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本发明公开了一种基于知识库层级树结构的短文本查询扩展增强检索方法。本发明通过构建知识库层级树结构，捕捉知识库文档的宏观和细节层面信息，根据上下文需求在短文本查询双阶段扩展和结果检索中实施不同层级的检索策略。宏观层面将短文本查询在一次泛化扩展的基础上检索知识库层级树的摘要层实施查询的二次具体扩展，实现用户查询与知识库语义空间的对齐；细节层面通过二次扩展时定位的摘要层，对其底层叶子节点中原始文本片段进行精准检索，从而生成高度相关的查询响应。本发明能够解决垂直领域中知识密集型AI生成任务时用户输入短文本查询难以获得高质量专业回答的问题，具备广阔的应用前景。

本发明公开一种多类型树结构块划分模式抉择提前终止方法，包括步骤：S1、通过图像组中第一帧作为关键帧以获得最佳决策阈值；S2、初始化当前CU的所有可选划分模式；S3、从所有可选划分模式S中挑选第i个模式作为当前CU的划分模式；S4、根据所选模式为水平划分或竖直划分进行相应的判断以进行快速分区决策；S5、根据所选模式为二叉树划分还是三叉树划分进行相应的判断以进行快速分区决策。本发明通过图像组的第一帧进行阈值控制，使得阈值更加适合当前图像帧，利用图像的空域纹理信息，避免了不必要的划分模式预测，可以在保证编码效果的前提下有效降低编码算法的计算复杂度，大大节省了编码时间而编码的性能损失却可忽略不计。

本发明公开了一种应用于LSM树结构的提前Compaction方法及系统，涉及计算机存储技术领域，方法包括以下步骤：当LSM树的第i层Li存放的数据量达到其阈值后，触发Compaction操作；选择第i+1层Li+1中与Li层中后续要执行的多个连续Compaction操作的SSTable提前到第一个Compaction操作同时进行；将所有的Compaction操作任务放到任务队列中；根据SSTable的键范围重叠情况进行判断和处理，最后通过合并成一个大的Compaction操作或是直接修改层级元数据来完成SSTable从Li层移动到Li+1层的工作。本发明提出了一种提前Compaction的模型，有效的缓解了连续Compaction操作过程中由于范围重叠带来的额外读写放大问题。同时添加了文件粒度流水线方案来优化所提出的提前Compaction模型，实现对基于LSM树存储系统的优化。