1.osdi2024 :Massively Parallel Multi-Versioned Transaction Processing
idea:multi-version优化，GPU多版本确定性transaction数据库：epic.
事务批->epoch（分解为init和exe阶段）。
init阶段：读写集来初始化并发操作控制。根据写集分配版本，不会干扰事务执行。
exe阶段：并发执行事务并进行同步。epic根据事务顺序&已知读写顺序及计算每个读/写操作版本号——>可以直接访问版本，无需版本搜索。
gc：下一个epoch中的事务在当前的epoch之后再串行化，所以只有记录的最终写入对下一个epoch中的事务可见。因此一个epoch结束时，除了最后一个版本外其他版本都过时。epic将所有中间记录版本与最后一个
epic初始化开销大，需要大量内存/带宽。Epic的初始化阶段具有高度的并行性。随着通用GPU计算的迅速普及，Epic利用现代GPU架构提供的线程并行性显著加速初始化阶段。尽管GPU事务执行表现良好，但它受到GPU内存容量的限制。因此，Epic还支持更大数据集的CPU执行模型，其中初始化阶段在GPU上运行，而执行阶段在CPU上运行。
使用 epoch ID 来管理版本的时间顺序，确保读后写（RAW）依赖关系能够正确同步。
2.MARLP: Time-series Forecasting Control for Agricultural Managed Aquifer Recharge
idea：多周期模式+启发式算法——>因果模型。好水。
knowledge：
multi-periodic pattern：日，月，年等不同长度的周期综合性模式。本质是：在序列生成模型中引入多个具有不同转移步长的隐变量。
启发式算法：一般用来解决NP-hard问题。希望在合理的时间内得到足够接近的结果。
P问题：时间复杂度可以用多项式表示的问题。NP问题：时间复杂度为阶乘/指数等无法用多项式表示的问题。
约化：问题B的算法来解决A。
NPC问题：NP,所有NP都能约化为这个问题。NP难问题：所有的NP问题都能约化到它，但是它不一定是一个NP问题。常用的包含：模拟退火（SA），遗传算法（GA），蚁群算法（ACO），人工神经网络（ANN）等。
3.LaDe: The First Comprehensive Last-mile Delivery Dataset from Industry
idea：最后一公里的物流数据集。数据集也能发a，长见识。
4.Optimizing Time Series Queries with Versions
idea：物联网数据库版本化时间序列数据管理。
根据versioned管理update,
knowledge：
WAL：write-ahead-log。基于预写日志。