HT-7托卡马克限制器温度数据的快速采集与管理方案

针对HT-7超导托卡马克实验的具体要求，对与等离子体直接接触的限制器表面温度实现了快速监测与存储、介绍了该微弱信号采集系统的具体实现方法与抗干扰措施。重点论述了一种基于VB6．0、组态软件、DDE(动态数据交换)及ODBC(开放数据库联接)技术的有效、灵活的采集方案．实现了实验数据的高频记录、按次自动存储和快速查询。     

CUDA加速的DNA-蛋白质匹配及其优化

设计实现了一种使用统一计算设备架构(CUDA)加速DNA-蛋白质匹配的方法。详细介绍了一种基于退火算法的DNA-蛋白质匹配方法和CUDA的特点,从计算的角度对匹配方法进行了分析。基于CUDA设计实现并行化方法,并根据CUDA的线程调度策略对并行方法进行了优化。实验结果表明,最大可获得15倍左右的加速比。     

电子回旋共振加热控制系统的设计与应用

介绍了电子回旋共振加热(ECRH)系统，重点阐述了ECRH控制系统的结构组成和功能。基于PLC、组态软件的控制系统具有结构紧凑、功能强大、保护可靠的特点，并能实时监控现场和数据采集、处理，实现了ECRH系统在托卡马克实验上的自动运行。     

AVS编码器Slice并行处理算法研究与实现

介绍了一种基于多slice的并行AVS 实时编码器的算法研究与实现, 基于slice的并行编码的优点是处理速度快、延迟小和数据处理简单,缺点是条纹效应。介绍了一种对基于slice的并行编码带来的条纹效应缺点进行改进的方法。实验结果表明,实现标清AVS 实时编码器是可行的。     

基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配

本文给出了对解决图像匹配问题的一种新尝试,即基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配。本文提出和建立对彩色图像匹配问题的匹配策略和数学模型,应用改进并行粒子群算法(基于 .Net任务并行库(TPL)/PLINQ实现并行化)进行仿真实验并将实验结果与标准粒子群算法下的彩色图像匹配问题的实验结果进行比较,验证了算法的实用性和有效性。在大数据背景下的智能算法的应用方面迈进了一小步,同时也给本身研究不多的彩色图像匹配问题提供了一种新的且可行的解决方法。     

并行数据库上的并行CMD－Join算法

并行数据库在多处理机之间的分布方法(简称数据分布方法)对并行数据操作算法的性能影响很大.如果在设计并行数据操作算法时充分利用数据分布方法的特点,可以得到十分有效的并行算法.本文研究如何充分利用数据分布方法的特点,设计并行数据操作算法的问题,提出了基于CMD多维数据分布方法的并行CMD－Join算法.理论分析和实验结果表明,并行CMD－Join算法的效率高于其它并行Join算法.     

并行数据库上的并行CMD_Join算法

并行数据库在多处理机之间的分布方法(简称数据分布方法)对并行数据操作算法的性能影响很大.如果在设计并行数据操作算法时充分利用数据分布方法的特点,可以得到十分有效的并行算法.本文研究如何充分利用数据分布方法的特点,设计并行数据操作算法的问题,提出了基于CMD多维数据分布方法的并行CMD_Join算法.理论分析和实验结果表明,并行CMD_Join算法的效率高于其它并行Join算法.     

基于HRR划分的并行RDB~n树Join算法

文章首先介绍了PDBMS采用的Hash-Round-Robin(HRR)数据划分方法以及基于该划分方法的并行RDBn树,最后着重、详细地给出了基于该树的并行Join算法,分析了该算法的效率。     

改进的硅各向异性腐蚀GPU并行模拟

硅各向异性腐蚀过程复杂,采用元胞自动机模拟硅各向异性腐蚀非常耗时。为了加速腐蚀模拟过程,研究了基于图形处理器(GPU)进行硅的各向异性腐蚀模拟。针对串行算法直接并行化方法存在加速效率低等问题,提出了一个改进的并行模拟方法。该方法增加了并行部分的负载,减少了内存管理的开销,从而提高了加速性能。实验证明该方法能够获得较理想的加速比。     

一种基于GPU 加速细粒度并行遗传算法的实现方法

为改善遗传算法对大规模多变量求解的性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速细粒度并行遗传算法的实现方法.将并行遗传算法求解过程转化为GPU纹理渲染过程,使得遗传算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法抑制了早熟现象,增大了并行遗传算法的种群规模,提高了算法的运算速度,并为普通用户研究并行遗传算法提供了一种可行的方法.     

一种信度网推理的并行计算模型

基于概率知识表达的信度网已成为人工智能中非确定知识表达和推理的研究热点。推理算法是信度网学习和应用的基础。该文提出了一种基于经典Polytree算法的推理计算模型。该模型表达清楚,计算过程容易控制,并能够简单地映射到并行机结构上。该文首先介绍了模型在单联通网络下的计算步骤,然后将模型引入到多联通网络上。     

可重构的光总线并行计算模型及其算法

介绍几种典型可重构光总线并行计算模型及其高效的基本操作与并行算法，使人们更加了解光总线并行计算模型及优越性，为今后进一步研究光总线模型及其并行算法奠定基础。     

基于FPGA的虚拟逻辑分析仪的设计与实现

介绍一种基于FPGA芯片的虚拟逻辑分析仪,它由信号调整电路、采样模块、触发模块、通信模块、数据处理模块(NIOS II软核)以及总线接口等组成,实现了8路并行采样,其采样速率可以达到100MS/s。     

端到端对话系统意图语义槽联合识别研究综述

目前基于深度学习的端到端对话系统因具有泛化能力强、训练参数少、性能好等优势，在学术界和工业界成为了研究热点。意图识别和语义槽填充的结果对于对话系统的性能至关重要。介绍了端到端任务型对话系统意图和语义槽联合识别的主流方法，对注意力机制、Transformer模型在捕获长期依赖关系方面的效果同循环神经网络、长短时记忆网络进行对比，并分析了因其并行处理导致无法对文本词序位置信息完整捕获的局限；阐述了胶囊网络相较于卷积神经网络在捕获小概率语义信息保证特征完整性方面的优势；重点介绍了基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的联合识别方法，不仅能够并行处理而且可以解决一词多义的问题，是目前性能最好的方法。最后对未来研究的发展方向进行讨论和分析。     

基于多DSP系统的并行延时LMS算法的实现

随着对信号处理要求的不断提高，基于AD公司21xx系列16位定点DSP中的ADSP-2181提出了一种具有很强适应性与灵活性的多DSP结构，同时介绍了基于FIR滤波器的自适应滤波算法，包括常规LMS算法，延时LMS算法，以及基于二输入二输出FIR滤波器的并行延时LMS算法，详细介绍了易于实现并行和流水线结构并行延时LMS算法，并将自适应滤波中的两大热点——自适应算法的研究与高速信号处理的实际工程相结合，重点研究了并行延时LMS算法在多DSP结构中的实现，体现了并行算法的优越性。     

"天河二号"上一种DNA序列denovo拼接方法的并行优化策略

基于String Graph理论的序列拼接工具SGA是当前国际上的一种新型序列拼接工具.首先,形式化证明了SGA的序列拼接问题是一个NP完全问题,然后对SGA的拼接效率进行了分析,发现与业界同类拼接软件相比,SGA在内存开销方面具有优势,但却有更大的时间开销,其中构建索引占了60%~70%的比例.基于此,设计了一种并行优化策略,并实现了面向天河二号体系结构的并行策略来解决这一问题.分别在普通机群和天河二号上进行性能测试,针对小规模数据,优化后的索引构建时间比之前的最佳性能提高了3.06倍,中等规模数据提高了1.60倍,实验结果表明,其优化效果明显,且并行构建局部索引过程具有良好的线性扩展性.其中用到的优化方法和策略对相关问题的研究有一定的借鉴意义.这也表明,天河二号的超级计算能力能够很好地助力生命科学领域的相关研究.     

并行推理系统BTJ／WYSE

文中介绍了在并行计算机ＷＹＳＥ Ｓｅｒｉｅｓ ７０００ｉ上开发的一个基于Ｐｒｏｌｏｇ的并行推理系统ＢＴＪ／ＷＹＳＥ，它为用户使用Ｐｒｏｌｏｇ语言进行逻辑程序设计提供了良好的软件开发环境，而且支持对逻辑程序的并行执行。     

基于流水光总线阵列的快速矩阵乘法运算

基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行计算模型,许多研究工作者已经在该模型上设计出了一些高效的并行算法。该文主要介绍了LARPBS模型及其快速矩阵乘法运算,从而使人们更加了解光总线计算模型及其优越性,为今后进一步研究光总线模型及其并行算法奠定了基础。     

复杂因果图并行推理算法研究

因果图的精确推理算法是NP难的,因此寻找高效的推理方法是值得研究的问题。介绍了因果关系研究进展,对经典因果图推理过程作了进一步分析,在此基础上提出了复杂因果图的并行推理算法,并对算法的时间复杂度进行了分析,最后用一个实例验证了算法的推理效果。研究表明,该复杂因果图并行推理算法有效地降低了时间复杂度,特别是在有环且处理机数量足够的情况下和无环且处理机有限的情况下,算法的复杂度是一个多项式时间复杂度,这为因果图提供了一种可行的新的推理方法。     

基于ATM局域网的并行计算中的通信问题的研究

本文首先介绍了并行计算中的通信问题和ＡＴＭ局域网的特点，然后讨论了已有的关于以ＡＴＭ局域网为基础的ＮＯＷ环境中并行计算中的通信问题的研究。最后，指出了进一步应研究的问题及研究方法