检索结果-内蒙古大学图书馆

工程图学学报 2002年第3期23卷 29-33页

作者：冀俊峰吴恩华冀俊峰刘瑞玲吴恩华中国科学院软件研究所计算机科学实验室北京100080 河北科技大学石家庄050054 澳门大学

以铸造工艺CAD为例介绍了组件集成环境的结构和设计方法。在一套基于通用的组件结构的铸造工艺设计组件库的基础上,通过组件的注册、对象的管理和对象属性的存取等方面,设计出一个易于扩充新设计方法的铸造工艺设计计算的组件集成环境... 详细信息

以铸造工艺CAD为例介绍了组件集成环境的结构和设计方法。在一套基于通用的组件结构的铸造工艺设计组件库的基础上,通过组件的注册、对象的管理和对象属性的存取等方面,设计出一个易于扩充新设计方法的铸造工艺设计计算的组件集成环境。该方法不仅可用于铸件重量和模数计算及铸造工艺计算,还可用于进一步开发完善的各类专业工艺CAD或计算机图形软件。

关键词：铸造工艺设计计算权辅助设计组件集成环境

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基于大型场景的高精度成像并行光线追踪算法

基于大型场景的高精度成像并行光线追踪算法

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2012全国高性能计算学术年会

作者： Wu Chang Ma 吴长茂 Zhang Yun Quan 张云泉 Yang Cong Li 杨聪俐 Luo Tao 骆涛 Qiu Zhen Ge 邱振戈 Xie Jin Hua 谢金华 Laboratory of Parallel Software and Computational Science Institute of Software Chinese Academy of 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100049 Laboratory of Parallel Software and Computational Science Institute of Software Chinese Academy of 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 Laboratory of Parallel Software and Computational Science Institute of Software Chinese Academy of 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 School of Computer Science and Technology University of Science and Technology of China Hefei 2300 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230027 国家高性能计算中心安徽合肥 230026 Center of Satellite Surveying and Mapping Application the State Bureau of Surveying and MappingBei 国家测绘局卫星测绘应用中心北京 100830

光线跟踪(RayTracing)，也称为光迹追踪，是计算机图形学的核心算法之一，用于从三维场景生成逼真的二维图像.追踪光线是计算密集型操作，同时二维图像的每个像素需要投射一条甚至多条光线与场景求交，导致光线追踪计算量大效率低.对于... 详细信息

光线跟踪(RayTracing)，也称为光迹追踪，是计算机图形学的核心算法之一，用于从三维场景生成逼真的二维图像.追踪光线是计算密集型操作，同时二维图像的每个像素需要投射一条甚至多条光线与场景求交，导致光线追踪计算量大效率低.对于大型场景的高精度成像问题情况变得更加糟糕.本文针对大型场景的高精度光线追踪成像耗时大效率低的问题，提出了一种分布式并行渲染的光线追踪算法.在32个CPU核上最高取得了30.7的加速比，算法具有良好的效率和扩展性.

关键词：光线追踪算法高精度成像并行计算分布式计算

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K-means算法复杂度的能量分析方法

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成都信息工程学院学报 2010年第6期25卷 573-576页

作者：江炳坤任超秦永波中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 成都信息工程学院并行计算实验室四川成都610225

传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导... 详细信息

传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导出该算法能优化到的极限值。

关键词：计算机软件与理论数据挖掘 K-means 计算复杂度能量分析信息熵

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基于卷积神经网络的轿车车型精细识别方法

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河北科技大学学报 2017年第6期38卷 564-569页

作者：陈宏彩程煜张常有河北省科学院应用数学研究所河北石家庄050081 河北省信息安全认证工程技术研究中心河北石家庄050081 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190

在复杂交通场景中,公安和交管部门对车型识别的实时性和精度提出了更高要求。针对当前假牌、套牌、无牌车辆处理占用大量警力、检索效率低下、非智能化等一系列问题,提出了一种基于GoogleNet深度卷积神经网络的车型精细识别方法,设计了... 详细信息

在复杂交通场景中,公安和交管部门对车型识别的实时性和精度提出了更高要求。针对当前假牌、套牌、无牌车辆处理占用大量警力、检索效率低下、非智能化等一系列问题,提出了一种基于GoogleNet深度卷积神经网络的车型精细识别方法,设计了合理的卷积神经网络滤波器大小和数目,优选了激活函数和车型识别分类器,构建了一个新的卷积神经网络轿车车型精细识别模型框架。实验结果表明,在车型精细识别测试中,所提出模型的识别率达到了97%,较原始GoogleNet模型有较大提升,而且,新模型有效地减少了训练参数的数量,降低了模型的存储空间。车型精细识别技术可应用于智能交通管理领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。

关键词：计算机神经网络车型识别卷积神经网络精细识别深度学习

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一种基于Storm编程模型的迭代Topology方案

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成都信息工程学院学报 2014年第1期29卷 47-51页

作者：杜政颉王鹏黄焱郎福通成都信息工程学院软件工程学院并行计算实验室四川成都610225 中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

为解决Storm编程模型无法处理具有迭代结构的应用程序的问题,从迭代结构程序的特点出发,在Storm编程模型的基础上通过增加Receiver、IBolt、Checker组件组建迭代Topology,设计了一种可以处理迭代结构的编程模型,分析了这种模型实现原理... 详细信息

为解决Storm编程模型无法处理具有迭代结构的应用程序的问题,从迭代结构程序的特点出发,在Storm编程模型的基础上通过增加Receiver、IBolt、Checker组件组建迭代Topology,设计了一种可以处理迭代结构的编程模型,分析了这种模型实现原理,对这种模型的新增组件和其对应的应用程序接口进行介绍和分析,同时,在Storm系统架构基础上设计了一种迭代Topology的实现方案,描述了这种实现方式下解决具有迭代结构程序的具体过程,最后使用这种模型模拟实现K-Means算法,实例论证这种迭代模型的可行性。

关键词：大数据 Storm 迭代拓扑

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Spiking神经网络及其在移动机器人中的应用

Spiking神经网络及其在移动机器人中的应用

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第三十届中国控制会议

作者：王秀青侯增广谭民王永吉黄战华河北师范大学职技学院中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室计算机科学国家重点实验室中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室

本文介绍了第三代神经网络——Spiking神经网络的产生、特点、编码,Spiking神经元和神经突触模型,Spiking神经网络的训练方法等内容。并对国内外Spiking神经网络的研究动态和发展趋势、Spiking神经网络在移动机器人中的应用等内容进行... 详细信息

本文介绍了第三代神经网络——Spiking神经网络的产生、特点、编码,Spiking神经元和神经突触模型,Spiking神经网络的训练方法等内容。并对国内外Spiking神经网络的研究动态和发展趋势、Spiking神经网络在移动机器人中的应用等内容进行了综述。Spiking神经网络具有其独有的特点:Spiking神经元同时包含有时空信息、很强的计算能力、较好的鲁棒性、易于硬件实现等。这些特点使得Spiking神经网络在移动机器人控制、环境感知和机器人视觉等领域得以成功应用。

关键词： Spiking神经网络移动机器人脉冲控制

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一般稀疏矩阵相乘的混合并行算法

一般稀疏矩阵相乘的混合并行算法

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2012全国高性能计算学术年会

作者： LUO Haibiao 罗海飙 WANG Ting 王婷 Research Center of Parallel Software Cloud Application Institute of Software Application Technology 并行软件云化技术研究中心广州中国科学院软件应用技术研究所广州 511458 Research Center of Parallel Software Cloud Application Institute of Software Application Technology 并行软件云化技术研究中心广州中国科学院软件应用技术研究所广州 511458 并行软件与计算科学实验室中国科学院软件研究所北京 100190

稀疏矩阵相乘是在科学和工程计算中有广泛应用，是科学计算中的一种常用的基本运算。但也面临着数据量大，非零值分布不规则，负载难均衡，计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题。通过矩阵分块、优化数据传输、负载均衡、改良并行快速... 详细信息

稀疏矩阵相乘是在科学和工程计算中有广泛应用，是科学计算中的一种常用的基本运算。但也面临着数据量大，非零值分布不规则，负载难均衡，计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题。通过矩阵分块、优化数据传输、负载均衡、改良并行快速排序法方法来解决上述问题，提高了计算效率。在多线程下计算速度比Intel MKL 的SPBLAS 平均提高56％。同时，还通过MPI+OpenMP 进行混合并行优化，在共享存储系统上两者有类似的计算速度。

关键词：混合并行算法稀疏矩阵相乘负载均衡并行快速排序

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基于UPPAAL的TD-SCDMA随机接入过程的形式化建模与分析

基于UPPAAL的TD-SCDMA随机接入过程的形式化建模与分析

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2004年全国理论计算机科学学术年会

作者：施小纯张海旸中国科学院软件研究所计算机科学实验室中国科学院研究生院北京100080 北京邮电大学计算机科学系北京100876

对于第三代移动通信系统,目前国际上主要有三种不同的技术标准:CDMA2000,WCDMA,TD-SCDMA.其中TD-SCDMA无线传输技术是由我国提出的第三代移动通信标准.尽管TD-SCDMA的无线传输方案使得通信网络空中接口的整体能力得到了提升,当多个移动... 详细信息

对于第三代移动通信系统,目前国际上主要有三种不同的技术标准:CDMA2000,WCDMA,TD-SCDMA.其中TD-SCDMA无线传输技术是由我国提出的第三代移动通信标准.尽管TD-SCDMA的无线传输方案使得通信网络空中接口的整体能力得到了提升,当多个移动终端同时请求接入基站时,如何提高接入效率仍然是一个关键性技术.TD-SCD-MA的随机接入过程是由数据链路层支持的移动终端接入规则.通过随机延迟,该过程降低了接入碰撞的概率,进而提高接入效率.通过对TD－SCDMA协议的随机接入过程的形式化描述，本文给出了其基于时间自动机的系统模型。利用实时模型检测工具UPPAAL的系统验证和仿真，我们讨论和分析了影响整个系统接入性能的三个因素：移动终端的个数，最大随机延迟重试次数和随机延迟的时间设定。

关键词： UPPAAL TD-SCDMA 随机接入过程形式化建模移动通信无线传输技术

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比特币去匿名化技术研究综述

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通信学报 2024年第11期45卷 244-266页

作者：程杰金伟夏清李淼戴韡张亚丰戴蓬李玉成中国人民公安大学侦查学院北京100038 中国信息通信研究院安全研究所北京100191 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国人民公安大学法学院北京100038 中央财经大学金融学院北京100081

比特币系统基于区块链技术,具备去中心化、无国界、匿名性等特点,受到产学研界广泛关注。然而,比特币系统在为用户提供隐私保护的同时,也为不法分子开展非法活动提供便利。因此,去匿名化技术研究持续进行并取得系列成果。现有综述多关... 详细信息

比特币系统基于区块链技术,具备去中心化、无国界、匿名性等特点,受到产学研界广泛关注。然而,比特币系统在为用户提供隐私保护的同时,也为不法分子开展非法活动提供便利。因此,去匿名化技术研究持续进行并取得系列成果。现有综述多关注隐私保护方案,缺乏去匿名化技术系统梳理。基于此,从用户身份识别、关联地址识别、资金链路追踪3个维度分析现有去匿名化技术及其效果,总结发展现状和难点,并指出未来研究方向。

关键词：比特币去匿名化身份识别关联地址识别资金链路追踪

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基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究

基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究

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2013全国高性能计算学术年会

作者：吴再龙张云泉徐建良贾海鹏颜深根王伟俨中国海洋大学信息科学与工程学院青岛266100 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国海洋大学信息科学与工程学院青岛266100 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190

Kmeans算法是典型的聚类算法,是已知数据划分和分组处理的重要方法.在图像处理、机器学习、生物学有着广泛的应用.随着数据规模的不断变大,对Kmeans算法的性能提出了越来越高的要求.本文在充分考虑不同硬件平台硬件体系结构差异的基础上... 详细信息

Kmeans算法是典型的聚类算法,是已知数据划分和分组处理的重要方法.在图像处理、机器学习、生物学有着广泛的应用.随着数据规模的不断变大,对Kmeans算法的性能提出了越来越高的要求.本文在充分考虑不同硬件平台硬件体系结构差异的基础上,系统研究了在OpenCL框架下Kmeans算法在GPU和APu平台上的高效实现方式.并使用含有多次全局同步的迭代算法在GPU中的实现、冗余计算减少全局同步次数、线程任务的再分配、Local memory的重用等多个方法完成了Kmeans算法在不同硬件结构上的高效实现,并总结了一套适用于迭代算法的优化方法.实验结果表明,优化后的算法在考虑数据传输时间的前提下,在AMD HD7970 GPU上相对于CPU版本取得136.975-170.333倍的加速比,在AMDA10—5800KAPU上相对于CPU版本取得22.2365～24.3865倍的加速比.有效验证了本文提出的优化方法的有效性和平台的可移植性.

关键词：聚类算法性能优化数据传输

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