检索结果-内蒙古大学图书馆

建材与装饰 2025年第8期21卷 46-48页

作者：梁启基广东省建筑设计研究院集团股份有限公司广东广州 510010

建筑信息模型(BIM)、算法生成、参数化设计以及数控建造等数字化建筑技术的兴起,不仅改变了建筑的表现形式和方法,还使建筑师能够更加精准地掌握建筑的空间和形态.数字化建筑技术以其高效和便捷的特点,促使越来越多的建筑师从项目初期... 详细信息

建筑信息模型(BIM)、算法生成、参数化设计以及数控建造等数字化建筑技术的兴起,不仅改变了建筑的表现形式和方法,还使建筑师能够更加精准地掌握建筑的空间和形态.数字化建筑技术以其高效和便捷的特点,促使越来越多的建筑师从项目初期便开始运用各类技术手段,有效地把握和优化设计方案,对建筑方案与其建造流程进行协调控制,确保建筑项目的顺利实施.探讨相关数字化建筑技术的研究,阐述数字化建筑的概念及其生成与建造方式,并深入探究其生成与建造过程中的并行化设计.通过对实际案例的分析,进一步验证了数字化技术在建筑设计与建造中的高效性与创新性,为未来建筑行业的发展提供了理论支持和实践参考.

关键词：数字化建筑建筑生成建筑建造并行化设计

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快速3D DWT核心算法的VLSI并行化设计

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北京理工大学学报 2006年第3期26卷 211-215页

作者：魏本杰刘明业周艺华成宝栋北京理工大学计算机科学技术学院

通过深入研究三维离散小波变换(3D DWT)核心算法,将其分解为3个一维的小波变换(1D DWT).在完成3D DWT软件实现的基础上,提出了一种并行化设计的VLSI结构,由3个片上双口RAM存储中间结果并进行矩阵转置,建立了3个1D DWT组成的流水化模型,... 详细信息

通过深入研究三维离散小波变换(3D DWT)核心算法,将其分解为3个一维的小波变换(1D DWT).在完成3D DWT软件实现的基础上,提出了一种并行化设计的VLSI结构,由3个片上双口RAM存储中间结果并进行矩阵转置,建立了3个1D DWT组成的流水化模型,设计中利用有限状态机(FSM)控制流程.仿真实验证明,设计方法正确有效,处理速度比串行方式提高约66%,工作频率达59 MHz,可满足视频编码器的实时性要求.

关键词：三维离散小波变换并行化设计矩阵转置有限状态机

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三维图像重建算法的并行化设计和分析

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计算机研究与发展 1996年第6期33卷 453-456页

作者：张李明郑世荣中国科学技术大学计算机系

利用类体素法进行三维图像重建，速度快、精度高。本文主要从片间并行着手讨论了它的并行化设计技术，分析了在不同的数据存储情况下的计算时间和通信开销。并在曙光一号并行计算机上实现了基于片间并行的多线程化算法，对算法的性能进... 详细信息

利用类体素法进行三维图像重建，速度快、精度高。本文主要从片间并行着手讨论了它的并行化设计技术，分析了在不同的数据存储情况下的计算时间和通信开销。并在曙光一号并行计算机上实现了基于片间并行的多线程化算法，对算法的性能进行了测试分析。实验表明。

关键词：三维类体素法图像处理图像重建并行化设计

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典型流式机器学习算法并行化设计与实现

典型流式机器学习算法并行化设计与实现

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作者：沈雯婷中国科学院大学

学位级别：硕士

机器学习是一类从已知数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，广泛应用到了各个领域。当前很多机器学习的应用场景中数据是“高速”、“动态”、“无穷”的流式数据，训练数据量大且数据分布与时间相关。因此流... 详细信息

机器学习是一类从已知数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，广泛应用到了各个领域。当前很多机器学习的应用场景中数据是“高速”、“动态”、“无穷”的流式数据，训练数据量大且数据分布与时间相关。因此流式环境下，机器学习算法的模型需不断更新，同时保证实时性和准确性，传统的批处理无法满足以上需求。\n 增量学习技术和阶段性计算的增量式批处理技术能够适应流式环境下机器学习的需求。为了使得模型能实时更新、数据重要性随时间衰减以提高准确性，流式机器学习算法基于以上技术进行改进。一些分布式机器学习框架上并行化地实现了部分流式机器学习算法，但是现有的工作存在以下问题:(1)典型流式机器学习算法缺少并行化方案;(2)缺少流式机器学习的计算模式和数据流模型;(3)已经实现的并行化流式算法实时性、准确性不佳。\n 针对现有工作的不足，本文(1)总结了流式机器学习算法的特征;(2)将流式机器学习算法分为微批式增量更新、在线增量更新和在线概要更新三种计算模式，分别对应于批处理技术、在线学习技术和流数据挖掘技术在流式环境下的改进;(3)根据计算模式中计算步骤的时序逻辑建立数学模型，并将数学模型中计算函数输入输出之间的依赖关系表达为数据流模型，包括参数增量计算流、参数更新流和模型计算流;(4)提出流式的数据、变化的参数的划分方式，数据流模型中各个计算流的并行化实现方法，总结出算法流式化和并行化设计步骤和并行化方法决策规则;(5)根据提出的三种计算模式、数据流模型、并行化方法，基于Flink分布式流处理框架，流式化和并行化设计与实现典型的流式机器学习算法。\n 实验结果表明，基于本文提出的流式机器学习的三种计算模型、对应的数据流模型和并行化设计方法，批处理算法、在线学习算法和流数据挖掘算法都可以简单地在分布式环境下并行化流式实现;计算延迟在百毫秒级别，达到实时性预期;吞吐率随着计算节点的增加而增大，算法具有扩展性;并行化实现的准确性对比串行实现的损失保持在1个数量级以内。

关键词：机器学习算法并行化设计可扩展性数学模型

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数据统计的概率算法研究与并行化设计

数据统计的概率算法研究与并行化设计

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作者：许元坤汕头大学

学位级别：硕士

时至今日,大数据(BigData)时代已经来临,尤其在电信、金融、互联网行业,数据量的增长已达TB甚至PB级。如何对大数据进行统计分析是我们面临的巨大挑战。云计算的出现和发展,为数据统计分析提出了新的方式,其安全可靠的海量数据存储能力... 详细信息

时至今日,大数据(BigData)时代已经来临,尤其在电信、金融、互联网行业,数据量的增长已达TB甚至PB级。如何对大数据进行统计分析是我们面临的巨大挑战。云计算的出现和发展,为数据统计分析提出了新的方式,其安全可靠的海量数据存储能力,简单易行的并行计算能力,廉价普通的设备要求,具有节约成本,提高效率的优点,成为解决数据统计分析问题的有效方式。\n 数据统计分析是我们日常生活工作中非常普遍的需求,例如求解数据集中数据项的基数、求解数据集中最频繁数据项集、求解最频繁数据项集的频度等等。随着云计算的成熟,越来越多的电信和互联网公司将数据的存储和统计分析移植到云计算平台下。如何在云计算的环境下进行数据的统计和分析是一个具有现实意义的问题。面对海量的数据,分布式的平台,传统的数据统计分析方法已无法有效的解决我们的数据统计分析需求,这也就客观要求我们能够采用不同于传统的统计分析算法并且能够并行化,部署到云计算平台上运行。如果能够采用有效的数据统计分析算法移植到云计算平台上,并且满足我们的要求,问题便迎刃而解。\n 本文从实际需求出发,综合考虑现实要求,提出了在云计算平台框架Hadoop下,采用Map Reduce并行编程模式实现数据统计分析算法的并行化,并通过实验验证其可行性和有效性。本文选择基数求解和TOPK两个常用的数据统计分析问题作为我们研究的对象,提出了基于概率的算法,通过MapReduce实现算法的并行化,借助于平台Hadoop解决这两个典型的数据统计分析问题。研究证明了在云计算平台下,采用概率算法并行化,在分布式环境中运行能够取得良好的效果,成功的提高了统计分析的速度,较低了内存消耗,减轻了分布式环境中的网络负载。研究证明了方案的可行性。

关键词：云计算数据统计概率算法并行化设计

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面向过程的任务并行化设计方法

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计算机系统应用 2015年第9期24卷 261-264页

作者：蒋少丙刘书刚华北电力大学控制与计算机工程学院保定071000

为有效实现迭代问题的并行化,提出了面向过程的任务并行化设计方法.该方法的主要思想是对任务求解的单次迭代过程进行并行化设计.将面向过程的思想运用到K-means聚类算法的并行设计过程中,并通过Open MP编程模型来验证该方法的有效性.... 详细信息

为有效实现迭代问题的并行化,提出了面向过程的任务并行化设计方法.该方法的主要思想是对任务求解的单次迭代过程进行并行化设计.将面向过程的思想运用到K-means聚类算法的并行设计过程中,并通过Open MP编程模型来验证该方法的有效性.通过实验结果分析得知,面向过程的任务并行化执行相较于传统的串行执行在效率上有很大的优势,可以运用到迭代问题的并行化设计过程中.

关键词：多核面向过程并行化设计 K-means聚类算法 Open MP

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基于MapReduce的GA-BP神经网络算法并行化设计及实现

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软件导刊 2017年第7期16卷 40-44页

作者：杨婉婧邢洪嘉曹建芳忻州市第一中学忻州师范学院计算机科学与技术系山西忻州034000

为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行... 详细信息

为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用Caltech 256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA-BP神经网络算法的优越性。

关键词：遗传算法 BP神经网络 MapReduce并行编程模型并行化设计

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面向交叉杆阵列的忆阻器逻辑运算操作并行化设计

面向交叉杆阵列的忆阻器逻辑运算操作并行化设计

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2012全国高性能计算学术年会

作者： HUANG Da 黄达 WU Junjie 吴俊杰 TANG Yuhua 唐玉华 State Key Laboratory of High Performance Computing National University of Defense Technology Chang 国防科技大学高性能计算国家重点实验室长沙 410073 国防科技大学计算机学院长沙 School of Computer National University of Defense Technology Changsha 国防科技大学计算机学院长沙

忆阻器是一种可以记忆流经其电荷的无源非线性电阻，在众多领域有着巨大的应用潜力，当前其最直接的用途是作为数据存储的介质，同时它还能用于逻辑操作。本文通过在已有的忆阻器状态逻辑计算方式的基础上，根据通常采用交叉杆阵列结构... 详细信息

忆阻器是一种可以记忆流经其电荷的无源非线性电阻，在众多领域有着巨大的应用潜力，当前其最直接的用途是作为数据存储的介质，同时它还能用于逻辑操作。本文通过在已有的忆阻器状态逻辑计算方式的基础上，根据通常采用交叉杆阵列结构设计了该逻辑计算方式的并行化，并分析了其进一步扩展的可能性和需要在存储数据结构上的改进，实验结果验证了本文提出的状态逻辑运算并行化的有效性和可行性。

关键词：忆阻器状态逻辑能力并行化设计交叉杆阵列

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基于MIC的GFSR(521,32)并行化设计与实现

基于MIC的GFSR(521,32)并行化设计与实现

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2014全国高性能计算学术年会

作者：顾小璐周津羽华诚刘逍周晓辉西安邮电大学计算机学院陕西西安 710121 陕西省高性能计算研究中心陕西西安 710121 西安邮电大学计算机学院陕西西安 710121 陕西省高性能计算研究中心陕西西安 710121

GFSR是一种反馈移位随机数发生器.本文在研究GFSR(521,32)串行算法的基础上,利用Strided skipahead方法对其进行并行化.实验结果显示,GFSR(521,32)并行化后TestU01的测试结果与串行的相同.相对于CPU单线程,MIC平台下的最优加速比为7.58.

关键词：随机数发生器并行化设计串行算法集成众核

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增强小目标检测的建筑工地安全装备检测

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计算机系统应用 2025年第2期34卷 122-134页

作者：吕明海王昱博吕伏冯永安辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

YOLOv8n算法在面对背景繁杂、目标密集、像素点小的情况下,表现出识别精度欠佳、目标漏检及误识别的问题.针对上述问题,提出一种LNCE-YOLOv8n安全装备佩戴检测算法.包括提出线性多尺度融合注意力LMSFA(linear multi-scale fusion attent... 详细信息

YOLOv8n算法在面对背景繁杂、目标密集、像素点小的情况下,表现出识别精度欠佳、目标漏检及误识别的问题.针对上述问题,提出一种LNCE-YOLOv8n安全装备佩戴检测算法.包括提出线性多尺度融合注意力LMSFA(linear multi-scale fusion attention)机制,自适应聚焦关键特征,提升对小目标信息提取的能力且减少计算.提出C2f_NewNet(C2f_New network)结构,通过有效的并行化设计,保持高性能且减少深度.结合轻量级通用上采样算子CARAFE(content-aware reassembly of feature),实现跨尺度的高效特征融合与传播,在大的感受野内聚合上下文信息.基于SIoU(symmetric intersection over union)损失函数提出ESIoU(enhanced symmetric intersection over union),提升模型在复杂环境中的适应性和精度.实验采用safety equipment数据集进行训练测试,结果表明LNCEYOLOv8n算法相比YOLOv8n算法,精度提升了5.1%,mAP50提升了2.7%,mAP50-95提升了3.4%,有效提高建筑工地复杂场景的工人安全装备佩戴检测精度.

关键词： YOLOv8n 注意力机制并行化设计上采样损失函数

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