数值模拟是超级计算、AI for Science的重要方法，由于数值模拟物理参数空间的高度复杂性，导致传统后处理模式在探索参数空间时效率低下，需要多环节反复迭代，而当前的先进方法（SOTA）仅支持从参数到可视化结果的单向过程，获取目标...
数值模拟是超级计算、AI for Science的重要方法，由于数值模拟物理参数空间的高度复杂性，导致传统后处理模式在探索参数空间时效率低下，需要多环节反复迭代，而当前的先进方法（SOTA）仅支持从参数到可视化结果的单向过程，获取目标参数仍需大量尝试。此外，科学可视化结果的生成受到严格约束条件限制，导致有效隐向量呈离散分布，使得计算机视觉的生成式模型现有的连续隐向量编辑方法失效，从而无法迁移至科学可视化预测图像编辑任务。
土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模...
详细信息
土壤侵蚀是影响全球土地退化和可持续发展的重大环境问题。土壤侵蚀模型可估算土壤流失的空间和时间分布,为制定流域水土资源保护政策与实施有效战略提供支持。修订版通用土壤流失方程(RUSLE,Revised Universal Soil Loss Equation)模型以其兼具简单性与准确性,成为全球应用最广泛的土壤侵蚀模型之一。在RUSLE模型的输入参数中,地形因子(LS因子)对土壤流失潜力的影响最为显著,而LS因子的输入数据和计算方法对最终RUSLE模型计算的质量会有直接影响。为此构建了中国区域30米分辨率LS因子数据集(LS_China)。本数据集采用开源工具SAGA(自动化地球科学分析系统)和GDAL(地理空间数据抽象库),基于公开的SRTM30米高程数据集(SRTMGL1)计算获得,覆盖整个中国区域。数据被组织成单独的栅格化图块,每个栅格化图块覆盖1°×1°的范围,以Geotiff格式存储。在大尺度范围的数据计算过程中,基于对数据的空间分解,采用邻域依赖的计算方法,同时采用多流算法,保证LS因子计算的准确性。在数据质量控制方面,通过变异系数(CV)验证并与同一区域的其他数据集进行比较。结果表明,LS_China数据集的变异系数为1.24,相较于其他数据集,其内部异质性较小,具备高质量和高可靠性。本数据集可用作各种尺度(地方、区域、国家)的任何土壤侵蚀评估的输入数据。
在域名系统（domain name system， DNS）中，DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互，使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户，DNS递归解...
详细信息
在域名系统（domain name system， DNS）中，DNS递归解析服务消除了用户与根域名服务器等上游DNS服务器之间的复杂交互，使得互联网用户可以方便地通过本地DNS服务器完成全球范围的域名解析.作为直接与用户通信的第一门户，DNS递归解析服务过程已成为互联网基础设施攻击的一个重要目标.由于DNS递归解析服务规模庞大且部署方式繁多，现有的DNS安全拓展机制在DNS递归解析服务器中存在部署复杂、兼容性差等问题，但是目前还缺少对安全防护机制的部署测量方法的研究与总结工作，缺乏针对DNS递归解析服务安全风险的系统全面的评估工作.针对上述现状，将DNS递归解析服务存在的安全风险分为5大类，对DNS递归解析服务安全威胁，DNS安全拓展机制和DNS递归解析服务安全风险评估与测量等方面的现状与最新研究成果进行了归纳与总结，并对DNS递归解析服务安全监测与治理的潜在研究方向进行了展望.
【应用背景】地球大数据具有大规模、多样化、高复杂性和非结构化等特点,相关数据处理面临数据异构分散、计算复杂繁重、协同处理困难等挑战。【目的】提高海量异构地球大数据分析、处理、发布效率,加速大数据驱动科学创新。【方法】本文设计并实现了一种新型超融合架构计算系统,研发了资源聚合与作业调度、HPC计算函数等服务,实现了超级计算、云计算等多元算力在单一计算系统中的集成融合与数据共享。【结果】建成了地球大数据云服务基础平台,形成了“云+超算”协同计算服务能力,满足了科研人员按需构建个性化计算环境、利用大数据与超级计算等方法协同处理科研数据需求。【结论】地球大数据云服务基础平台实现了多元算力融合,减少了跨算力数据搬运,提高了协同计算效率,更好的满足了专项与SDGs(Sustainable Development Goals)评估中复杂应用场景的快速计算需求,采用的方法对研制以数据为中心、一站式处理的新型融合架构计算系统具有积极借鉴意义。
暂无评论