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空间数据的并行存储模型研究的任务书
任务书
任务名称：空间数据的并行存储模型研究
任务描述：
随着现代技术的不断发展，大量空间数据得以被先进的技术手段所采集和存储。然而，这样的规模庞大的数据集往往需要高效的管理和组织方式，以便于提高数据处理的速度与效率。为此，我们需要在并行计算领域进行广泛的研究，以探索和开发适应空间数据存储和处理的新型并行存储模型。
本次任务旨在设计和研究一种新的高效、可扩展的空间数据并行存储模型，以便更好地管理和处理空间数据。具体来说，我们将完成以下任务：
1.针对现有空间数据存储模型的研究，深入探讨常见的并行存储模型，如MPI等，并且提出改进方案。
2.分析不同的场景和应用程序，包括地图、遥感、气象、基础设施管理等，进而确定合适的数据结构和并行算法，以便于实现空间数据的并行存储。
3.提出高效的并行存储模型的设计，并且实现一组测试用例，评估并行存储模型的效率、可扩展性和稳定性，并在相应应用中进行验证。
4.撰写论文，介绍研究的思路、设计模型、实现方法和实验结果，提出对未来研究的展望和建议。
任务要求：
1.具有数据结构、算法和计算机体系结构等方面的专业背景。
2.熟悉多种并行计算模型，如MPI、CUDA等，并能进行深入的分析和比较。
3.熟悉主流的空间数据结构和相关算法，能够分析和比较其性能和适用性，有实际应用经验者更佳。
4.熟悉编程语言如C++，Python和Java等，并能使用相应的工具集开发和测试并行计算应用程序。
5.具备良好的团队协作能力和独立解决问题的能力，具备良好的英语阅读、写作和沟通能力，能够撰写论文。
任务周期：
本次任务周期为约3个月。
阶段时间要求完成的任务
第一阶段1个月深入研究现有的并行计算模型和空间数据结构，并制定相应的改进方案。
第二阶段1个月设计高效的并行存储模型，并对其性能进行相应的评估。
第三阶段1个月完成论文撰写，对所有任务进行课程总结，包括实验结果和理论分析，以及对未来研究的建议。
任务成果：
1.设计并实现一种高效、可扩展的空间数据并行存储模型，并进行性能评估。
2.撰写论文，描述具体的研究成果，详细阐述研究思路、理论公式和实验结果。
3.提供测试用例和源代码，以促进更广泛的研究和开发。
预算：
本次任务预算为15000元人民币，用于购买必要的硬件和软件工具、实验室管理、论文撰写等相关支出。其中硬件和软件支出的比例不超过50％。
参考文献：
1.刘学翔,鲁道广.空间数据的并行存储研究[J].西安科技大学学报,2016(3):59-65.
2.王春华,陈灏.大规模空间数据的并行存储[J].华侨大学学报(自然科学版),2018,19(1):52-56.
3.刘印,石虎.并行存储技术[J].计算机科学,2015,217.
4.Bergstra,J.,&Bengio,Y.(2012).Randomsearchforhyper-parameteroptimization.JournalofMachineLearningResearch,13:281-305.