Scholar Hub/Chủ đề/#kho dữ liệu/
Khổ dữ liệu (tiếng Anh: data size) là kích thước của dữ liệu được sử dụng hoặc lưu trữ trong một hệ thống máy tính. Nó thường được đo bằng đơn vị như byte, kilo...
Khổ dữ liệu (tiếng Anh: data size) là kích thước của dữ liệu được sử dụng hoặc lưu trữ trong một hệ thống máy tính. Nó thường được đo bằng đơn vị như byte, kilobyte (KB), megabyte (MB), gigabyte (GB), terabyte (TB) hoặc petabyte (PB). Khổ dữ liệu cũng có thể bao gồm các yếu tố khác như số lượng bản ghi, số lượng trường trong một bản ghi, độ phân giải ảnh, thời gian tín hiệu âm thanh, hoặc bất kỳ yếu tố nào khác có thể tác động đến kích thước và khả năng xử lý của dữ liệu.
Khổ dữ liệu thường đề cập đến kích thước lượng dữ liệu mà hệ thống máy tính cần xử lý hoặc lưu trữ. Đơn vị đo thường được sử dụng bao gồm:
- Byte: Đơn vị nhỏ nhất để đo kích thước dữ liệu. Mỗi byte tương đương với 8 bit.
- Kilobyte (KB): Tương đương với 1024 byte.
- Megabyte (MB): Tương đương với 1024 KB hoặc 1048576 byte.
- Gigabyte (GB): Tương đương với 1024 MB hoặc 1073741824 byte.
- Terabyte (TB): Tương đương với 1024 GB hoặc 1099511627776 byte.
- Petabyte (PB): Tương đương với 1024 TB hoặc 1125899906842624 byte.
Khổ dữ liệu có thể áp dụng cho nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, cơ sở dữ liệu, tệp tin, bộ nhớ máy tính, và nhiều yếu tố khác.
Khổ dữ liệu quan trọng trong việc xác định dung lượng lưu trữ cần thiết và phân bổ tài nguyên xử lý. Nó ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống máy tính, tốc độ truyền tải dữ liệu, thời gian tác vụ, và quy mô lưu trữ.
Cụ thể hơn, khổ dữ liệu thể hiện sự lượng hóa của thông tin có thể được lưu trữ hoặc xử lý trong một hệ thống máy tính. Một số ví dụ để minh họa khái niệm khổ dữ liệu:
1. Dữ liệu văn bản: Khổ dữ liệu của văn bản đặc biệt phụ thuộc vào số lượng từ, ký tự và dấu câu có trong văn bản. Mỗi ký tự thông thường được biểu diễn bằng một byte. Tuy nhiên, lưu ý rằng các ký tự Unicode hoặc các ký tự đặc biệt có thể cần nhiều hơn một byte để biểu diễn.
2. Dữ liệu hình ảnh: Khổ dữ liệu của một hình ảnh được xác định bởi kích thước hình ảnh và độ phân giải. Với hình ảnh kỹ thuật số, thông thường được biểu diễn dưới dạng các pixel, mỗi pixel có thể được biểu diễn bằng một byte hoặc nhiều hơn tùy thuộc vào độ phân giải màu sắc.
3. Dữ liệu âm thanh: Khổ dữ liệu của âm thanh phụ thuộc vào định dạng file và thuộc tính của tín hiệu âm thanh. Với âm thanh số, khổ dữ liệu thường được tính theo tỷ lệ mã hóa Bitrate hoặc Sample rate.
4. Dữ liệu video: Đối với dữ liệu video, khổ dữ liệu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kích thước khung hình, tốc độ khung hình, độ phân giải, bitrate, hay định dạng video.
5. Dữ liệu cơ sở dữ liệu (Database): Khổ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được xác định bởi số lượng bản ghi, số lượng trường và hình thức lưu trữ (ví dụ: các dữ liệu kiểu văn bản, số nguyên, số thực,...). Nó có thể được đo bằng đơn vị byte hoặc bằng số lượng bản ghi và trường dữ liệu.
Khổ dữ liệu quan trọng để có thể dự đoán và quản lý các yêu cầu về lưu trữ, truyền tải và xử lý dữ liệu trong các hệ thống máy tính.
MEGA7: Phân Tích Di Truyền Phân Tử Phiên Bản 7.0 cho Dữ Liệu Lớn Hơn Dịch bởi AI Molecular Biology and Evolution - Tập 33 Số 7 - Trang 1870-1874 - 2016
Tóm tắt
Chúng tôi giới thiệu phiên bản mới nhất của phần mềm Phân Tích Di Truyền Phân Tử (MEGA), bao gồm nhiều phương pháp và công cụ tinh vi cho phân loại gen và y học phân loại. Trong lần nâng cấp lớn này, MEGA đã được tối ưu hóa để sử dụng trên các hệ thống máy tính 64-bit nhằm phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể k...... hiện toàn bộ #MEGA #phân tích di truyền #phân loại gen #y học phân loại #dữ liệu lớn #phần mềm khoa học
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắtMột phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn...... hiện toàn bộ #Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
Bộ công cụ phân tích bộ gen: Một khung MapReduce cho việc phân tích dữ liệu giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo Dịch bởi AI Genome Research - Tập 20 Số 9 - Trang 1297-1303 - 2010
Các dự án giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo (NGS), chẳng hạn như Dự án Bộ Gen 1000, đã và đang cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về sự biến dị di truyền giữa các cá nhân. Tuy nhiên, các tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi NGS—chỉ riêng dự án thí điểm Bộ Gen 1000 đã bao gồm gần năm terabase—làm cho việc viết các công cụ phân tích giàu tính năng, hiệu quả và đáng tin cậy trở nên khó ...... hiện toàn bộ #khoa học #giải trình tự DNA #Bộ Gen 1000 #GATK #MapReduce #phân tích bộ gen #sự biến dị di truyền #công cụ NGS #phân giải song song #SNP #Atlas Bộ Gen Ung thư
Giảm Kích Thước Dữ Liệu Bằng Mạng Nơ-ron Dịch bởi AI American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 313 Số 5786 - Trang 504-507 - 2006
Dữ liệu nhiều chiều có thể được chuyển đổi thành các mã thấp chiều bằng cách huấn luyện một mạng nơ-ron đa lớp với lớp trung tâm nhỏ để tái tạo các vector đầu vào nhiều chiều. Phương pháp giảm gradient có thể được sử dụng để tinh chỉnh các trọng số trong các mạng 'autoencoder' như vậy, nhưng điều này chỉ hoạt động tốt nếu các trọng số ban đầu gần với một giải pháp tốt. Chúng tôi mô tả một ...... hiện toàn bộ #giảm kích thước dữ liệu #mạng nơ-ron #autoencoder #phân tích thành phần chính #học sâu #khởi tạo trọng số
Một số mô hình ước tính sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô trong phân tích bao hàm dữ liệu Dịch bởi AI Management Science - Tập 30 Số 9 - Trang 1078-1092 - 1984
Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của ...... hiện toàn bộ #Phân tích bao hàm dữ liệu #không hiệu quả kỹ thuật #không hiệu quả quy mô #lập trình toán học #lý thuyết thị trường có thể tranh đấu
Phân tích phương sai phân tử suy ra từ khoảng cách giữa các haplotype DNA: ứng dụng dữ liệu hạn chế của DNA ty thể người. Dịch bởi AI Genetics - Tập 131 Số 2 - Trang 479-491 - 1992
Toát yếu
Chúng tôi trình bày một khung nghiên cứu về sự biến đổi phân tử trong một loài. Dữ liệu về sự khác biệt giữa các haplotype DNA đã được tích hợp vào một định dạng phân tích phương sai, xuất phát từ ma trận khoảng cách bình phương giữa tất cả các cặp haplotype. Phân tích phương sai phân tử (AMOVA) này cung cấp các ước tính về thành phần phương sai và các đ...... hiện toàn bộ #phân tích phương sai phân tử #haplotype DNA #phi-statistics #phương pháp hoán vị #dữ liệu ty thể người #chia nhỏ dân số #cấu trúc di truyền #giả định tiến hóa #đa dạng phân tử #mẫu vị trí
Nhiều lần ước lượng dữ liệu khuyết với phương trình xích: Các vấn đề và hướng dẫn thực hành Dịch bởi AI Statistics in Medicine - Tập 30 Số 4 - Trang 377-399 - 2011
Tóm tắtNhiều lần ước lượng dữ liệu khuyết bằng phương trình xích là một cách tiếp cận linh hoạt và thiết thực để xử lý dữ liệu bị mất. Chúng tôi mô tả các nguyên tắc của phương pháp này và trình bày cách ước lượng dữ liệu cho các biến số phân loại và định lượng, bao gồm cả các biến số phân phối lệch. Chúng tôi đưa ra hướng dẫn về cách chỉ định mô hình ước lượng và ...... hiện toàn bộ #ước lượng dữ liệu khuyết #phương trình xích #mô hình ước lượng #phân tích dữ liệu #sức khỏe tâm thần
Học máy: Xu hướng, góc nhìn, và triển vọng Dịch bởi AI American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 349 Số 6245 - Trang 255-260 - 2015
Học máy (Machine learning) nghiên cứu vấn đề làm thế nào để xây dựng các hệ thống máy tính tự động cải thiện qua kinh nghiệm. Đây là một trong những lĩnh vực kỹ thuật phát triển nhanh chóng hiện nay, nằm tại giao điểm của khoa học máy tính và thống kê, và là cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Tiến bộ gần đây trong học máy được thúc đẩy bởi sự phát triển của các thuật toán và...... hiện toàn bộ #Học máy #trí tuệ nhân tạo #khoa học dữ liệu #thuật toán #dữ liệu trực tuyến #tính toán chi phí thấp #ra quyết định dựa trên bằng chứng #chăm sóc sức khỏe #sản xuất #giáo dục #mô hình tài chính #cảnh sát #tiếp thị.
Những Điều Nên Làm (và Không Nên Làm) Với Dữ Liệu Cắt Ngang Thời Gian Dịch bởi AI American Political Science Review - Tập 89 Số 3 - Trang 634-647 - 1995
Chúng tôi xem xét một số vấn đề trong việc ước lượng các mô hình cắt ngang theo thời gian, đồng thời đặt dấu hỏi về những kết luận của nhiều nghiên cứu đã công bố, đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế chính trị so sánh. Chúng tôi chỉ ra rằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát của Parks tạo ra sai số chuẩn gây ra sự tự tin thái quá, thường đánh giá thấp độ biến thiên đến 50% hoặc hơn. C...... hiện toàn bộ 