluster algor ithm,then the w eighted centr oid distance of ev ery point w as com puted based o n the start distance and centr oid distance of ev ery point.The index key value of ever y point w as inserted by a partitio n -based B +-tree,and the index construction algorithm w as o btained.Queries in hig h -dimensional space w ere transform ed into queries in sing le -dimensional space,and the effects of dimensionality,data size and query request param eter on quer y perform ance w ere inv estig ated.The results show that DDM can effectively reduce search space and the distance computation cost.The index structure is particularly fit fo r query ing larg e -scale hig h -dimensional data.Key words:k -nearest neighbo r search;cluster hypersphere;centroid distance;start distance 随着Internet 上多媒体信息的爆炸性增长,基于内容的海量多媒体信息检索成为一个热门的研究领域,其中海量高维数据的有效索引和查询技术是关键.而目前高维索引技术的查询效率往往还不够理想[1],特别对于维数较高的数据.高维索引技术经历了20多年的研究[1],所采用的技术主要分为3类:1)基于数据和空间分片的树形索引,如R -tree [2]及其变种[3-4]等.然而这些方法仅适合维数较低的情况,随着维数的增加,索引的性能下降使得顺序检索的效率往往优于树形索引.该类现象称为维数灾难.2)采用近似的方法来表示原始向量,如VA -file [5]和IQ -tree[6]等.其基本思想是通过对高维数据进行压缩和近似存储来加速顺序查找速度.然而数据压缩和量化带来的信息丢失,使得首次过滤后的查询精度并不令人满意.尽管它能显著减少磁盘的I/O 次数,但由于对位串解码和对查询点距离的上、下界计算,会导致很高的CPU 运算开销.3)采用基于距离尺度的方法,即通过将高维数据转化为一维数据或距离值来进行高维检索,包括NB -Tree [7]和iDistance [8].NB -T ree [7]通过计算高维空间中的每个点与原点O (0,0,,,0)的距离,将高维数据点映射到一维空间,然后对这些距离值建立B +树索引,使得高维检索转变为一维空间的检索.尽管该方法能够快速得到查询结果,但是由于它不能有效地缩减查询空间,特别当维数很高时,查询效率较差.iDistance [8]是一种基于多参考点的高维索引方法,该方法通过引入多参考点和结合聚类等方法有效地缩小了数据搜索空间范围,提高了查询效率.然而该方法的查询效率很大程度上取决于参考点的选取,并且依赖数据聚类和分片.最坏的情况下,查询空间几乎会覆盖整个高维空间.本文介绍一种基于双重距离尺度(dual distance metric,DDM)的高维索引方法,用于支持高效的相似查询.该方法的基本思想是通过聚类和基于双重距离尺度(即始点距离和质心距离)的方法,将高维空间的每个点转化成一维空间对应的距离值.1 双重距离尺度1.1 问题定义及动机给定高维数据库8={V 1,V 2,,,V n },其中V i为第i 个数据点,每个点的维数为d,且P V i I 8.不失一般性,对于任意给定的2个点V i 与V j ,它们间的距离用d(V i ,V j )来表示.同时给定一个查询点V q 和查询半径r,该超球表示为((V q ,r ).定义1 始点距离.给定点V i ,它的始点距离(start -distance,SD )为它到原点V o 的距离,记作R (V i )=d (V i ,V o ),其中V o ={0,0,,,0}.假设n 个点通过k 平均聚类得到T 个类.对于任意一个类C j ,其中j I [1,T ],该类中点的个数记为+C j +,且满足ET j=1+C i +=n.定义2 类半径.对于任意一个类C j (V 1,V 2,,,V x ),其质心O j 与该类中距离其最远点的距离为它的类半径,记作R j ,其中j I [1,T ],且x =+C j +.定义3 类超球.给定任意一个类C j 和类半径R j ,类超球表示为((O j ,R j ).定义4 质心距离.给定一个点V i ,它的质心距离(centroid -distance,CD)为该点到所在类C j 的质心O j 的距离,表示为D (V i )=d(V i ,O j ),且V i I ((O j ,R j ),i I [1,+C j +],j I [1,T].DDM 的提出是基于以下2点:1)在高维空间中,点之间的相似性可以通过该点与某个参考点之间的距离来度量和排序;2)由于距离是一维值,这样可以用其来近似表示高维空间对应的点,同时可以使用一维索引B +树来对这些距离值建立索引.1.2 数据结构本文DDM 方法首先通过k 平均聚类,将数据点聚成T 类,然后求得每个点的始点距离R 和质心距离D ,这样每个点V i 可以表示为一个四元组:V i J =〈i,G ,R ,D 〉.(1)式中:i 为点V i 的编号,G 为该点所属类的编号.图1 类超球的切分Fig.1 Slices o f clust er hyperspher e由于每个类超球中点对应的R 和D 无法进行有效组合表达成一个统一的索引键值,以便能够进一步缩小搜索空间.为此本文提出基于加权质心距离的方法,该方法通过对类超球的切分来得到索引键值,如图1所示.假设查询超球((V q ,r)与第j 个类超球((O j ,R j )相交,首先将该类超球中点的始点距离R 平均切分为K 片.对于该类超球中第l 个分片的点来说,当R (V i )I [R (O j )-R j +2R j l/K ,R (O j )-R j +2R j (l +1)/K ],其中l I [1,K ],且满足l =(K @R (V i )-R (O j )+R j )/(2R j )+1,该点对应的加权质心距离,记为Q ,表示为Q (V i )=l +D (V i )/M.(2)由于D (V i )可能大于1,需要通过对其分别除以M 进行归一化,使得其值小于1,其中对于真实数据来说,M 取2.而对于均匀分布的随机数据来说,M 取d.这样使得每个点对应的质心距离的值域尽量不381第3期庄毅,等:一种基于双重距离尺度的高维索引结构重叠,最后对n 个键值建立基于分片的B +树索引.2 相关算法2.1 索引生成算法DDM 的索引结构如图2所示,它由一张哈希表和T 个子索引构成,其中T 为聚类个数.通过k 平均聚类后,每个类超球中的点分别采用一棵B +树建立索引,作为DDM 的一个子索引.当存在T 个类时,就需要建立T 棵B +树,同时需要建立一张哈希表,根据点所在类的编号快速地找到对应的子索引.一般采用最简单的一一对应的方式来完成哈希映射,即点所在类的编号为其子索引的编号.图2 DDM 的索引框架Fig.2 Index architecture o f DDM图3中DDM 索引的创建分2步:1)首先对n 个点进行k 平均聚类,得到T 个类,然后通过T 次循环,用new DDMF ile()生成子B +树索引头文件;2)接着对于每个类中的点,计算它的质心距离,并且通过转换得到对应的键值,并将其插入对应的子B +树索引.尽管得到的这k 个子索引在物理上是离散存储,但通过哈希表的统一映射,使得其在逻辑上是完整的.DDM 索引生成算法如下:算法1 DD M 索引创建输入:8:高维数据库,K :类超球的分片个数;输出:bt(1to T ):DDM 高维索引;1points are g ro uped into T cluster s by k -M eans algo rithm;2fo r j :=1to T do3 bt(j )←new D DM File();4 fo r each point V i in the j -th cluster5 compute the centro id -distance and slice ID (l)o f V i ;6 Q (V i )=l +D (V i )/M ;7 insert Q (V i )to the j-th B +tr ee bt(j );8 end fo r9 r et ur n bt(j );10end for图3 DDM 索引生成算法F ig.3 Index constructio n algo rithm fo r DDM index2.2 k 近邻查询算法基于DDM 的k 近邻查询(k -nearest neighbor ,k -NN )在开始之前,假设查询超球((V q,r )与第j个类超球((O j ,R j )相交,研究((V q ,r )与((O j ,R j )中的哪些分片相交.如图1所示,((V q ,r )对应的始点距离范围为[R (V q )-r ,R (V q )+r],与其相交的类超球((O j ,R j )对应的始点距离范围为[R (O j )-R j ,R (O j )+R j ].通过推导,可以得到该类超球中实际与((V q ,r )相交的分片是从第L (j )个到第U(j )个,其中L(j )[U(j ),满足下式:L(j )=(R (V q )-r -R (O j )+R j )K /(2R j )+1;当R (O j )-R j <R (V q )-r <R (O j )+R j ,1, 当R (V q )-r [R (O j )-R j .(3)U(j )=(R (V q )+r -R (O j )+R j )K /(2R j )+1;当R (V q )+r <R (O j )+R j ,K , 当R (V q )+r \R (O j )+R j .(4)k -NN 查询较范围查询稍复杂,其本质是通过嵌套地调用范围查询算法来得到k 个最近邻点.k邻近查询算法如图4:算法2 k N N Search(V q ,k )输入:查询点V q ,k 输出:查询结果S 1r ←0,s ←5;/*初始化/2w hile (+S +<k) /*当返回候选点个数小于k ,继续循环/3 r ←r +$r;/*$r 很小,用于逐步增加半径值/4 S ←SR Sear ch(V q ,r );/*嵌套调用Rang eSear ch ()/5 if (+S +>k)then /*当返回候选点个数大于k /6 for co unt :=1to +S +-k -17 V far ←Far thest(S ,V q );8 S ←S -V fa r ;/*将V far 从候选点集S 中删除/9 end for 10 end if 11end w hileRS ear ch(V q ,r)12fo r j :=1to T do /*T 为总的聚类个数/13 if ((O j ,R j )contains ((V q ,r )then 14 S 1←Search(V q ,r,j );15 S ←S G S 1;16 end;/*结束循环/17 else if ((O j ,R j )inter sects ((V q ,r)then 18 S 1←Search(V q ,r,j );19 S ←S G S 1;20 else /*表明查询超球与第j 类超球不相交/21 break;/*跳出本次循环/22 end if 23end fo r 24r et ur n S ;/*返回候选点/S ear ch(V q ,r,j )25lef t ←L (j )+(d(V q ,O j )-r )/M ; /*L (j )由式(3)得到/26r ight ←U(j )+R j /M ;/*U (j )由式(4)得到/27S ←BRSear ch [lef t,r ight,j ];28fo r each point V i in the candidate points S 29 if d(V q ,V i )>r then S ←S -V i ;30end fo r 31r et ur n s ;/*返回候选点/图4 k 近邻查询算法F ig.4 k -N N algo rithm382浙 江 大 学 学 报(工学版) 第41卷与范围查询不同的是,算法中k -NN 近邻查询算法开始是用一个较小的半径r 去进行范围查询,当得到的候选点个数小于k 时,再重新增大查询半径$r ,由于通过上述方法得到的候选点个数不一定正好为k 个,可能会大于k.当遇到该情况时,需要进行(+S +-k -1)次循环(第6行),依次找到在该候选点集S 中距离查询点V q 最远的(+S +-k -1)个点V far 并且将它们删除.这样恰好得到k 个最近邻点.其中函数RS ear ch (V q ,r )为以V q 为中心,r 为半径的范围查询函数.图4中函数Search(V q ,r,j )用于具体执行,并且返回第j 个子索引范围查询得到的候选点集;当查询超球与第j 个类超球相交时,与其相交的第j 个类超球中的分片为从第L (j )个分片到第U(j )个分片,其中L (j )[U(j ),而质心距离的查询范围为[d(V q ,O j )-r ,R j ],这样将两者结合,就得到总的查询范围(第25、26行).图4中函数Farthest(S,V q )用于返回候选点集S 中离V q 最远的点.B RSear ch(lef t,r ight,j )用于对第j 个子索引进行标准的范围查询.3 性能分析如2.2节所述,k -NN 查询是通过嵌套调用范围查询来完成,为简单起见,本节通过分析3种基于距离尺度的索引在相同半径r 的范围查询情况下的搜索空间的大小来比较它们的查询性能.当查询超球((V q ,r )与T c 个类超球相交(T c [T),如图5所示,则对DDM 来说,当每个与查询超球相交的类超球的分片数目足够多时,其对应的搜索空间可以近似表示为(((V o ,R (V q )-E )H ((V o ,R (V q )+E ))HET c j =1((O j ,d(V q ,O j )-E )H ((O j ,R j ).(5)图5 k -NN 查询例子Fig.5 Ex ample of k -NN search即查询超球((V q ,r )可近似用式(5)来表示.对于相同半径r 的范围查询,NB -tree [7]对应的搜索空间为((V o ,R (V q )-r)H ((V o ,R (V q )+r ).(6)iDistance [8]则为ET c j=1((O j ,d(V q ,O j )-r )H ((O j ,R j ).(7)较上述两种方法,可知DDM 的搜索空间大大减少,从而有助于提高查询效率.4 实验分析下面通过实验来验证该算法的有效性,同时与其他索引作比较.本文用C 语言实现了基于双重距离尺度的索引DDM,同时实现或下载了NB -T ree 、iDistance 、V A -file 和X -tr ee 等高维索引算法.采用B +树作为单维索引结构.所有实验的运行环境为Pentium IV CPU 2.0GH z,256MB 内存,硬盘大小为80G 且7200r/min,同时索引页大小设为4096字节.实验中的测试数据分为2类:1)UCI 提供的颜色直方图数据[9]作为实验数据,它包含了从Corel 图片库提取68040个32维的颜色直方图特征,每一维值的范围都在0和1之间.2)计算机随机产生的100000个64维的均匀分布的合成数据,其中每一维值的范围也在0和1之间.在下面的一系列实验中,本文分别将索引磁盘块访问数及CPU 运算开销作为衡量查询性能的2个指标.4.1 维数对查询效率的影响在第一组实验中,研究维数对10-NN 查询性能的影响.实验采用100000个合成数据作为测试数据,其中维数D 分别设为16、32、48和64.图6 查询效率与维数关系Fig.6 P erfor mance efficiency v ersus Dimensio nality图6(a)和6(b)分别从CPU 开销T CPU 和被访问磁盘块数的I/O 开销P I /O 两个指标来比较查询性能.从图中看出,随着维数D 的增加,与其他5种方法相比,本文DDM 索引的T CPU 和P I/O 最高,将使查询时间及磁盘块的访问次数大大减少.这是因为它383第3期庄毅,等:一种基于双重距离尺度的高维索引结构能够有效地缩减查询过程中的搜索空间.尽管iDis -tance 索引采用聚类和数据分片方法来缩小高维搜索空间,但随着维数D 的增加,越来越难找到一个好的聚类方式,使其始终保持较好的查询响应时间.而对于本文DDM 索引来说,D 对其查询效率影响相对较小,这样使得两者在查询性能上的差异变大.从图中还可以看出随着D 的增加,NB -tree 的查询性能越来越差,因为D 增加使得其搜索空间呈指数级增长.同时DDM 的T CPU 和P I/O 大大少于VA -file 、X -tree 和顺序查询,因此随着D 的增加,DDM 方法的开销变化不大,D 对本文DDM 方法查询效率影响最小.图7 C PU 和I/O 开销与数据量关系Fig.7 CPU and I/O co sts versus data size4.2 数据量对查询性能的影响本次实验研究数据量对查询性能的影响.采用两类数据作为测试数据集,分别将它们分成5组执行10-NN 查询.图7(a)、(b)从CPU 和I/O 开销两方面比较了6种方法在查询性能上的差异,D =32.实验表明,随着数据量S 的增加,本文DDM 方法索引的CPU 开销T CPU 要低于其他5种方法,其原因与4.1节所述相似,同时可以看出VA -file 的T CPU 要远远高于iDistance 和DDM ,因为它在查询过程中需要进行CPU 密集运算的解码操作.综上所述,与其他5种方法相比,随着S 的增加,DDM 方法的开销T CPU 和P I/O 最小,查询效率最高,且S 对其查询效率影响较小.同时DDM 在真实数据下的查询性能比合成数据要好,这是因为真实数据的数据偏斜性比合成数据要好.4.3 k 近邻查询的性能比较在本次实验中,本文对其k -NN 查询性能做一个评估.同样采用真实和合成数据作为测试数据集,研究不同查询参数k 值对k -NN 查询性能的影响,如图8(a)、(b )所示.其中真实数据维数D =32,合成数据中D =64.可以看出,随着k 值的增加,DDM 无论在I/O 还是CPU 计算开销方面都要明显优于其他5种方法.在图8(a)、(b )的这些索引中,X -tree 和N B -tr ee 的查询开销仍然非常高.iDistance 和VA -file 的查询开销非常接近.这是因为当维数D 增大到64时,iDistance 的CPU 开销T CPU 提高,对候选点过滤能力在下降,导致其查询性能接近VA -file,如图8(a)右图合成数据所示.同时也可以看出,DDM 对于D 较低的真实数据具有较好的过滤效果,使得它优于其他索引方法,因此随着k 值的增加,本文DDM 方法始终保持较低的查询开销.图8 k 与CPU 和I/O 开销关系F ig.8 k ver sus CPU and I/O co sts4.4 聚类个数对k -NN 查询性能的影响本节研究聚类个数T 对10-NN 查询性能的影响.图9(a)和(b)分别为T 对I/O 和CPU 开销的影响.随着T 的增加,包括I/O 开销P I /O 和CPU 开销T CPU 的查询效率开始是缓慢减少.因为随着T 的增加,平均搜索空间在减少,但减少的幅度是缓慢的.当T 超过一定数目时,会使得各个类超球相互重叠,导致查询的T CPU 提高,查询的P I /O 基本保持不变,因此可以将T 作为一个查询性能优化的调整因子.384浙 江 大 学 学 报(工学版)第41卷图9 T 对k -NN 查询性能的影响Fig.9 T v ersus k -NN quer y perfo rmance5 结 语本文提出一种基于DDM 的高维索引方法.该方法通过预先对高维数据进行聚类,然后对其每个点分别计算对应的始点和质心距离,同时结合其所在类的编号生成索引键值,并采用B +树对其建立索引.较其他方法,理论和实验都表明,DDM 能够有效地缩小搜索空间,从而明显减少距离计算的开销,优于其他同类索引方法,如iDistance 、NB -T ree 和VA -file.参考文献(References):[1]BO HM C,BER CH T O L D S,K EIM D.Searching inhig h -dimensional spaces:index structur es for impr ov ing the perfor mance of multimedia databases [J].AC MC omputing Surveys,2001,33(3):322373.[2]GU T T M AN A.R -tree:A dynamic index structure fo r spa -tial searching [C]M AC M SIGM OD International C onference on Managem ent of D ata.Boston:A CM ,1984:4754.[3]BECK M A N N N ,K RIEG EL H P,SCH N EIDER R,etal.T he R*-tr ee:A n efficient and robust access method for points and r ectang les [C]M SIGMOD International C onference on Management of Data.Boston:ACM ,1990:322331.[4]BERCHT OL D S,K EIM D A ,KRI EG EL H P.T he X -tree:An index str ucture fo r high -dimensional data [C]M 22th International C onference on Very Large Data Bases.Bosto n:ACM ,1996:2837.[5]W EBER R ,SCH EK H ,BL OT T S.A quantitativ e ana-lysis and perfo rmance study fo r similarit y -search methods in hig h -dimensio nal spaces [C]M 24th International C on -ference on Very Large Data Bases.New Yo rk:M org an K aufmann Publishers,1998:194205.[6]BERCHT OL D S,BO H M C,K RI EG EL H P ,et al.In -dependent quantizatio n:An index co mpr ession technique for hig h -dimensional data spaces [C]M 16th International C onference on Data Engineering.[S.l.]:IEEE Computer So ciety,2000:577588.[7]FO NSECA M J,JO RG E J A.N B -T ree:An index ingst ruct ur e for content -based retr ieval in larg e dat abases [C]M The 8th International C onference on Database Sys -tems for Advanced Applications.K y oto,Japan:IEEE Co mputer So ciety,2003:267274.[8]JA GA DISH H V,OO I B C,T A N K L ,et al.iDis -tance:An adaptive B +-tree based indexing method for near est neig hbo r 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关于计算机专业“双语教学”的调查报告张铭周立柱庄越挺张学杰所谓“双语教学”应该是指教师综合运用两种语言完成教学的教学过程。

国内“双语教学”似乎主要指用英语为主的教学。

目前可以认为只要是采用英文教材的教学，都可以称为“双语教学”。

当然，只用英语、完全不用汉语的计算机专业教学似乎也被称为“双语教学”。

我们考察小组一行四人，实地考察了三所大学。

在进行教学考察时，发现“双语教学”是当前的一个热点问题，许多大学都很重视，有些学校已经在部分课程中开始实施。

通过随堂听课以及与师生访谈，我们发现“双语教学”非常值得讨论。

考察完成后，我们设计了一个关于“双语教学”的调查问卷，email给了几所实地考察学校，但只收回了几份答卷。

为了保证数据的统计意义，我们在北京大学和浙江大学组织了参与过“双语教学”的部分师生回答了问卷。

最后总共得到50份答卷，其中27%来至任课教师，73%来自本科生和部分研究生。

本调查报告是考察访谈纪录与调查问卷的总结，其中很多内容直接来自于师生们关于“双语教学”的体会和感想。

一、双语教学的意义“双语教学”使得我们能够用国外现成的优秀教科书，可以与国外同行共享教学经验和教学资料（如课件、教学计划等），与国际接轨，为学生提供一个学习计算机专业英语词汇的机会，提高国际交流的能力，有利于将来的继续深造和科研。

同时，也为学生提供一个外语使用的环境，克服外语学习与使用相脱离的状况。

目前本科生的英文阅读能力不高，也没有阅读英文论文的习惯，而国际上先进科技的论文（paper）大多是英文写的，很多技术文档也只有英文版本，当本科生开始进入科研角色之后，英文能力的欠缺就大大限制了他们的发展，并且影响他们的工作信心。

有很多研究生头一两年都在慢慢地摸索提高这方面的能力，有的甚至一直都没有读英文文献的习惯。

如果本科能够通过双语教学来提高专业英文水平，克服对英文的恐惧感，会对本科生的培养大大有益，有利于他们将来的继续深造和参加工作。